摘要：以研究多层次细节信息地表模型快速生成算法为目的 ,在分析当前多层次细节信息地表模型生成算法的基础上 ,以四叉树结构作为算法的基本单元 ,设计和实现了具有自适应能力的多层次细节信息地表模型生成算法 ;详细描述了算法的设计 ,给出了算法实现所需的关键公式 ;最后给出了算法的应用实例和对算法时间效率的分析 .此算法的最大特点是具有很强的自适应能力 ,能够自动根据原始地表数据、视距离、视方向、设备条件等的变化来自动调整输出的三角网模型 ,并且可以快速地在不同的层次细节模型之间平滑过渡 .从算法的理论分析和应用实例可见 ,该算法有很强的自适应能力 ,可以满足大的地表模型快速生成和交互的需要 .

摘要：研制基于楔板型分束镜的可见-红外光同步成像望远镜系统,通过优化设计分束镜楔角,抑制反射可见光鬼像产生,校正透射红外波段像差,实现对可见光波段与红外波段同时成像。对望远镜系统进行像质检测,主次镜系统RMS为0.093λ(λ=6328nm),可见光支路RMS达到0.120λ,红外光路成像质量满足要求。该系统采用卡塞格林共光路,用楔形板实现对可见光到中红外波段光线同步成像,使得宽波段望远镜设计更加轻便的同时提升装置成像性能。

摘要：为了研究数字地表模型的快速生成方法 ,在总结传统 Delaunay三角化算法的基础上 ,给出了一个基于四叉树结构的数字地表模型快速生成算法的详细设计 .该算法的基本思想是首先利用四叉树结构来对离散点进行分割 ,然后对四叉树叶节点进行 Delaunay三角化 ,再两两合并四叉树节点三角网的凸壳 ,以快速生成地表格网模型 .该算法是以四叉树为基本单位来实现限定边和限定多边形的快速嵌入 ;最后给出了算法在不同情况下的测试结果 ,并对测试结果进行了具体分析 ,给出了算法的时间效率分析和空间复杂性分析 .实测数据结果表明 ,该算法有着较好的性能 ,而且也非常稳定 .通过实测结果分析和算法的时间效率分析 ,可以得到算法的时间效率近似为O(nlog(n) ) ;通过算法的空间复杂性分析可以看出 ,算法可以自动适应不同的点空间分布情况 ,而且采用四叉树结构也非常有利于限定边和限定多边形的嵌入 .

摘要：本文针对鄱阳湖地区的土壤、植被的特点设计了一套非线性混合光谱模型，较好地预测了实际的混合光谱。从预测精度上看。

摘要：本文根据卫星线阵CCD指向角的特点提出简化解算模型,用单位四元数来描述旋转角,以几乎无偏估计作为平差方法。通过一系列模拟实验证实在外方位元素初值比较准确的前提下可以以较高精度求得设计的参数。模拟了不同的姿态稳定度、控制点精度、控制点密度、岭参数及航线长度对解算结果的影响。

摘要：世界各国在"9.11"事件以后都开始了应急指挥系统的设计和建设,我国也建立了不少的应急指挥系统,但是从近几年紧急事件的处理情况来看,这些系统有一共同的缺陷:对应急指挥系统的设计理论没有深入的分析,系统的设计没有明确的方向,也缺乏对应急流程的分析思考,忽视计算机的智能处理能力,造成应急指挥系统的使用低效。针对这两个问题,先阐述了应急指挥系统设计通用的理论原则,之后着重分析了应急流程的数字化问题,提出了一种以谓词逻辑为核心构建应急指挥系统的设计方法,解决了智能分析辅助指挥的关键问题。

摘要：遥感影像中海洋锋具有弱边缘(Weak Edge)信息特性,其空间尺度在不同的空间位置存在较大的差异。针对传统边缘算子只能提取某一尺度的海洋锋信息,而损失其他尺度信息不足,本文利用小波多尺度分析特性,探讨了海洋锋信息在各尺度间的分布的继承性,提出最佳尺度确定的算法框架,设计出最佳尺度确定算法的流程,进一步进行海洋锋各尺度信息的提取。最后以海面温度锋-墨西哥湾流为实例进行形态特征提取,并与典型的边缘提取算子效果在信息量、抗干扰性、定位精度、连续性和对比度上进行对比分析。试验结果表明了该算法在提取多尺度的海洋锋信息上的可行性和实用性。

摘要：本文详细介绍了基于DLT的数字天顶摄影测量仪相机检校技术方案;简要介绍了数字天顶摄影测量仪的相机连接器件和检校过程中使用的DLT(直接线性变换)程序;针对检校方案做了详细的精度分析,并根据检校结论得出了数字天顶摄影测量仪相机选用的各项标准,证实了连接器件的设计合理性,以及基于DLT线性变换的检校方案的可行性。

摘要：从航天工程的特殊工作环境出发,不单纯在理论上推导如何提高线阵扫描相机的空间分辨率,而是在远距离、低能量的环境下,从系统的角度研究了图像配准程度、信噪比和时间分辨率对空间分辨率的影响关系,进而提出了过采样探测系统的设计约束条件。在不能降低相机时间分辨率和信噪比的条件下,提出了一种利用过采样技术将线阵扫描相机空间分辨率提高20%的新方法。

摘要：针对目前火力发电厂检测研究较少、识别难度大、工作状态监测少等问题,提出一种以冷却塔为关键地物目标的火电厂冷却塔检测方法,并根据冷却塔是否排气判定电厂工作状态。基于Faster R-CNN深度学习网络,通过设计对比实验,对冷却塔及其工作状态特征进行精确提取,并对检测及判定结果进行验证。实验结果表明,该模型在目标工作状态检测中,选取8个不同区域验证,均取得理想效果。由此可见,Faster R-CNN模型能准确检测电厂冷却塔,可有效判定火力发电厂工作状态并具有多区域适用性。此外,该方法也可迁移至城市内具有排气现象的其他大型工业地物目标工作状态判定中。研究成果可有效服务于城建部门对局域环境的监管,具有较大的应用潜力。