FAN模型的双种群差分进化光谱解混算法

双线性混合模型是近年来非线性光谱解混的研究重点之一,其克服了线性混合模型无法描述地物多重散射作用的缺陷,能够更精确地还原真实的地物光谱混合过程。然而,限于模型的复杂性,目前在缺乏准确的端元先验知识的条件下进行双线性光谱解混仍是一项具有挑战性的任务。差分进化算法(DE)是一种具有良好全局搜索能力的群智能优化算法,其优化求解过程无需进行复杂的数学推导,为双线性光谱解混问题提供了一种有效的解决途径。为此,本文以FAN双线性混合模型为例,提出了一种双种群机制的差分进化算法(记为DEFAN),实现非监督双线性光谱解混。DE-FAN算法通过建立端元与丰度两个种群的交替进化机制寻找最优解,同时在迭代中引入自适应重构策略增强种群多样性,降低算法陷入局部最优解的风险,最终实现端元与丰度的同时估计。通过模拟图像及真实图像的解混实验进行算法检验,证明DE-FAN算法较之传统非线性解混算法具有更高的解混精度及解混效率。     

椭球的倾斜像面空间透视投影正反解变换

利用矢量方法推出椭球的倾斜像面空间透视投影正解公式, 计算出此正解公式与球体的相应正解公式之间的误差, 并且利用矢量方法导出其相应反解公式。     

地图投影的坐标变换——第五讲 方位投影的反解公式

对方位投影的坐标反解在正轴投影情况下是比较容易的，可以直接利用投影公式反解，而在斜轴与横轴情况下，首先需将投影的直角坐标反解为球面坐标Ａ、Ｚ，而后再将球面坐标反解为地理坐标ψ、λ。     

条件平差、混合平差模型的抗差最小二乘解

条件平差、混合平差模型的抗差最小二乘解杨元喜条件平差模型、具有参数的条件平差模型和附有条件的参数平差模型与参数平差模型不同，它们均涉及条件极值问题。相应地，观测值受异常污染的抗差估计也涉及抗差条件极值问题。本讲座仍基于等价权原理介绍这三种模型的抗差最...     

InSAR相位解缠算法比较及误差分析

介绍和比较了残差缺口法、最小二乘法和统计耗费网络流算法,并研究了解缠相位误差对DEM和地壳变形的影响。通过理论分析和实际计算发现,无论计算效率还是解缠精度,残差缺口法都优于最小二乘法。统计耗费网络流算法在残差缺口算法基础上又有创新,是一种最具潜力的新型算法。     

基于局部频率和多网格技术的InSAR相位解缠算法

提出一种基于自适应局部频率估计和多网格加权迭代的相位解缠算法。采用高精度的局部频率估计代替滤波相位差分,先用最小二乘FFT法进行初始相位解缠,再以局部频率估计置信度做为依据判断不可解缠区域进而设置加权参量,应用多网格法完成精细相位解缠。局部频率估计的应用使得解缠前无需进行单独的相位滤波,简化了InSAR处理模块,提高了数据处理效率。经实验验证,InSAR数据处理精度明显提高。     

InSAR在提取矿区地面高程信息中的应用研究

InSAR具有全天候、高分辨率和连续空间覆盖的特性,能够提供沉陷区短周期内空间连续曲面的形变信息。简述了InSAR提取地面高程信息的基本原理及数据处理过程。用ERS-1数据进行试验,着重介绍了利用InSAR技术提取高程信息,以及各流程中处理的关键技术和所要考虑的因素等。试验结果表明,利用InSAR技术提取DEM是一种非常有效的方法。最后就InSAR在国内外的应用前景作了简单的论述。     

空间数据产品质量语言评价研究

为提高空间数据产品质量评价的科学性和减弱由评价者和空间数据引起的不确定性,解决不同粒度语言的集成,引入梯形模糊数,对空间数据产品质量进行语言评价。本方法把语言评价转化为梯形模糊数,然后按模糊理论进行空间数据产品质量评价。实例评价结果表明,采用本方法能使语言评价定量化。本方法不仅考虑了空间数据产品质量的不确定性,而且还考虑了空间数据产品质量属性的重要性,因此,评价结果更加科学。本研究成果能为空间数据产品质量评价提供参考。     

改进的果蝇优化与Tikhonov正则化相结合的病态问题稳健解法

在对基本果蝇优化算法的优化流程进行深入分析的基础上,通过改变其随机搜索方向与增加搜索半径调整系数,给出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA)。并在IFOA算法的目标函数中引入正则化项,提出了将IFOA算法与Tikhonov正则化方法进行结合以进行病态问题解算的方法。通过实例分析表明:该方法的解算精度要优于遗传算法和单一的Tikhonov正则化方法;在观测值含有粗差时,使用最小二乘法进行求解,其结果与真值的偏差会迅速增大,而此时本文方法的解算结果具有一定的稳健性。与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,本文方法具有参数设置少、计算速度快、寻优过程简单等特点,在病态问题解算中更具有实用性。