公开DEM辅助无地面控制点国产卫星影像定位方法

在全球测绘的背景下,为实现无地面控制点的卫星摄影测量,提出了利用公开DEM辅助国产卫星影像进行无控定位的方法。为充分利用公开DEM在大范围内具有一致稳定的高精度特性,将其作为基准与从影像中提取的待定位DEM进行表面匹配,匹配时采用引入截尾最小二乘估计的最小高差(LZD)法,并根据对应点高差的分布自适应探测及剔除DEM之间的差异;匹配确定的变换参数用于对直接定位结果进行物方改正。设计了多组针对天绘一号和资源三号国产卫星影像的对比试验,结果表明本方法切实可行,能充分利用基准DEM的优势,具有较好的稳健性;定位精度很大程度上取决于但不限于基准DEM的精度,基本不受其分辨率的影响;当待定位DEM分辨率较高时,单景影像利用SRTM DEM即可得到能较好满足1∶5万比例尺地形图测制要求的无控定位精度。本方法还为卫星影像定位精度的检核提供了一种新的有效手段。     

复测水准网拟稳抗差解算模型

变形监测网平差的主要方法是秩亏平差法或拟稳平差法。本文基于抗差估计原理，首先推导了秩亏平差模型的抗差解式和拟稳抗差解，并推导了普通秩亏抗差解与拟稳抗差解之间的转换关系。使得拟稳抗差估计的解算简便直观。     

误差方差二次型估计模型的转化

研究一般的回归模型中误差方差的二次型估计的容许性，研究方法是模型的整体转化和局部转化，结果有：（１）二次约束下的线性模型等价于相应的无约束的线性模型。（２）线性（齐次或非齐次）等式约束下的线性模型等价于某个无约束的线性模型。（３）单个非齐次不等式约束下的线性模型等价于某个无约束的线性模型。（４）通过例子证明了多个线性不等式约束的线性模型不能等价于某个无约束的线性模型。（５）某类非齐次二次型估计的容许性等价于相应的齐次二次型估计的容许性     

基于偏差矫正的有偏估计及其在GPS快速定位中的应用

基于偏差矫正的一般理论提出了不适定问题的新的有偏估计。在病态条件下,Gauss-Markov模型参数的最优线性无偏估计,即LS估计是不稳健的,所得估值方差较大,严重偏离真值。因此,文中放弃了对参数估计无偏性的限制,考虑有偏估计的偏差,结合偏差矫正的正则化解法的一般理论提出了一种新的基于偏差矫正的有偏估计;结合岭估计中参数的选择方法确定了替代矩阵。最后通过GPS动态定位算例,验证了新估计的稳定性和有效性。     

广义岭估计的谱分解式和Liu型广义岭估计

首先从多参数岭估计,即广义岭参数人手,给出其谱分解形式。然后就岭估计会使估值偏差增大的问题,在Liu估计的基础上,推导出一种新的有偏估计方法——Liu型广义岭估计,并给出该方法的模型、解式。Liu型广义岭估计可以在尽量不增大偏差的同时改进病态性,获得更好的估值。最后通过算例进行了比较分析。     

附加方位约束的GPS/INS组合系统选权自适应卡尔曼滤波

单天线GPS/INS经典组合模型存在的明显不足是：由于状态参数不仅包含INS的位置、速度误差,而且还包含INS的姿态误差和元件误差,存在观测信息不足,间接可测参数难以准确估计。在深入分析常用GPS/INS组合模型及滤波算法中参数估值的特性基础上,提出从两方面改善这类滤波结果：①在运动条件下的组合观测模型中附加GPS单天线测方位角约束,建立观测值与间接可测参数之间的联系;②将选权自适应卡尔曼滤波方法拓展到GPS/INS滤波中,以提高参数估计的精确性。通过对滤波结果的增益阵、位置差、速度差及姿态估计结果的分析可知,该方法的滤波结果更趋准确、合理。     

GPS基线非线性解算的精度评定方法

在GPS基线向量非线性平差解算的基础上，分析了单位权中误差估值，平差值的精度估计和基线长度的精度估计，并给出了简明的直接估计公式，为GPS基线向量非线性平差解算的精度评定提供了直接的评定公式。     

Detecting and Enumerating New Building Structures Utilizing Very‐High Resolution Imaged Data and Image Processing

Abstract

Information on the number and type of new building structures is required by urban and transportation planners and the real estate industry. The goal of this paper is to explore the potential of high resolution imagery for meeting public and private sector demands for information on new buildings. The value of 1 m, 5 m, and 10 m panchromatic and 1 m color scanned aerial photography images acquired in 1997 and 1998 for a study area within the City of San Diego, California is assessed for general change detection and building enumeration. Both semi‐automated and interactive change‐detection approaches are evaluated. We demonstrate that interactive, visual‐based approaches appear to be the most accurate (within 1% of actual count) and efficient approach for generating information on the number of new buildings associated with single family residential land use. More automated approaches to detecting and enumerating image microfeatures may be useful as enhancements for visual‐based assessments and may be practical in areas composed mostly of large buildings associated with commercial and industrial land use. The highest accuracy for automated approaches was an undercounting of 11% for residential buildings and overcounting of 20% for those associated with commercial and industrial land use.     

基于非结构化网格的2.5-D直流电阻率自适应有限元数值模拟

2.5-D直流电阻率有限元数值模拟中,模型的剖分及加密主要通过手动实现.另外,采用的单元类型比较规则如矩形单元等,不易实现复杂模型的模拟.为解决上述问题,文中提出了一种自适应有限元算法.算法中采用稳健的后验误差估计来自动预测下一次网格的单元尺寸,直到设定的迭代条件满足为止.另外,采用非结构化三角形单元实现了任意复杂模型的灵活剖分.基于此,利用垂直接触面模型分析和对比了不同自适应策略的效率.通过对比发现,点源附近的单元得到了加密以消除源的奇异性.另外,对于任意一种策略,有限元结果均能最终收敛到精确解.最后,模拟了两个模型：2-D单个异常体模型和2-D地形模型.     

Intelligent fuzzy weighted input estimation method for the multi-story buildings with unknown ground motion acceleration

This paper presents a novel intelligent fuzzy weighted input estimation method which effiviently and robustly estimates the unknown ground motion accelerations. The new input estimation method includes the Kalman Filter (KF) and the recursive least square estimator (RLSE), which is weighted by the fuzzy weighting factor proposed based on the fuzzy logic inference system. By directly synthesizing the Kalman filter with the estimator, this work presents an efficient robust forgetting zone, which is capable of providing a reasonable compromise between the tracking capability and the flexibility against noises. The excellent performace of this inverse method is demonstrated by solving the earthquake-excitation estimation problem, and the proposed algorithm is compared by alternating between the constant and adaptive weighting factors. The results reveal that this method has the properties of better target tracking capability and more effective noise reduction.