岷江上游山区地理信息数据库与专题图应用

针对岷江上游山区地理信息离散度高、可变参数多等现状,本文应用GIS技术,基于Geodatabase数据模型,建立了岷江上游山区地理信息数据库;在此基础上,以1∶1000 000和WGS_1984_UTM_Zone_48N坐标作为基准,利用GIS软件数据符号化功能,创建多用途专题图。岷江上游山区地理信息的数字化和集成化对协调岷江上游山区人地关系具有理论指导意义和实用价值,同时数据库支撑下的GIS制图,能够使地图制作便捷、美观,并实现区域专题图的标准化和规范化。     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。     

水声定位导航技术的发展与展望

针对水声通信中,尤其是长帧情况下将残余多普勒视为载波频偏将会导致均衡器逐渐发散,提出了一种基于法罗（Farrow）插值结构的分数阶判决反馈均衡器,以对抗水声通信中的残余多普勒引起的均衡器发散问题;低功耗硬件平台算力有限,将快速递归最小二乘算法应用于均衡器系数迭代过程,使得其信道跟踪性能与算法复杂度有较好折中。仿真表明该方法能够对抗时变多普勒水声信道,能够满足硬件平台实时处理;湖上实验验证了该方法能够在夏季恶劣水声信道环境下实现实时水声通信,在500 m距离实时水声通信的误比特率为7.95×10^－5,在1 000 m距离实时水声通信的误比特率为3.03×10^－4,满足实际工程应用的需求。

     

逻辑回归元胞自动机模型的鸡西市城市扩张分析及预测

城市的快速扩张导致人地矛盾激化,土地利用效率下降.分析并预测城市发展状态,可以实现土地资源的合理配置,为城市发展提供合理规划.本文以鸡西市市辖区为例,利用Logistic-CA模型进行城市扩张模拟及趋势特征分析.结果表明:1)鸡西市在2005—2015年间城市处于低速扩张阶段,土地利用效率较低,城市发展较为分散;2)通...     

基于分层自适应部分模型的遥感图像飞机目标检测

提出一种基于分层自适应部分模型(HAPM,hierarchical adaptive part-based model)的目标检测方法,用于遥感图像的飞机目标检测。针对目前目标检测方法在子类型数目确定、模型多分辨率结构关系方面存在的不足,构造如下算法:首先构建一个扩展的Part-based Model模型;其次,分别从子类型的自适应选择、子类型的多层次建模和检测阶段加权距离变换的形变优化等方面对其进行改进;最后,HAPM算法充分考虑了模型的形变,同时结合多层次的建模思想使得目标的检测精度和算法适用性大大增强。用收集的10大国际机场的真实遥感图像数据进行实验验证,证明了算法的有效性。     

基于压缩感知的sar图像cfar目标检测算法

提出了一种基于压缩感知（compressedsensing,cs）和恒虚警率（constantfalsealarmrate,cfar）目标检测算法,用于合成孔径雷达（syntheticapertureradar,sar）图像的目标检测。针对传统的均值类和有序统计量类cfar目标检测算法,首先对每个局部滑窗的背景杂波像素利用压缩感知进行重建,以此来降低sar图像相干斑现象的影响,然后利用重建后的数据进行杂波分布参数的估计,并利用cfar检测器进行目标检测。在真实的sar图像中证明了上述目标检测算法的有效性     

高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计

高轨卫星是我国卫星导航系统的重要组成部分。提升该类卫星的轨道预报精度有利于用户定位精度的提高。提出了一种改进高轨卫星轨道预报精度的新方法。该方法避开了精化动力学模型的困难,尝试从轨道预报误差的规律中寻找突破。利用神经网络作为建立预报模型的工具,将某历史时刻的轨道预报误差作为训练样本,利用训练好的神经网络模型补偿当前时刻的预报轨道以提高轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的各因素进行了详细分析,制定了适应于高轨卫星短期、中期和长期预报的神经网络最优模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明:预报8,15及30 d应选择的训练步长分别为10,20及25 min;轨道预报8~30 d时,训练噪声均选取0.01。神经网络模型有效地改进了高轨卫星的轨道预报精度,预报4~30 d,轨道精度提高幅度为34.67%~82.37%不等。     

高寒草甸湍流特征量的季节变化特征

利用青藏高原东北边缘的若尔盖高寒湿地生态系统研究站玛曲高寒草甸观测场提供的2010年近地面层梯度和涡动观测资料,基于Monin-Obukhov相似理论(MOST)分析了该地区风速分量、温度、水汽和CO2的归一化标准差随稳定度参数z/L在均匀平坦地表的变化关系及其季节变化特征。结果表明,风速分量σu/u*、σv/u*和σw/u*与稳定度参数z/L呈1/3次方关系,并随|z/L|增大而增大,在近中性(|z/L|0.05)时趋于常数,且σu/u*σv/u*σw/u*;水平方向风速的归一化标准差随空气动力学粗糙度z0m的增大而减小,σw/u*无明显季节变化,可近似为常数;温度、水汽和CO2的归一化标准差在不稳定条件下与z/L呈-1/3次方关系,归一化值随|z/L|的减小而增大,在中性条件下σq/q*σc/C*σT/T*。σT/T*、σq/q*和σc/C*的季节变化分别与感热、潜热和CO2通量的季节变化相反,且主要决定于特征尺度T*、q*和C*。其中感热通量的季节变化与潜热通量、CO2通量相反,且年变化幅度最小,相应地,σT/T*的季节变化与σc/C*和σq/q*相反,且年变化幅度最小。     

SMAP卫星海表盐度产品的检验与校正

In this study, sea surface salinity(SSS) Level 3(L3) daily product derived from soil moisture active passive(SMAP)during the year 2016, was validated and compared with SSS daily products derived from soil Moisture and ocean salinity(SMOS) and in-situ measurements. Generally, the root mean square error(RMSE) of the daily SSS products is larger along the coastal areas and at high latitudes and is smaller in the tropical regions and open oceans. Comparisons between the two types of daily satellite SSS product revealed that the RMSE was higher in the daily SMOS product than in the SMAP, whereas the bias of the daily SMOS was observed to be less than that of the SMAP when compared with Argo floats data. In addition, the latitude-dependent bias and RMSE of the SMAP SSS were found to be primarily influenced by the precipitation and the sea surface temperature(SST). Then, a regression analysis method which has adopted the precipitation and SST data was used to correct the larger bias of the daily SMAP product. It was confirmed that the corrected daily SMAP product could be used for assimilation in high-resolution forecast models, due to the fact that it was demonstrated to be unbiased and much closer to the in-situ measurements than the original uncorrected SMAP product.     

城市化区域违法建筑分步确权初探——以深圳市宝安区为例

通过分析深圳宝安区违法建筑处理现状,认为违法建筑确权难以有效推进的主要原因是前置手续过于繁琐,提高了违法建筑确权门槛。探讨在遵循现有房地产确权登记框架的基础上,根据违法建筑不同处理阶段的特点及使用条件,将完整的房地产产权权利束中各项权利分解后分步赋予的可行性,提出区别于传统违法建筑确权模式的新思路及具体操作程序。