保持几何形状的矢量地图水印算法应用分析

不同类型的矢量地图水印嵌入算法对矢量地图几何特征的影响程度不同,导致含水印矢量地图的可用性遭到不同程度的破坏.针对这一问题,实现了一种现有的保持几何形状的矢量地图水印算法,将其应用于某居民地面矢量数据,并提出了几何形状和坐标精度评价方法,对该水印嵌入算法的普适性和有效性进行分析与评价.     

基于规则库和网格算法的土地利用现状图自动数字注记

图形自动注记可极大地提高制图的工作效率。针对土地利用现状图数字注记的特点,本文从地图认知角度出发,建立注记自动配置的规则库,提出面状要素自动注记的一种新的算法——网格法。该算法最大的优点是容易实现、效率高,可方便地解决注记压盖冲突等问题。通过开发一个程序实例,对图斑要素进行了自动数字注记,实验表明95％以上的图形注记效果都较为理想。     

海底声学底质分类的ELM-AdaBoost方法

基于自适应增强算法（AdaBoost）结合极限学习机（ELM）,通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。     

粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验

支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。     

几种梯度场计算的数值算法及其地学应用

梯度作为标量场在空间上最重要的微观变化特征,能较好地反映其在空间上的变化趋势。本文介绍了中心差分算子、相邻梯度因子和Sobel梯度算子三种梯度数值算法。以点电荷在三维空间中产生的电势场构造了一标量场,通过理论公式求解了其梯度值,并将理论梯度值与三种数值算法的结果进行了对比与统计分析,验证了三种梯度数值算法的有效性和适用性。结果表明,排除场源的影响后,Sobel梯度算子相较其它两种数值算法更逼近于理论梯度值。最后,利用Sobel梯度算子求取了某铜矿区可控源音频大地电磁法(CSAMT)三维视电阻率场的梯度场,用梯度场刻画了视电阻率在空间上的变化趋势,提高了对三维地下空间的电性分布规律和地质情况的认识。     

基于WOA-BP算法的海底管道腐蚀速率预测

管道腐蚀速率的影响因素众多且各因素协同作用,构成异常复杂的腐蚀体系,很难对其进行准确预测。针对单一BP模型由于初始权值和阈值的选取不当容易陷入局部最优等问题,引入WOA算法优化BP神经网络对海底管道腐蚀速率进行预测,并与GA和PSO算法优化BP预测模型进行对比,验证WOA-BP模型的预测效果和可行性。结果表明：WOA-BP模型的平均绝对百分误差和均方根误差分别为3.689%和0.1537,远低于单一BP、PSO-BP、GA-BP模型,具有较高的预测精度和稳定性,可以为海底管道内腐蚀防护和油气管道流动保障提供决策支持。     

一种面向像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法

在认为不同类别地物的光谱响应值在不同时期具有不同的线性关系的基础上,提出了一种基于像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法。首先以相关系数为基础将像斑划分为变化像斑和未变化像斑两大类,再对未变化像斑利用随机数据一致性算法解求增益和偏移参数,对于变化像斑则将与其最相似的未变化像斑的增益和偏移参数作为该像斑的校正参数,最后利用各像斑的校正参数进行线性校正。在高分辨率遥感影像上的实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于小波变换和中值滤波的InSAR干涉图像滤波方法

介绍小波分析的基本理论和利用小波分析对信号进行消除噪声的基本方法,以及In-SAR干涉相位图像中噪声的特点.针对目前普遍采用的均值滤波和中值滤波等方法对In-SAR干涉相位图像中噪声进行滤波的局限性,提出一种基于小波分析和中值滤波相结合的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果.实验证明该算法的有效性.     

基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究

为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP 算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通 BP 网络、RBF 网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。