低山丘陵区多源数字高程模型误差分析北大核心CSCD

作为多学科交叉与渗透产物的数字高程模型(DEM)已在诸多学科和领域及实际应用中发挥了重要作用,但目前能够免费获取的高分辨全球DEM在不同区域仍存在很大的不确定性,应用之前进行质量评估至关重要。以烟台市为实验区,以大比例尺地形图(1∶10 000)生成的DEM为参照,结合坡度、坡向和土地覆被类型等地学因子,定量分析了目前广泛应用的两个版本ASTER GDEM(先进星载热辐射和反射辐射计全球数字高程模型)ASTETR 1和ASTER 2及不同空间分辨率SRTM DEM(航天飞机雷达地形测绘任务)(SRTM 1:～30m和SRTM 3:～90m)在低山丘陵区高程、坡度及坡向误差。结果表明:在研究区域内,ASTER 1、ASTER 2、SRTM 3、SRTM 1总体高程均方根误差分别为8.7m、6.3m、3.7m和2.9m。ASTER与SRTM的高程精度不同程度地受坡度、坡向以及土地覆被类型等地学因子的影响,DEM误差随坡度增加而增大,其中SRTM 3精度对该因子最敏感。尽管坡向对DEM精度影响不明显(4种DEM在不同坡向上的均方根误差波动范围均不超过2m),但是不同土地覆被类型下这4种DEM精度差异显著。此外,分析4种DEM提取的坡度可知,SRTM 1的均方根坡度误差最低(2.5°)、ASTER 1与ASTER 2的坡度的均方根误差大致相同(3.6°、3.9°)、SRTM 3的坡度均方根误差最高(4.3°)。坡向的精度SRTM 1最高,ASTER 1与ASTER 2次之,SRTM 3最低。研究结果对我国低山丘陵区ASTER GDEM与SRTM DEM的应用与精度评估具有一定的借鉴作用。     

一种适合靶场测试装备应用软件的可靠性评估方法

针对靶场测试装备应用软件的可靠性评估问题,提出了靶场测试装备应用软件的可靠性建模过程,以某型CCD弹道相机测量系统主控软件的可靠性评估为例,根据实际收集到的失效数据,建立可靠性评估模型,并对该模型的预计有效性和正确性进行验证。该模型可应用于靶场测试装备应用软件的可靠性评估。     

宽场偏振干涉成像光谱仪的调制度研究

干涉成像光谱技术是一种集双光束干涉技术、二维成像技术以及高分辨率光谱技术于一体的高新遥感探测技术,常用来进行监视、识别和探测各种民用和军事目标。基于双折射晶体的宽场偏振型干涉成像光谱仪是该技术中的一种典型代表,组成其系统的偏光元件的性能是决定其成像质量和光谱复原精度的关键因素。论文考虑元件偏振误差和延迟误差对光路传播的影响,采用偏振追迹法推导出了系统干涉调制度的理论表达式,给出了其随入射角、入射波长、入射方位角以及元件偏振化方向和相位延迟量的变化特性,并定量分析了其允差范围。这为基于偏光器件成像光谱仪的系统设计、高光谱复原以及工程实践提供了重要的理论指导和技术支持。     

闲林水库坝址区公路边坡综合治理

闲林水库是浙江省重点工程,建成后将作为杭州市应急备用水源。坝址区公路内侧由于开挖形成工程边坡,岩体破碎,总体岩质软弱,其稳定性直接关系到水库的顺利建设与安全运行。通过系统的研究,提出了边坡综合治理措施。     

浅议杭州市闲林水库库底清理

库底清理是水库蓄水前的重要处理措施,其施工质量的好坏直接影响蓄水后的水库水质。闲林水库是杭州市应急备用水源,其对水质的要求更高,库底清理的意义更为深远。根据水库库底清理工作的有关规定和要求,结合闲林水库库底清理施工的具体情况,对以后库底清理提出合理的建议。     

焦渣珍珠岩混凝土空心砌块的研制

焦渣珍珠岩混凝土空心砌块的研制赵传文，张玉伦焦渣是化工厂生产过程中，焦炭反应后的废渣，吉林化工厂每年焦渣排放量近万吨，主要用于填坑、铺路或在废渣场堆存。目前，吉林市建筑市场对新型墙体材料的需要量日益增大，特别是框架结构的多层和高层建筑越来越多，高效节...     

一种压缩比自适应的快速矢量量化算法

提出了一种压缩比自适应的矢量量化(VQ)编解码算法,将图像预先分为16×16的分块,根据图像块的平滑程度,减少重复搜索的运算量,大幅提高压缩比和编码速度,而解码图像的峰值信噪比(PSNR)只有很少下降。对于10幅标准图像的测试结果表明,与普通VQ相比,该文算法的压缩比平均提高54%,PSNR平均仅降低0.86%。对于单纯背景的图像,压缩比可达到200∶1左右。算法简单,适合硬件实现。     

闲林水库混凝土面板堆石坝蓄水初期实测性态分析

介绍闲林水库大坝表面变形、应力应变、渗流渗压等监测仪器的安装布置。通过对观测资料的分析,揭示了坝体表面变形、混凝土面板应力应变、渗流渗压的规律,为该坝正常运行管理提供有力的依据。     

二维线性鉴别分析和协同表示的面部识别方法

针对图像特征提取方法提取单一特征不能很好地表示图像的问题,提出了二维线性鉴别分析和协同表示的面部识别方法.该方法首先通过二维线性鉴别分析(Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)分别对训练样本的类间散布矩阵和类内散布矩阵提取特征,之后利用得到的特征重建图像,...