多片前方交会法无人机测图技术北大核心CSCD

针对传统数字摄影测量中,使用双片前方交会方法量测地面物点的坐标,因同名光线交会角大小限制而不利于提高测点坐标的精度问题,该文提出了基于无人机高重叠度航摄影像的多片前方交会测图方法。使用该方法进行地物坐标量测时,不受交会角大小的限制,同时引入最小二乘原理,可获得高精度的物点坐标。利用某长江大桥桥址带状测区无人机航摄影像数据,进行双片前方交会、三片前方交会及四片前方交会测图精度的对比分析。结果显示,基于无人机高重叠度影像的多片前方交会测图技术能有效提高无人机航测大比例尺地形图的精度。     

一种选取补偿最小二乘正则化参数的改进方法

为了改进半参数模型补偿最小二乘估计中的正则化参数选取方法,该文设计了3种方案:L-曲线法、虚拟观测法以及该文提出的改进方法以比较正则化参数的优劣。模拟算例表明,该文提出的改进方法可以有效评价正则化参数,得到的参数估值精度更高,是一种较为有效的选取补偿最小二乘最佳正则化参数的方法。     

航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法

基于最小二乘配置法向下延拓航空重力的过程中,由于协方差矩阵严重病态,影响延拓结果的稳定性和精度。针对这一问题,提出了航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法。基于全球协方差函数模型建立航空重力数据与地面重力数据的协方差关系,引入基于广义交叉验证法,选择正则化参数的Tikhonov正则化法改善协方差矩阵的病态性,抑制观测噪声对延拓结果的放大影响。基于EGM2008重力场模型,设计了山区、丘陵和海域3种不同地形区域的航空重力数据向下延拓的仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

共享内存环境下的分块最小不连续相位解缠算法

提出了一种共享内存环境下的分块最小不连续相位解缠方法。首先,利用多核协同计算整块相位质量图;然后,将干涉图和相位质量图分割为规则小块,采用质量引导与最小不连续相合成的方法同时对子块干涉图进行相位解缠;最后,主线程在不同解缠相位块以及位于边界的低质量区域上再次进行最小不连续优化,获取最终合并后的解缠结果。仿真和真实干涉相位图的分块解缠实验结果表明,所提算法在保持解缠精度的同时,加速比分别达到3.98和2.26。     

一种基于最小广义方差估计的TLS点云抗差法向量求解方法

针对地面激光扫描点云中的粗差与不均匀采样对法向量计算的影响,基于最小广义方差估计与局部平面拟合原理提出了一种抗差法向量求解方法。首先通过快速近似最近邻居搜索算法得到最近k邻居点集,然后由确定型最小广义方差估计方法和多元马氏距离得到邻居点集协方差矩阵的抗差估计,最后根据主成分分析法（principal component analysis,PCA）计算得到抗差法向量。通过构造的模拟地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）点云数据将提出的方法分别与基于PCA、鲁棒PCA和随机抽样一致的法向量求解方法进行实验比较。结果表明,所提方法的抗差性能优异,且并行优化改进后可以满足大规模TLS点云的计算需求。将该方法应用于实际野外地形TLS点云数据,由求解的抗差法向量重建的泊松表面更符合实际地形,表明了该方法在实际应用中的有效性。     

自适应阈值定权最小二乘3D匹配算法

针对点云精配准中最小二乘3D算法的先验权值无法自动确定的问题,提出了一种自适应阈值定权的最小二乘3D匹配算法。以待匹配点云与目标点云中对应同名点间欧式距离作为约束条件,通过自适应阈值的方式,对同名点先验权重系数进行约束,提高了先验权重系数的有效性。通过实验证明,自适应阈值约束算法提高了最小二乘3D算法的精度和收敛速度,且优于主流的迭代最邻近点算法。     

基于UHD185成像光谱仪的茶叶叶绿素含量反演

UHD185成像光谱仪可分析茶叶中叶绿素的含量,从而快速、无损地鉴定茶树的健康状况和茶叶的品质。以华中农业大学茶园为研究区,通过无人机搭载UHD185成像光谱仪进行光谱测量和叶绿素含量测定,利用偏最小二乘法回归(PLSR)、向前逐步回归结合PLSR和支持向量机(SVM)非线性回归方法建立光谱数据和叶绿素含量的反演模型。结果表明,利用PLSR建立的回归模型得到的叶绿素预测值和实测值的相关系数为0.65;利用向前逐步回归结合PLSR建立的回归模型得到的叶绿素预测值和实测值的相关系数达到0.78;SVM非线性回归建模的相关性较高,预测值和实测值的相关系数为0.88。因此,可利用向前逐步回归结合PLSR和SVM非线性回归作为茶叶叶绿素含量的反演模型。     

武汉市城镇扩张适宜性与景观生态安全格局的时空耦合关系研究

城镇用地扩张与景观生态安全格局之间存在空间上的关联性与冲突性,为探究城镇扩张适宜性与景观生态安全格局的耦合关系,本文以武汉市为例,在2001、2007和2014年3期ETM遥感影像解译的基础上,结合武汉市高程、坡度、全国第二次土地调查与变更调查数据、道路交通网络数据等构建武汉市土地利用时空数据库。从自然环境因素与区位条件因素两大方面构建城镇扩张适宜性评价指标体系,利用GIS空间分析获取武汉市城镇扩张适宜性分布特征,采用最小阻力模型(MCR)构建武汉市景观生态安全格局。从空间分布特征与时间演变特征两个维度研究城镇扩张系统与景观生态系统之间的耦合关系。     

外缺圆圆心检测

圆心检测中,圆的边缘缺损会影响圆心检测的精度。霍夫圆圆心检测具有良好的稳定性,但是精度稍低;最小二乘圆拟合,具有较高的精度,但是易受噪声点的干扰。针对这种情况,本文提出了一种基于霍夫圆的亚像素缺损圆圆心检测方法。先利用霍夫圆检测出粗略圆心坐标及半径,再利用轮廓检测技术提取出所有轮廓点的坐标,并根据霍夫圆检测出圆心及半径对轮廓坐标进行筛选,保留在圆上的轮廓坐标,并利用这些轮廓点坐标进行最小二乘圆拟合求出圆心。实验结果表明,该方法适用性较广,简单可靠,精度高。     

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。