Jason-2高度计数据在中国四大海域的波形重跟踪与分析

在Brown-Hayne模型基础上,利用迭代最小二乘算法实现了回波波形参数的重跟踪,同时利用重心偏移算法(OCOG)、阈值算法对Jason-2 卫星的波形数据在中国渤海、黄海、东海、南海4个海域开展了波形重跟踪试验。试验表明,在4个海域,Brown-Hayne模型法获得的波形重跟踪结果相比较于阈值法、OCOG算法与法国空间局(CNES)公布结果最为一致,相互较差的标准差约2 cm左右。50%阈值算法获得的波形重跟踪结果相比较于其它阈值精度更优,与CNES比较其标准差在3~6 cm,但存在4~10 cm的系统偏差。OCOG算法获得的结果存在较大误差,但其结果可作为Brown-Hayne模型解算的初始值。当卫星地面轨迹靠近大陆时,波形重跟踪获得的海面高改正量会较宽阔海域增大,其中南海区域的海面高改正量最大,可达1 m,其原因可能是卫星地面轨迹经过了西沙群岛,雷达回波波形受到了一定的影响。     

面向室内WLAN定位的动态自适应模型

提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库——radio map。基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化。在室内动态环境中进行了多次验证试验。试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10%;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10%~20%,定位精度维持在3m左右(即原始精度)。结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现。不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷。     

基于小波分析的灰色-神经网络组合模型在大坝变形预测中的应用

监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。     

基于分形方法的蚀变矿物多尺度特征分析

针对矿化蚀变信息常常受其他地物信息的干扰与影像空间分辨率的制约而表现得非常微弱的问题,该文以Landsat7号ETM+30m空间分辨率的影像为数据基础,重采样得到一系列不同空间分辨率的影像;运用ETM+波段3/波段1比值法获得铁染蚀变相对含量灰度图,采用分形模型计算出不同分辨率下蚀变矿物的分维值,进而获得分辨率—分维值的一元线性回归方程;最后建立了基于分形理论的蚀变矿物多尺度分析模型,得到蚀变矿物空间分布特征变化的参考尺度。结果表明,在一定尺度范围内(30~280m),蚀变矿物显示出空间尺度特征。     

地形辐射校正模型研究进展

从经验模型、物理模型及半经验模型3个方面综述了地形辐射校正模型研究的主要进展,并从模型的输入参数、前提假设条件和评价方法3个方面讨论了现有模型存在的一些问题.最后,对地形辐射校正模型的研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、图像增强或信息填充等方面恢复阴影区域信息,提高模型的校正精度,考虑引入新的数理统计方法进行精确的定量评价,并建议地形辐射校正模型研究应该更加重视阴影区域光谱信息的恢复,尤其是在地形复杂的山区.     

平稳自回归模型在高层建筑沉降预测中的应用

首先介绍了平稳自回归模型-AR(p)模型,然后将该模型应用到高层建筑沉降预测实例中,通过沉降实测数据与预测数据进行对比分析,其结果均满足精度要求,表明:AR(p)模型在高层建筑的沉降预测中具有很好的适用性。     

基于GM(1,1)等维新息模型的矿山沉降预测

介绍了GM(1,1)灰色模型的建立过程及模型的精度评定方法,采用等维新息模型对某矿工业广场的沉降趋势进行了预测,并用残差序列建立GM(1,1)模型进行修正,通过与实测的结果对比表明,模型的预测具有较高的精度,模型可靠合理。     

美国促进地理信息劳动力发展的举措与启示

在全面介绍美国地理信息技术能力素质模型（ GTCM ）、地理信息职业、地理信息课程培训和认证体系的基础上,提出了要研究制定我国地理信息职业能力标准、新增地理信息职业类型、充分参考和利用GTCM模型、建立人才交流平台、加强地理信息劳动力调查研究,以促进我国地理信息劳动力和产业发展。     

基于神经网络的房地产估价研究

根据房地产估价的特点将人工神经网络引入到房地产价格评估领域,创建了基于神经网络的房地产估价模型,在对训练样本验证结果分析的基础上,对两种神经网络估价模型进行了对比分析,指出了两种网络各自的优缺点以及改进措施。     

矿区三维地质建模与地裂缝成因分析

为了分析在复杂地质条件下采煤引起的大规模地表裂缝的形成原因,本文以某矿区地裂缝为研究对象、数字化软件SURPAC为技术平台、岩体为主要区域变量,建立关于开采工作面、火成岩、地裂缝及断层的三维地质模型,并进行开采沉陷影响预计,通过分析裂缝成因中各相关地质条件的作用影响,得出了煤炭开采导致地下应力平衡被打破后造成地裂缝的主要因素,为预防和治理地裂缝提供了参考。