结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高,使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂,这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此,本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先,对研究区域进行多尺度分割,建立影像分割对象集;然后,采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量;最后,充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布,迭代选择最优样本用于训练支持向量机,用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性,以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明,本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类,正确率达到90.6%以上。     

朱集矿首采面观测站高程连接测量与数据处理

结合淮南朱集煤矿首采面地表移动观测站的高程连接测量第一次全面观测,设计了首采面地表移动的三等水准控制网,利用抗差估计模型剔除粗差,结合最小二乘估计模型对观测结果进行了处理,并从精度、可靠性和置信度等三个方面进行分析并得出结论。为以后采集各个阶段的地表移动数据,求出参数并且得出结论提供有效的基础数据,从而为朱集矿的后期采煤提供有效的技术保证。     

三种系统误差平差方法的研究

系统误差是指由于某种客观原意造成的可再现误差,其数值符号保持不变或按某种规定的规律变化.在相同的观测条件下,误差在大小、符号上表现出系统性,或者在观测过程中按一定的规律变化,或者为某一常数,传统测量中系统误差可以在平差前后得到很好的补偿.随着现在测量仪器和测绘技术的发展,许多系统误差难以从观测手段中予以剔除,为尽量消除或减弱系统误差的影响以达到高精度测量的目的.本文介绍了系统误差的三种处理方法,主要包括：附加系统参数法、半参数回归法及基于系统误差延续性的附加系统参数法[1][7].