中国碳排放特征及驱动因素分析

中国的碳排放已经成为国内外研究与讨论的热点问题之一。对中国1978—2008年能源消耗的碳排放量进行了测算,通过相关性分析和因子分析对碳排放的驱动因素进行研究。结果表明,1978—2008年中国的碳排放基本趋势是加快增长的,1996—1998年的碳排放量出现了一个下降的趋势;定基碳排放指数变化幅度比较大,环比碳排放指数变化趋势比较小;工业、采掘业、制造业碳排放量比重比较大;所选驱动变量与碳排放量的相关系数比较大,我国碳排放的驱动因子主要是社会经济发展和产业发展、交通发展和居民生活水平状况。

基于MATLAB的水准网经典平差系统的开发和应用

一般情况下间接平差模型在平差前都给出参数的近似值,由于水准网观测值总能够由参数近似表示,在平差前可以不给出参数的近似值,直接进行平差,平差值为参数的估值。因此本文通过对间接平差模型的简化,基于MATLAB语言的丰富的数值计算功能和独特的GUI功能实现了任意网形的自由水准网、附合水准网经典平差系统的开发。用假设检验理论对平差结果从理论上进行可靠性分析,并用一个实例对系统的可靠性进行测试。试验结果表明,系统的平差结果是可靠的,系统可以对一等、二等、三等、四等以及等外任意网形的自由水准网、附合水准网进行经典平差,平差结果可靠。

基于K-近邻搜索的点云初始配准

为了使用最近点迭代算法(ICP)实现点云的精确配准,需要点云有良好的初始姿态,这可以通过点云的粗配准实现。本文结合K-近邻搜索和法向量估计,通过组建不变角度作为匹配特征,求解旋转矩阵和平移向量实现粗配准,方法由Matlab7.1编程实现。具体的实验结果表明,利用该方法能得到理想的粗配准效果,可以进一步应用ICP算法实现精确配准,该方法是有效的。

一种改进的K2DPCA高光谱遥感图像降维方法

本文提出了一种改进的核二维主成分分析(K2DPCA)高光谱遥感图像降维方法,该方法通过标准核二维主成分分析消除了遥感图像各波段列间的相关性,利用列二维主成分分析在核二维主成分的行方向上进一步去除相关性,实现了遥感图像在空间维上的双向降维,并得到各波段的主成分,重建原始图像。采用AVIRIS和HyMap两种高光谱遥感图像进行试验,结果表明该方法在保证重构图像质量的同时,能够有效提高图像压缩比,在遥感图像降维中具有普适性。

高分辨率遥感图像最近邻模糊分类器的研究及实现

本文针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了一种适合于组合特征识别的遥感图像最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本的平均值一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。以新疆和静县的SPOT5图像为例,应用此方法对其进行分类试验。结果表明:利用此分类方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,而且克服了由于特征选择的不稳定性对分类结果的影响,分类精度也得到了显著的提高。

通过控制点布设探究航测精度

航测数字化生产的数字地形图,其质量和精度是非常重要的。利用摄影测量的方法测图,需要一定数量的像片控制点,而控制点的布设,是影响航测精度的重要因素,测区内控制点立体、均匀地分布,及避开山谷、建筑物和电磁波干扰等因素,均有利于提高航测精度。