大型高精度GNSS基线向量网并行抗差估计

针对大型GNSS基线向量网的特点,在改进的相关观测抗差估计RECO方案的基础上采用并行计算技术进行相关抗差估计的并行计算(简称"并行抗差估计"),并给出了可行的解算步骤。通过算例分析,验证了大型GNSS基线向量网的并行相关抗差估计,不仅有效抑制了观测异常对参数估值的影响,而且显著提高了计算效率。     

机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法

机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。     

海底管道开沟机械的技术经济性能评定与选型

本文在对水下管道开沟机械的需求市场、实际应用和研制开发动向作深入调研的基础上，选择水下管道开沟机械特有的技术先进性、适用性、安全可靠性以及经济性评价指标，构造评价模型，对水下管道施工作业中广为应用的水力冲射开沟机械、海底管道犁、机械开沟机和土壤液化法埋管设备及其机型的技术经济性能作了较为详尽地分析对比及综合评价。在此基础上，笔者提出了水下管道开沟机械的一般选型原则和对我国海底管道开沟机械研究开发工     

用超速CT机检测99例无症状香港中国人降低钙指数

回顾分析Ｍａｔｉｌｄａ医院超速ＣＴ室筛选首批病人中９９例中国人资料，很明显从通常采用１３０－１００Ｈｏｕｎｓｆｉｅｌｄ单位作为检出冠状血管钙化的基数应用至中国人身上其阈值数目需要降低，同时，我们也发现如果病人年龄按每１０年范围分组（２１－３０，３０－４０，４１－５０，５１－６０）而计算其超速ＣＴ的钙化指数会较随机男女一起按平均计算更易区分其差异．进一步分析显示，男性中年时候超速ＣＴ指数已达最高值，而女性则晚１０年方达最高值，因此，为了更易探测冠脉循环内钙化倾向应作出超速ＣＴ检出钙化的指数数目．这些实践经验对动脉粥样硬化过程的预测或预防有实际意义．     

面向目标的起伏地表组合震源延时参数计算方法

组合震源技术通过调节延迟激发时间和震源埋藏深度能够实现地震波场的定向传播,提高地震波的照明能量和地震数据信噪比.然而,目前国内外对基于特定目标的组合震源最佳聚焦方向的选取以及起伏地表组合震源定向理论的研究相对较少.在聚焦方向选取方面,目前基本是利用多种不同延时参数的组合震源分别进行试验,从而确定较好的组合震源延时参数.本文则利用爆炸反射面原理,在目的层界面上均匀布置震源同时激发地震波,能够产生垂直于地层界面传播的平面波,当初至波传播至地表时进行地表方向统计.根据互易性原理,以初至波传播方向的反方向为聚焦方向,激发产生的地震波主波束方向将垂直入射到目的层界面上,从而精确的计算出组合震源的最佳聚焦方向.在组合震源定向方面,目前主要是利用组合震源方向因子公式进行计算,但该方法要求震源布置在同一条直线上,并不能满足起伏地表的应用要求.本文以惠更斯-菲涅尔原理为理论基础,提出通过炮点向量在聚焦方向上的投影来确定组合震源传播至虚拟波前的走时,从而确定任意起伏地表组合震源的延迟激发时间.该方法不仅能够计算出沿给定地质模型的目的层界面垂直入射的组合震源聚焦方向,也能够确定任意起伏地表情况下形成沿该聚焦方向定向传播地震波场的组合震源延迟激发时间.因此,本文提出的面向目标的起伏地表组合震源延时参数计算方法对组合震源数据采集具有理论与实践意义.

     

大气潮汐全日振荡模本征值本征函数问题的数值计算

本文用有限阶截断矩阵和抛物线叠代近似求根法数值求解了大气潮汐全日振荡模的本征值一本征函数问题,求得了20×20阶截断本征值和本征向量。计算结果表明本征值的虚部比实部小若干量级,从而由计算实验证实了大气潮汐本征值问题有限阶截断矩阵的近似厄密特性。文中还叙述了变矩阵阶次以确定计算收敛性的实验结果,并与前人的结果进行了对比分析。     

GPS单频机电离层延迟改正新算法

探讨了几种新的电离层延迟改正算法,通过算例检验了新方案的效率和可行性,对不同精度用户选取电离层延迟改正方案给出了建议。     

双流机场低能见度天气预报方法研究

在信息量较大, 而预报对象与预报因子的关系又不清楚的状况下, 智能机器学习方法是解决这类问题的较好手段。利用1997—2001年成都站的常规探空资料和双流机场的地面观测资料, 使用支持向量机 (Support Vector Machines, 简称SVM) 方法, 选取多种核函数进行双流机场低能见度天气的预报建模试验。测试结果表明:以径向基函数和拉普拉斯函数构造的SVM预报模型实验效果最好, Ts评分分别为0.287和0.292, 远高于双流机场低能见度天气出现的频率 (0.155)。试验结果还表明:以径向基函数构造的SVM预报模型空报较多, 漏报较少; 而以拉普拉斯函数构造的SVM预报模型空报较少, 漏报较多。因此, 如果强调模型对低能见度天气预报的准确性, 则应采用以拉普拉斯函数构造的预报模型, 如果强调对低能见度天气的预防性, 则应采用以径向基函数构造的预报模型。     

基于mGA-SVM算法的高分影像面向对象分类研究

高分辨率遥感卫星影像是获取地物精细类别的重要数据源,快速准确地获取土地利用和土地覆盖分类信息可为土地利用规划、土地管理等提供重要的数据支撑和决策依据。本文开展了高分辨率影像面向对象分类研究,首先,利用多尺度分割方法对高分辨率影像进行分割,基于分割对象,选取不同地物类别样本并计算光谱特征、纹理特征、几何特征。然后,针对特征冗余问题,利用最大相关最小冗余算法选择优先级较高特征,在此基础上结合遗传算法对特征集进行适当扩充(m GA)。在面向对象分类过程中,通过利用遗传算法对支持向量机模型进行快速参数寻优,并在此基础上对分割对象进行分类。最终地物总体精度达到85.93%,Kappa系数为0.828 2。并将分类结果与最近邻分类和随机森林分类结果进行了比较,地物分类精度提高了4.05%和6.81%。实验结果表明:基于m GA特征优化及SVM参数选择进行改进的面向对象的分类方法是有效的。