基于主成份变换的多源遥感数据融合

通过利用主成份变换融合,对Landsat7的全色图像与多光谱图像进行融合处理,结果表明:主成份变换融合能够提高多光谱影像的信息量和空间分解力,较好的保留了原多光谱影像的光谱特征,减少图像理解的模糊性,便于目视解译,提高遥感数据的利用率.     

基于动态GM-Markov优化模型的高铁路基冻胀变形预测研究

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正,得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析,将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析,结果表明：改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。