【摘 要】
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传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个
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传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定
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针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005—2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模
为了将紫外图像和可见光图像进行融合让人们及时清晰地观测到设备故障,该文提出了一种基于相机模型和相机间透视变换的图像配准方法和相应的标定装置,能够实现高精度、小计算量的高效紫外图像和可见光图像的对齐。紫外和可见光的信息融合不仅能够探测目标发射的紫外光谱,还可以对目标进行清晰成像、精确定位,生成的多光谱图像改善单一光谱成像信息的局限性。利用多源图像的信息互补,提高图像检测的准确性、及时性,也更适合计算
针对合成孔径雷达(SAR)图像序列超分辨率重建过程中对配准误差敏感的问题,该文提出了一种单应性约束的最大后验超分重建方法。首先,对SAR图像序列的中间帧做2倍上采样,将其作为基准图像,利用本文改进的尺度不变特征变换(SIFT)配准算法依次计算SAR图像序列的每一帧与基准图像之间的单应性。通过对待配准图像进行分幅、放大阈值、单应性筛选等操作,达到增加匹配点数量、有效去除误匹配的目的。然后,将单应性作
交通事故多发点是道路交通安全管理的重要治理对象,如何利用空间统计方法对其进行高效鉴别是研究热点。以华东某地为研究区域,以2013～2015年该研究区域的道路交通事故数据为研究对象,以时空道路网络为视角,通过路网匹配和路网裁剪形成事故时空子路段,提出一种基于交通事故场景的网络时空核密度估计值作为鉴别指标,用累计频率法和零膨胀的负二项回归模型确定鉴别阈值的事故多发点鉴别方法。
本文详细阐述了FCM聚类算法的原理,分析了FCM聚类的有效性,并设计了平面标靶中心提取实验,利用MATLAB编写了基于FCM聚类算法的提取程序进行中心提取。最后对提取的中心坐标进行了对比分析,确认该方法可行、精度可靠,为后续海量点云数据的拼接处理研究提供了基础条件。
介绍了潮汐对EOP参数的影响,及UT1参数的插值和外推两种加密算法,并对IERS提供的EOPC04序列的数值进行仿真。计算结果表明,在UT1参数加密时,需要考虑潮汐的影响,两种加密算法结果基本一致,插值算法的标准偏差好于0. 037 ms,外推算法的标准偏差好于0. 042 ms,插值算法略好于外推算法,两种方法各用于不同的场合。本文方法具有一定的实用价值。
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完成不动产存量数据各表格间的正确逻辑关联是不动产存量数据整合的重要内容,本文采取了一种基于贝叶斯概率模型的房屋登记数据关联楼盘表方法,该方法实现了房屋登记数据和楼盘表中户数据批量自动关联,相较于传统的通过依据坐落关系人工逐户判断关联的方式,该方法的关联效率提升了约10倍。
针对轨道铺设、隧洞及高标准的管道安装等以带状分布为特征的工程,其理想状况应该是其工程建设贯通后的投影变形为零。然而,多数情况下对于任意带高斯正形投影,将投影参考位置选择在测区中央并不能使投影变形在该准则下达到最优化。因此,本文提出了一种基于选定轴线投影变形最小准则确定任意带投影参考位置的方法、并确定了中央子午线至测区投影参考位置的距离Ym。
当前,我国高速公路建设已转向山岭重丘、植被密集等复杂困难地区。高速公路勘测设计受自然地理环境和社会性控制因素的制约越来越突出,比选方案增多,调线更为频繁。数码航测、RTK等传统测量方法已不能满足高速公路"品质工程"建设的新时代要求。本文介绍了机载激光雷达航测技术,论证了支撑高速公路勘测设计动态选线的技术可行性,介绍了核心技术工艺及典型案例,市场前景大。