常加速度模型的简化自协方差最小二乘法

“当前”统计模型自适应算法并非真正意义上的自适应目标跟踪算法,其性能与其中关键参数的选择有着直接的关系。本文以常加速度模型对机动载体进行建模,顾及其状态噪声协方差矩阵满足特定结构,提出了简化的自协方差最小二乘噪声协方差估计方法,该方法通过建立新息的相关函数序列与未知噪声协方差矩阵间的函数模型,并结合最小二乘法进行噪声协方差估计。数值仿真结果表明,当载体进行阶跃加速度运动或变加速度运动时,本文所提方法的目标跟踪精度均优于“当前”统计模型自适应算法。     

改善MODIS BRDF产品热点效应的方法研究

核驱动的Ross Thick-LiSparse Reciprocal(RTLSR)双向反射函数(BRDF)模型已广泛地应用于MODIS等星载传感器的业务化产品处理中。但是,对于多年MODIS二向反射产品历史数据,如何基于RTMLSR模型发展一种简单有效快速的方法,进行热点效应的校正是一个迫切需要解决的问题。本文提出了一种简单有效的方法,不需要对观测数据重新反演,直接在现有MODIS二向反射产品的基础上进行热点校正,方便用户对历史MODIS二向反射产品的使用。该方法应用POLDER-3/BRDF数据库和部分经MODIS业务化算法筛选的反射率数据进行验证,并与RTLSR模型和RTMLSR模型的结果进行比较,结果表明:(1)该方法比现有的MODIS业务化RTLSR算法,对热点反射率有明显改善,拟合相对误差平均降低了10.12%;(2)该方法相对于RTMLSR模型在热点反射率拟合效果上差别不大,相对误差相差2.10%;(3)该方法对热点和冷点归一化的植被指数(NDHD)的估算效果有一定程度的改善,相对于RTLSR模型降低了约4.99%,与RTMLSR模型的相对误差相差1.32%,该方法对直接应用现有MODIS BRDF产品,基于热点方向反射率反演植被结构参数(如植被聚集指数)的精度提高有现实应用价值。     

三种多卫星降水产品在中国大陆地区的性能评估

经地面降水观测资料校正的多卫星遥感降水产品的质量得到改进,但不同多卫星遥感降水校正产品的误差和性能在中国大陆地区缺乏相关的分析和比较,不利于用户对这些产品性能的理解及相关的降水数据使用。基于2015年和2016年的数据,研究采用降水探测能力指标和精度指标对经地面资料校正的MSWEP,IMERG和GSMaP的性能在中国大陆地区做了详细的性能评估,并为这些产品的误差校正算法提出改进方法和思路。     

双天基平台光学测量GEO目标的轨道确定

针对地基测控系统对GEO卫星监测在时间与空间上存在较多盲区、不能实时获取GEO目标的空间态势感知信息、无法有效对非合作性质的GEO目标进行空间监测的问题,提出了天基光学相机的双GEO平台对GEO目标进行轨道确定的技术方案.根据光学可视条件筛选数据,利用生成的模拟数据对GEO目标进行轨道确定,将所得轨道与参考轨道进行比对...     

2003—2019年邯郸市叶面积指数时空变化特征

研究和掌握叶面积指数(LAI)时空变化特征,对区域植被保护、植树造林和环境保护具有重要的参考意义.本文以邯郸市为例,基于MCD15A3H遥感影像数据、DEM数据和土地利用等多元数据,引入Sen趋势与Mann-Kendall趋势检验分析方法,系统分析了邯郸市像素尺度上的LAI数值的变化特征,并基于不同的土地利用类型、不同...     

交通类应用型测绘工程专业实践教学体系构建

在调查研究交通施工企业和测绘生产单位的基础上,以构建山东交通学院应用型测绘工程本科专业实践教学体系为例,阐述了交通类应用型测绘工程专业实践教学的目标体系、内容体系和考评体系,并对实践教学体系改革提出建议。     

全景地图隐私信息处理的关键技术研究

全景地图系统在数据生产中存在一些可能涉及泄漏个人隐私的信息。本文提出了通过采用特征提取和监督学习分类的方法来检测和处理隐私信息的方法。以人脸和车牌号为例,分别采用支持向量机和投影定位的方法进行了隐私信息定位检测。试验证明,该方法具有较好的可行性。     

面向地学应用的遥感影像分割评价

影像分割是面向地理对象影像分析(GEOBIA)中的一个关键环节。分割评价有助于为影像选择合适的分割方法和最佳分割尺度。本文提出一种以遥感地学应用面向的对象为依据的分割方法分类及评价体系。首先将影像分割方法分为面向局部特征监测的典型目标识别和面向全局特征监测的面向GEOBIA的分割方法两组,进而针对这两组分割方法提出了两套分割评价测度指标及相应的综合评价方法。在面向典型目标识别的分割方法评价中,使用区域内部非均质度、区域间灰度对比度、区域间散度对比度、边界点梯度和单位像素运行时间作为评价测度,并针对由于评价测度间的相关性而无法直接确定各测度权重分配的问题,提出利用熵权法为各个评价测度分配权重以获得综合评价结果的分割评价方法,该评价方法可用于选择合适的分割方法。用于面向GOEBIA的分割方法中使用分割区域内均质性和区域间异质性作为评价测度,这种评价方法适用于选择最优分割尺度参数。本文通过定量试验论证了这两种评价方法的有效性,试验结果表明其在遥感应用中具有实际意义。最后本文分析了影像分割评价方法的不足及未来的发展方向。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.