二次曲面模型与克里格模型在GPS高程转换中的应用

对两种模型的代表二次曲面模型、克里格模型的原理进行分析,结合两种模型的优点,运用综合模型进行高程转换。最后,结合实例,分进行单一模型与综合模型的高程转换,证实综全模型的拟合精度高于单一模型。

基于多尺度条件生成对抗网络(MSR-cGAN)的高分辨率遥感图像目标区域检测

针对目前深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在遥感图像建筑物提取上存在小目标漏分、被遮挡目标无法提取、细节缺失等问题,在生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的基础上提出一种基于多尺度条件生成对抗网络(Multi-Scale Conditional Generative Adversarial Network,MSR-cGAN)的城市建筑物提取方法.该方法包括生成网络和对抗网络两个部分,在生成网络中加入循环残差卷积模块和注意力门限跳跃连接机制,增强模型的特征提取能力;在对抗网络中引入通道注意力的特征融合,使网络提取丰富的上下文信息,应对目标尺度变化,改善小目标分割效果.在实验过程中,对Inria Aerial Image Labeling建筑物提取数据集进行实验并与多种方法进行比较,结果表明,所提出的方法具有更高的目标分割准确率,对小目标与被遮挡目标取得了较好的分割效果.在训练数据有限、背景复杂多样、尺度变化较大的建筑物提取中分割准确率分别达到96.18%,表明提出的方法可应用于复杂的高分辨率遥感图像建筑物提取.

顾及地形改正的GPS/水准高程拟合

论述了由地形起伏引起的高程异短波分量对拟合结果的影响,采用"移去—拟合—恢复"法进行高程拟合,并结合工程实例,对测区采用单一数学模型与采用"移去—拟合—恢复"法进行了对比分析,实例计算表明考虑地形改正可以有效提高GPS拟合的精度。

多面函数在GPS高程拟合中的应用

GPS高程拟合的关键是利用少量GPS/水准重合点,实现GPS大地高与正常高的转换,函数拟合法在实际工程中应用广泛。本文对GPS高程拟合常用方法多面函数法和二次曲面法的原理进行介绍,结合实例用两种方法进行转换,对结果进行比较,证实多面函数法可以提高拟合精度,适用于高程异常较为复杂的地区。