多面函数参数自适应选取方法在GPS高程拟合中的应用

提出一种综合的多面函数参数自适应选取方法。该方法利用核函数阶数和平滑因子存在最优值以及核函数结点分布应符合高程异常变化趋势的特点,综合利用正交化算法选取核函数结点以及二维粒子群算法确定最佳阶数和平滑因子,实现多面函数参数的完全自适应选取。将该方法应用于地形起伏差异不同的2个测区,结果表明,相比传统经验性方法和部分参数自适应方法,该方法用于GPS高程拟合的精度和可靠性更高。     

基于总体最小二乘的直线拟合方法探究

在直线拟合问题中,经典的最小二乘拟合方法在自变量选取不同时,拟合的参数值和中误差存在较大差别,故本文利用模拟数据对经典最小二乘和总体最小二乘拟合结果进行对比分析,得出结论认为:经典最小二乘自变量选取不同结算参数的原因是在进行拟合计算时忽略了自变量的误差,使拟合结果只能在一个方向上保持最佳;利用总体最小二乘参数拟合的方法进行直线拟合时拟合结果不受自变量变化的影响,并能够提高拟合精度。     

车载组合导航数据处理方法研究

在运用组合导航技术进行车辆定位导航过程中,由于环境、导航设备等因素的干扰,导航数据中会包含有较大误差的野值数据,使得导航结果与实际车辆的行驶轨迹发生较大偏差,从而给人们的日常生活带来不便。一方面,错误的导航信息会给用户增加不必要的麻烦,影响智能交通系统的发展;另一方面也影响组合导航技术的应用和推广。为此,本文提出了对车辆低速和车辆停止时的定位数据进行剔除,利用粗差剔除和多项式拟合等方法对定位数据进行分析处理,提高导航定位的准确性。跑车试验证明该方法可以有效地提高定位精度,满足车载导航的需求。     

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。     

BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨

神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。     

站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用

基于卫星遥感的植被指数时序数据广泛应用于植被覆盖监测、生物量反演等多个研究领域,但由于传感器本身、大气条件、环境特征等因素引起的噪声会影响数据的应用效果,因此开展植被指数时序数据重构研究具有实际意义。本文基于2000-2015年MODIS归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用三次样条函数法、双逻辑斯蒂函数法和奇异谱分析法3种常用方法,对青藏高原106个气象站点所在的典型覆被NDVI时序数据进行重构,并以植被物候信息提取作为应用,比较分析了3种算法的保真性、细节拟合能力及物候特征提取效果。研究表明, D-L及Spline函数分别对受冰雪及云层影响较大(荒漠、灌木、林地)及较小的覆被类型(草原、农作物)表现出较好的细节拟合能力;SSA方法拟合能力较差,易出现NDVI重构曲线整体“下移”的现象,造成峰值拟合结果偏低,并且表现出NDVI绝对值越小拟合效果越差的现象。从保持原始数据真值的能力来看,受噪声点影响较大的覆被类型(林地、灌木、草原)Spline函数略优于D-L函数法;而林地类型中SSA方法表现优于D-L函数法。从物候信息提取结果来看,D-L函数法所提取的生长季稍有提前,Spline函数及SSA方法分别表现出生长季开始点及结束点滞后的现象,灌木、林地类型表现出明显的年际波动变化的特征,荒漠类型由于NDVI绝对值偏低,3种方法物候提取结果一致性表现出锯齿状不规则波动。此外,D-L方法生长季开始期(SOS)和生长季结束期(EOS)在各覆被区均小于其他方法,波动较大;SSA方法提取的EOS在大部分覆被地区大于其他方法;Spline提取结果的年际波动与SSA高度相似。该研究可为高原植被不同覆被类型下NDVI时序数据噪声去除的方法选择提供借鉴。     

Generating urban road intersection models from low-frequency GPS trajectory data

Detailed real-time road data are an important prerequisite for navigation and intelligent transportation systems. As accident-prone areas, road intersections play a critical role in route guidance and traffic management. Ubiquitous trajectory data have led to a recent surge in road map reconstruction. However, it is still challenging to automatically generate detailed structural models for road intersections, especially from low-frequency trajectory data. We propose a novel three-step approach to extract the structural and semantic information of road intersections from low-frequency trajectories. The spatial coverage of road intersections is first detected based on hotspot analysis and triangulation-based point clustering. Next, an improved hierarchical trajectory clustering algorithm is designed to adaptively extract the turning modes and traffic rules of road intersections. Finally, structural models are generated via K-segment fitting and common subsequence merging. Experimental results demonstrate that the proposed method can efficiently handle low-frequency, unstable trajectory data and accurately extract the structural and semantic features of road intersections. Therefore, the proposed method provides a promising solution for enriching and updating routable road data.     

一次强对流天气过程的闪电与雷达回波特征

利用贵州省三维闪电定位资料、C波段Doppler天气雷达资料及探空资料对2017年贵州一次强天气过程中闪电特征及雷达回波特征的相关性进行分析。结果表明：回波顶高与闪电频数的相关性优于回波强度与闪电频次的相关性;不同温度层上,大于等于30dBz的回波面积与总闪频次和负地闪频次相关性都比较好,其中零度层高度上大于等于30dBz的回波面积与总闪频次相关性最好,且多项式拟合效果优于线性拟合;最大回波强度 、回波顶高 以及30dBz强度回波发展高度对闪电的发生具有一定的指示意义。     

不同天气条件下脉冲激光风廓线仪测风性能

将2012年5月21日-8月16日广东省湛江市东海岛气象观测站内脉冲激光风廓线仪WINDCUBE V2与气象站内的100 m测风塔进行同步观测试验,在经过观测数据同步性调整、有效性检验和代表性样本筛选基础上,分大小风和有无降雨天气过程,对杯式测风仪、超声风速仪与激光风廓线仪的同步测风数据进行比较,结果显示:脉冲激光风廓线仪与杯式测风仪测量水平风参数的相关性较好,10 min平均风速、风向的线性拟合度均大于0.99,3 s阵风风速的拟合度大于0.96,湍流强度的拟合度大于0.67,风速标准差的拟合度大于0.79;大风情况下,激光风廓线仪对风参数的测量效果更佳。无降雨情况下,激光风廓线仪的测量效果较降雨时略好,10 min降水量小于15 mm的降雨对这款激光风廓线仪的风速、风向、湍流强度、3 s阵风风速的测量没有显著影响,对风速标准差有一定影响。当水平风速增大和有降雨时,激光风廓线仪对垂直速度的测量效果欠佳。该对比分析可为激光风廓线仪观测数据的可靠性提供参考。     

狭长区域下基于正交法的GPS高程拟合研究

将GPS点大地高直接转换成正常高,越来越广泛地应用于建立高程控制网的实践中。而要保证GPS点高程精度的关键是高程异常拟合模型选择的合理性。文中介绍了在狭长带状区域下利用正交函数法拟合GPS点高程的数学模型。并利用试验数据进行比对分析。结果表明,文中提出的方法计算具有算法稳定,成果合理的特点。