结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法

本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明：CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。     

面向非均质区域的空间增强型时空融合模型研究

随着遥感技术的发展,遥感数据日益增加。然而,受传感器限制及云雨天气影响,单一传感器难以获取高时空分辨率的遥感影像,从而在一定程度上影响全球及区域环境变化研究。遥感影像时空融合理论与技术的发展为解决这一问题提供了有效途径。近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂地表景观区域空间细节的融合仍存在挑战,地表非均质区域时空融合的精度有待提高。为此,本文提出了一种面向非均质区域的空间增强型时空融合模型。首先,基于混合像元分解原理与遥感数据空间特征尺度不变性假设,将低分辨率光谱变化降尺度为高分辨率光谱变化值;然后,基于不同分辨率遥感数据光谱关系的时间不变性假设,获得最终融合影像。试验结果表明,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,本文模型既能有效反映不同地物物候变化信息,同时能更好地保留地表的空间细节,增强了非均质地表覆盖区域融合影像的空间特征与效果;本文模型的均方根误差RMSE、相关系数r及结构相似性指标SSIM平均值分别达到0.024、0.898、0.897,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,RMSE平均值分别降低了6.71%和4.33%,r平均值分别提高了1.9...     

基于多源点云数据的铁路线路信息化

相比于传统测量手段,移动扫描技术能够提高测量效率,但点云数据具有体积大、密度高、冗余数据多等特点,测量过程中扫描仪覆盖范围大,大量无效点云被获取。针对该问题,本文提出了一种基于多源点云数据提取铁路线路信息的方法。首先,根据钢轨点云的反射强度和几何特征预处理,采用微分的思想提取线路中心线;其次,对钢轨点云模型降维处理,参考高速铁路路用钢轨轨头宽度允许误差设定收敛条件建立钢轨模型,提取线路平面线和纵横断面;然后,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取接触线和站内附属设备;最后,基于反射强度快速分割钢轨,采用Dynamo编程语言对Revit进行二次开发,快速建模,对推动铁路设计智能化、可视化水平具有十分重要的作用。     

基于北斗多频的单历元基线定位方法

随着北斗三号卫星导航系统完成全球组网并正式开通,我国成为世界上第三个独立拥有全球卫星导航系统的国家,北斗卫星定位精度和可靠性进一步提升。目前北斗二号卫星可播发三频观测信号,北斗三号卫星可播发五频观测信号,研究多频组合定位对于实现模糊度快速固定、提高定位精度具有重要意义。文中分别给出北斗二号三频和北斗三号四频观测值的线性组合,并将其视为不同的卫星系统进行融合定位,最后分析短基线条件下的定位精度。结果表明本方法能够实现短基线模糊度单历元固定,定位精度可达cm级。     

膨胀土边坡GNSS实时监测技术EI北大核心CSCD

膨胀土滑坡因其广泛性、破碎性、反复性、隐蔽性等特征,对工程危害严重。对其开展长期实时变形监测是实现膨胀土灾害防控的前提。在第一代膨胀土边坡GNSS监测技术试验的基础上,进行了两项改进：(1)设计了分层式GNSS/全站仪一体化监测装置,实现了膨胀土土质边坡分层式实时监测。(2)提出了综合多源参数的膨胀土边坡GNSS实时监测技术,提升了实时变形监测结果的可靠性和精度。相关技术和设备在广西宁明膨胀土公路边坡中进行了示范应用,分析了GNSS形变与多源监测数据的动态响应特征及诱滑原因,成功监测到一起膨胀土滑坡,研究成果具有可复制性和推广性。     

多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估

基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而,由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响,使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足,存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险,并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次,针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式,从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估,覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法,验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题,分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异,为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。     

面向植被均质单元的生物量多尺度估算研究

针对以往植被地上生物量(以下简称“生物量”)多尺度估算方法在数据收集、尺度转化、结果呈现等方面的局限,该文提出了面向植被均质单元的生物量多尺度估算方法：(1)定义了具有实际景观意义的植被均质单元,作为植被生物量估算的基本单元;(2)基于多源数据提取直接反映和间接影响植被生物量的多源因子,利用多尺度分割技术构建多尺度下的植被均质单元;(3)通过随机森林回归模型实现植被生物量多尺度估算。结果表明,该方法可避免多尺度下的数据获取,仅基于一套数据实现了研究区植被生物量多尺度估算,产生了较好的建模和估算精度。该方法不仅可量化生物量大小,还可描绘生物量均质区域,具有尺度变换便捷、灵活等优势。     

点质量融合模型的海空重力数据延拓分析

针对无高质量的数据对传统的虚拟点质量模型对重力数据改正时,易受系统误差影响及解算不稳定的问题,该文将海空重力数据中的系统误差用非参数分量表达,对点质量模型进行改进,建立了虚拟点质量的半参数模型,引入核估计方法,利用偏残差估计方法,进行三步拟合估计,得到了系统误差和点质量参数的估计值。在分离系统误差的基础上,引入正则化方法改善病态,将建立的模型与正则化方法相结合,建立了综合半参数核估计和正则化方法的点质量融合模型,可在无外部重力时估计系统误差,同时完成多源数据融合。基于EGM2008位模型产生海空重力异常数据,采用线性项和周期项系统误差进行仿真实验,结果表明改进后的点质量模型能够有效利用外部数据,在改善病态和分离系统误差方面提升精度效果明显。并以北卡罗来纳实测海空重力异常数据验证该文方法的有效性,结果表明在无外部数据时,该文方法能有效地分离系统误差,并且精度与引入外部数据改正后的正则化方法相当。     

多尺度地图面目标变化分类、描述及判别

基础地理空间数据的持续更新是制约地理信息服务的重要因素,而变化信息的获取是空间数据持续更新的基础。将不同时相多尺度地图面目标基本变化类型归纳为出现、消失、扩张、收缩、移动、旋转、分裂、合并和先分裂后合并等9种,并分别进行了形式化定义和描述。进而顾及制图综合操作产生的不同尺度地图中同名面目标表现的"伪变化",利用4交差拓扑关系模型区分真实变化和制图综合引起的几何差异。最后,采用1∶2 000和1∶10 000比例尺居民地地图数据进行实验验证,结果表明,所提的变化分类、描述及判别方法具有有效性和适用性。     

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。