光学 精密工程
2023, 31(19): 2898
针对特小子样条件下自助法(Bootstrap)再生子样“退化”现象，提出利用导弹相似型号试验信息等验前信息作为Bootstrap法抽样样本。首先，指出验前信息的利用除考虑与现场试验信息的相容性外，同样应当检验不同来源的验前信息之间的一致性，并提出了导弹命中精度评估验前信息的预处理方法; 然后，为避免引入大量验前信息而“淹没”现场试验信息，利用重要度抽样思想提出一种改进的权重分配方案，得到改进Bootstrap法; 最后，结合导弹命中精度评估实例，完成对验前信息的预处理，仿真证明改进Bootstrap法可提高落点密集度的点估计和区间估计，提升了命中精度评估的可信性。
导弹命中精度 精度评估 验前信息 自助法(Bootstrap) 重要度抽样 missile hit accuracy accuracy assessment prior information Bootstrap importance sampling
1 东华理工大学放射性地质与勘探技术国防重点学科实验室, 江西 南昌 330013
2 东华理工大学测绘工程学院, 江西 南昌 330013
遥感图像分类是图像分析的重要步骤,其中分类后精度评定是判定图像分类效果的主要依据。目前,面向对象分类的精度评定常采用随机验证点作为评定参数,这样容易造成评定的分类结果精度不高。提出基于规则验证点的面向对象的分类精度评价方法,在使用支持向量机、CART(classification and regression tree)决策树和K最近邻进行分类的基础上,分别采用基于规则验证点和随机验证点的方法对分类结果进行精度评定。实验结果表明,所提出的方法比传统的基于随机验证点的方法得到的分类精度更高。三种分类方法在规则验证点下的最优总体分类精度分别达到了87.92%、91.94%和94.63%,均优于基于随机验证点的方法的精度评定结果。
测量 遥感图像 面向对象分类 规则验证点 精度评定 K最近邻 激光与光电子学进展
2020, 57(24): 241102
1 山东科技大学测绘科学与工程学院， 山东 青岛 266590
2 青岛秀山移动测量有限公司， 山东 青岛 266590
3 中国科学院上海光学精密机械研究所上海市全固态激光器与应用技术重点实验室, 上海 201800
4 南京大学中国南海研究协同创新中心, 江苏 南京 210023
5 中国海监南海航空支队， 广东 广州 510310
从国产机载双频激光雷达系统对地定位模型出发，分析对定位精度产生影响的各个因素，应用误差传播理论，推导该系统对地定位的综合误差模型。根据系统各传感器参数，对系统的理论定位精度进行仿真计算。对比分析机载雷达对地定位精度评定方法，设计了基于平面特征的对地定位精度评定方法，利用评定场飞行数据及高精度控制数据进行精度评价，结果表明，系统精度达到设计要求，评价方法简单可行。
双频激光雷达 精度评定 平面特征 仿真计算 激光与光电子学进展
2018, 55(8): 082807
1 环境保护部 华南环境科学研究所, 广东 广州 510535
2 中国科学院 南海海洋研究所 热带海洋环境国家重点实验室, 广东 广州 510301
3 深圳大学 海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室, 空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室, 广东 深圳 518060
基于遥感手段准确估算水体漫射衰减系数Kd(490), 可为有效评价近岸海域水质、准确估算真光层深度提供有力数据和方法支撑。利用2004~2012年在南海海域获得的9个航次的实测Kd(490)数据, 通过建立实测与遥感产品的时空匹配数据对, 获取与Kd(490)实测数据相对应的MODIS-Aqua遥感反射率(Rrs(λ))和叶绿素a浓度(Chl-a)产品, 分别采用算法Muller, Werdell, Morel, Lee和MODIS业务化算法KD2M对南海海域Kd(490)遥感产品进行精度评估与对比; 在此基础上, 考虑到南海海域水体的特异性, 基于相应的实测Rrs(λ)和Chl-a数据集, 利用上述算法对Kd(490)反演产品再次进行精度评估与对比, 进而探讨Kd(490)产品的误差来源和算法区域化修正的必要性。基于MODIS-Aqua遥感产品, 利用上述五种算法获得的MODIS-Aqua Kd(490)产品值与实测值的平均相对误差(APD)分别是2012%, 2922%, 17.98%, 22.61%和21.61%, 其中, Morel算法最优, 且相关系数最高达0.5; 基于相应实测数据, 利用上述算法反演获得的Kd(490)产品精度均有不同程度的提高, 特别是算法Lee和Werdell, APD分别为17.86%和1797%, 提高了5%~11%, 最优算法为Morel, 其APD可达15.44%。合理选取评估算法及进一步开展算法的区域性修正对于准确估算南海海域Kd(490)产品是非常必要的。
光学遥感 漫射衰减系数Kd(490) 南海 精度评估 optical remote sensing MODIS-Aqua MODIS-Aqua diffuse attenuation coefficient of downwelling irr the South China Sea(SCS) accuracy assessment
1 中国科学院 南海海洋研究所, 热带海洋环境国家重点实验室, 广东 广州 510301
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 环境保护部 华南环境科学研究所, 广东 广州 510655
利用2004~2012年在南海获得的9个航次的实测Chl-a数据, 采用NASA标准业务化算法OC3和针对低Chl-a水体所发展的最新算法OCI反演获得了相应的MODIS-Aqua Chl-a产品。通过建立实测与遥感产品的时空匹配数据对, 开展了Chl-a产品的适用性评估, 并对比分析了上述两种算法的性能。在此基础上, 利用南海实测遥感反射率(Rrs(λ))和MODIS-Aqua Rrs(λ)产品以及相应实测Chl-a的匹配数据集, 分别对算法OC3和OCI进行了区域性修正。结果显示: 基于算法OC3和OCI反演所得的MODIS-Aqua Chl-a产品值均高估了实测值, 平均绝对误差(APD) 的精度分别为56.30%和42.58%, 且算法OCI可明显改善低Chl-a水体(<0.25 mg·m-3)的反演精度;采用南海MODIS-Aqua Rrs(λ)产品与实测Chl-a匹配数据集(N=82)修正后的区域性算法NOC3和NOCI的精度均有不同程度提高, APD精度分别为37.85%和36.74%;采用现场实测Rrs(λ)与Chl-a匹配数据集(N=123)进行区域性修正后的算法INOC3和INOCI的APD精度分别为36.61%和37.79%, 上述两种方案精度较为接近。因此, 对于南海海域而言, 算法的区域性修正对于改善MODIS-Aqua Chl-a产品精度非常重要。
叶绿素浓度 南海 精度评估 光学遥感 算法修正 MODIS-Aqua MODIS-Aqua chlorophyll concentration (Chl-a) the South China Sea accuracy assessment optical remote sensing algorithm modification 光学 精密工程
2014, 22(11): 3081
哈尔滨工业大学 空间光学工程研究中心, 黑龙江 哈尔滨 150001
为满足单线阵CCD相机立体测绘定位的需求, 研究了相机几何误差对定位精度的影响, 并建立了它们之间的数值模型, 为相机的几何指标分析和量化提供理论支持。首先针对单线阵立体成像特点, 分析了几何标定和像点量测误差对定位结果的影响；然后以前方空间交会公式为基础, 推导出定位精度评估模型。该模型给出了定位精度随几何标定和像点量测误差的变化规律；最后以IKONOS卫星为应用算例, 验证了模型的正确性。
光学测量 立体测绘 单线阵CCD相机 定位精度评估模型 几何误差 optical measurement stereo mapping single-linear-array CCD camera positioning accuracy assessment model geometric errors
