基于改进BP神经网络的海底底质分类

通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。     

遥感水深反演海图修测应用研究

卫星遥感技术可以应用于浅海水下目标探测,是特殊区域碍航物探测的有效手段。结合海岛礁的特殊地理环境和测绘需求,采用高分辨率卫星影像进行浅水深反演试验,提出的高分辨率预处理方法实用、有效;并与海图数据结合,进行水深标定和海图修测应用分析。研究结果表明,针对南海岛礁,应用高分辨率卫星影像可以获取岛礁分布和轮廓、概略等深线信息、潜在航道以及水下障碍物信息等,能达到修测海图的目的。     

基于聚类分析的数据格式转换模型的改进

在深入细致分析各数据格式的相似性及差异性的基础上,针对传统数据格式转换模型一对一的转换方式,提出了分类通用数据格式转换模型——根据聚类分析对数据格式进行分类,归纳总结每类数据的通用数据格式,实现分类通用数据格式的相互转换,从而实现各数据格式的相互转换。     

基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究

单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。     

水产养殖遥感监测及信息自动提取方法研究

以海南省文昌地区为例,在沿海地区尝试利用遥感监测的手段提取水产养殖地块和面积.采用面向对象的分类方法进行监测,取得了理想效果,同时也提出了提高分类精度的建议.     

矢量图形与影像图像一体化实现

本文在阐述影像金字塔相关理论（构建方法、影像切割等）的基础上,采用VC2005编程实现了在同一GIS系统中进行矢量数据和栅格数据叠加显示的功能模块。该模块可确定是否加载影像,并根据当前矢量图显示范围自动加载不同分辨率的影像图。     

T级影像数据库建库方案研究

海量多源遥感数据的组织与管理一直是测绘学科研究的重点。重点研究基础性、框架性、规范性、服务型的T级影像数据库,实现了多源影像数据的管理和共享,并在此基础上,使用Oracle11g数据库面向.NET框架提供的ODP.net以及ArcGIS的Arc-Engine实现多元数据管理的对象和方法,建造统一的数据共享平台原型系统。     

基于剖分数据模型的影像信息表达研究

随着遥感技术的发展,高分辨率的遥感影像已经可以为用户提供全面、直观的空间信息,如何合理、高效地表达这些信息成为一个重要的问题,剖分数据模型为影像信息表达提供了一个新的解决心路.影像信息表达的对象不是"空间实体"这一抽象概念,而是空间实体在遥感图中的"影像".提出基于最小外包面片MBC的表达方法,论述MBC的概念和实现.最小面积比阈值和最深剖分层级足两个影响MBC影像信息表达的效率和结果的重要参数,通过试验得到它们的较优值.     

动态空间正图像透视投影正反解

卫星图像都是在动态情形下获取的。瞬间曝光获取的图像投影性质符合透视投影。本文针对卫星动态获取的正图像,建立其平面透视投影,利用矢量解法研究其正反解变换和星下点坐标计算方法,最后给出了算例。     

基于要素规则分类的城镇地籍数据建库方法研究

城镇地籍数据的有效分类与正确组织是地籍数据库规范建立和正常运行的前提条件。本文提出了基于地籍要素规则的分类方法,按照地籍数据的表达类型,描述了宗地背景图形数据、宗地图形数据、测量控制点数据、属性数据和档案数据的各个要素定义和编码规则。以成都市地籍数据库的建设为实例,根据各种来源的地籍数据分别开展了不同类型地籍数据的快速分类与入库工作。