为了克服传统散货堆体积测量方法效率低下的不足，设计并实现了一套基于三维激光扫描的散货堆建模系统，使得操作者仅需手提扫描设备绕行被测货堆一周便可快速获得细节特征明显的三维模型。该系统以二维激光扫描仪为核心对散货堆形貌进行测量，辅以高精度传感器跟踪扫描仪的位置和姿态，进而整合离散的扫描点形成建模所需的三维点云。数据处理过程中，根据激光扫描仪特性和货堆结构特点进行了算法优化，降低了扫描点降噪消耗的时间，提高了三维建模和体积计算的效率。对多个3 000～30 000 m3煤垛的测量实验表明，该套系统仅需几分钟即可完成对大型散货堆的三维建模，时间长短主要取决于操作者围绕货堆的步行速度，而测量结束后的20 s之内就能够给出三维模型和体积计算结果，精度可达0.75%以内。

随着信息产业和相关无线电通信业务的不断发展, 频谱管理问题将更具挑战性。合适的频谱管理方法使得发射机有效地重复利用频率, 用户设备(UE)可以选择最佳的基站。电磁环境地图(REM)概念作为解决频谱稀缺性和提高频谱利用率的工具, 使不同的用户有效地共享频谱资源。电磁环境地图正在成为越来越普及的干扰管理和资源分配方法。构建电磁环境地图并不需要昂贵和耗时的调查或复杂的校准过程。给出了Shepard插值技术, 并在某些方面对其进行改进, 从而构建精确的电磁环境地图。此外, 通过均方根误差(RMSE)作为性能度量, 对测量值的数量和分布的影响进行分析比较。仿真结果表明, 通过迭代聚类采样和优化的Shepard插值技术, 并增加测量次数, 从均方根误差的性能指标角度出发, 能获得最精确的电磁环境地图。

为了研究伊犁河谷地区气温空间变异性, 提出基于DEM修正的空间插值方法, 以1961—2008年伊犁河谷地区及周边19个气象站点月平均气温数据为基础, 分析多年平均气温与海拔的相关关系, 并与反距离权重法(IDW)、 克里格插值法(Kriging)等传统方法计算结果进行对比。 结果表明: 该研究区的气温直减率为0.564 ℃·100 m-1； 根据交叉验证比较结果发现, 基于DEM修正模型的精度明显优于其他两种方法, IDW模型在对年均最低温度的模拟效果比Kriging模型略好。 结合DEM数据, 该研究成了伊犁河谷地区90m空间分辨率的格网温度场, 其插值结果客观地表达了气温随地形变化的趋势, 反映了气温的空间变异性。

为了消除空域错误隐藏后出现的模糊和块效应,提出了基于SUSAN检测算子的空域自适应错误隐藏算法。算法首先利用SUSAN算子检测丢失宏块周围的边缘点,然后根据边缘点确定丢失宏块中边缘,最后根据边缘情况自适应地选择插值方法恢复丢失宏块。实验表明,丢失宏块边缘的检测受噪声影响很小,对孤立丢失块有较好的恢复效果且计算量较小。与传统空域错误隐藏算法相比,本文算法的峰值信噪比PSNR能提高大约1-3 dB。