【摘 要】
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为了更好地提取高分辨率影像的纹理特征,该文以GF-1影像为实验对象,引入局部二进制模式(LBP)算子增强图像纹理信息,并且结合灰度共生矩阵计算图像纹理特征。实验通过使用3个不同的半径参数的LBP变换对GF-1影像的全色波段做计算,然后分别将此计算结果加入影像分类过程中。3种分类均采用相同尺度的面向对象分类方法、相同的训练样本和测试方法。最终结果显示,半径参数为3个像元的LBP变换提高分类精度幅度最
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为了更好地提取高分辨率影像的纹理特征,该文以GF-1影像为实验对象,引入局部二进制模式(LBP)算子增强图像纹理信息,并且结合灰度共生矩阵计算图像纹理特征。实验通过使用3个不同的半径参数的LBP变换对GF-1影像的全色波段做计算,然后分别将此计算结果加入影像分类过程中。3种分类均采用相同尺度的面向对象分类方法、相同的训练样本和测试方法。最终结果显示,半径参数为3个像元的LBP变换提高分类精度幅度最大,参数为1个像元的没有提高分类精度,参数为2个像元的分类精度居中。实验表明,使用LBP变换能够很好地提
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针对圆曲线拟合参数求解的问题,该文在分析现有的圆曲线模型构建及其参数求解方法的基础上,以圆曲线的参数方程建立圆曲线拟合模型,采用总体最小二乘算法的求解模型参数。通过实例数据和模拟数据,对比分析现有以一般方程构建的圆曲线拟合模型的最小二乘算法、混合总体最小二算法以及根据协方差传播定率定权的加权总体最小二乘算法计算结果。实验结果表明,采用该文提出的总体最小二乘算法求解由参数方程构建的拟合模型,效率和准
针对在复杂不连续地形中,传统多基线高程重建算法噪声适应性差的缺点,该文先利用经验模态分解法对选定干涉图滤波,再通过基于马尔科夫模型的多基线最大后验估计重建地形高程。经验模态分解法滤波在抑制干涉图噪声的同时,较好地保留了条纹细节和边缘信息,使得重建的高程更为精准。相较于传统多基线高程重建算法,该文算法噪声适应性更好,估计精度更高,且边缘信息更清晰。最后通过3种地形的仿真实验,证明了该方法简单有效。
利用GRACE时变重力场数据,根据强震发生之前的重力变化异常规律,结合GIS强大的空间分析和地理信息可视化,确定了一种多危险级别的地震高风险区标识方法。其主要包括提取重力变化零等值线、提取重力变化高梯度区、识别高发震率的断层、不同危险级别的地震高风险区标识等4个步骤。并使用2015年全球震级6.0以上的地震对标识结果进行检验,发现使用5年时间尺度的重力变化异常数据,生成地震高风险标识图,来预测最接
针对提取重力固体潮潮汐谐波分量,分析各谐波分量间调制关系的问题,该文结合重力固体潮的产生机制建立了一种重力固体潮信号正交分解模型。利用独立分量分析算法和谱相关方法,分离出与模型相对应的独立分量信号,并从独立成分中解调出载波分量和被调制分量。从而完整地描述了地球自转产生的潮汐谐波与月球、太阳相对于地球轨道变化产生的潮汐谐波的正交分解关系。实验表明,此方法能有效地提取出重力固体潮信号中所包含的潮汐谐波
将灰色系统理论应用在地铁沉降监测数据的预测预报中,用传统GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)模型和残差优化GM(1,1)模型分别对某地铁沉降监测数据进行预测,对比这三种方法对数据预测预报的结果,并对其精度进行分析,得出残差优化GM(1,1)模型对地铁监测数据预测准确、精度较高。
针对非线性趋势模型参数求解问题,该文提出一种全新通用算法:外点最速下降算法。该算法依据约束最优化方法理论,使用外点法和最速下降法,将参数求解问题转化为有约束非线性规划问题。以沉降预测为例,通过对3种典型非线性趋势模型的试算,说明使用该算法所得参数建立模型预测精度普遍较高;同时选用预测平均绝对误差作为衡量精度指标,在此算法下,能在事先计算出此数值,从而可大致估计预测精度;之后分情况给出获得精度较高参
以三维激光扫描雷达获取精确的室内点云数据为研究对象,提出了一种快速、准确的提取点云中的建模信息和各模型相互关系的方法,对室内三维场景进行重建。首先对室内场景进行多站三维激光扫描,对获得的三维激光点云数据进行预处理、配准得到整体的点云模型,然后进行截取取得截面图,对截面图进行重绘测量得到其精确数据,最后根据所得数据的特点使用不同的建模软件对室内的框架和细部结构分别重建并组合,完成室内建模工作。
基坑受开挖和人为因素的影响会在短时间内发生较大形变,现有的非等间距灰色模型不能识别处理突变数据,导致其在基坑中适用性低,精度较差。针对这种情况,本文提出了基于改进赋权处理的动态灰色模型和基于小波等距处理的动态灰色模型,结合工程实例,计算结果表明,这两种改进方法克服了现有模型的缺陷,降低了观测序列中含有的较多突变数据的影响,在基坑工程中变形监测的分析预报有较好的结果。
针对沉降过程中的沉降加速度和冲击扰动项问题,该文改变以累计沉降量作为GM(1,1)模型建模数据的传统做法,提出了以沉降速度为建模数据的VGM(1,1)模型和基于缓冲算子的VGM(1,1)模型。通过分析基坑沉降量的预测结果,比较VGM(1,1)模型、基于缓冲算子的VGM(1,1)模型、基于缓冲算子的GM(1,1)模型以及GM(1,1)模型之间的精度变化。实验结果表明,VGM(1,1)模型以及基于缓冲
针对室内环境下Wi-Fi信号强度衰减受人体影响较大且存在信号缺失现象的现状,该文提出一种基于全向指纹和Wi-Fi感知概率的加权K近邻定位方法,离线阶段构建顾及用户朝向和Wi-Fi感知概率的全向指纹库,在线阶段将全向指纹库中的感知概率用于定位过程。分别开展了基于方向识别、全向指纹和该文所提定位方法的实验,该文所提的方法在K为2时定位精度最高,平均定位误差为1.42m,标准差为1.04m,45%定位结