面向高光谱矿物填图的多特征结合降维方法研究

高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。     

ROI技术在车牌识别系统中图像存储方面的应用研究

ROI（region of interest，感兴趣区域）作为新一代图像压缩标准JPEG2000所增加的一个功能。利用该功能，我们能够针对图像内容进行不同级别压缩，从而提高图像的压缩比，在目前的车牌识别系统中，由于车牌识别精度不高，以及为了更好地查证车辆等原因，仍需存储图像数据，并且，为了减少图像的数据量，还需要对图像进行压缩处理，由于我们对车牌图像中的不同内容，精度要求不同，因此，可以利用ROI方法进行图像压缩，从而减少图像的数据量。     

整型DCT变换在三维地震图像无损压缩中的研究与应用

这里主要研究并实现了一种基于整型DCT(discretecosinetransform)对图像进行无失真编码的方法.其主要原理为:先在整型FFT(fastFouriert ransforu)基础上构造可逆的DCT整型变换,经变换后的数据再用SPIHT(setpartitiioning in Hierarchical Trees)算法处理,最后进行算术编码.首先在图像变换和无失真编码等相关图像处理知识的基础上,结合前人的研究经验,对设计进行了理论推导和论证,并将其归纳为数学模型,总结出适用算法,并编程实现,结果证明该方法具有良好的压缩性能.     

一种提高静止图像压缩比的压缩算法

作者在已有的基于DCT变换的双VQ静止图像算法的基础上提出了的改进算法，利用神经网络中的自组织特征映射神经网络进行图象矢量量化的码书设计，通过实验表明本算法在进一步提高压缩比的同时可以得到令人满意的图像效果。     

基于遥感地质异常的综合信息矿产预测方法研究

以滇东北地区为例，通过对遥感地质异常的综合信息矿产预测方法进行了研究。在滇东北地区对ETM遥感图像进行岩性及构造的解译、遥感光谱异常提取等手段获得7项遥感地质异常信息因子，在GIS软件中，利用缓冲带（buffer zone）等方法将线性地质异常转化为面状异常，并通过空间分析确定各种遥感异常与已知矿产当量的关系，计算各主因子的二级因子得分，形成成矿预测栅格图像。通过栅格图像各通道间的复合运算分析进行遥感综合异常的定量圈定，最终在工作区圈定了多个不同级别的遥感综合异常。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合，并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较，融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

应用多种数据融合方法对多时相SPOT图像处理提取三峡工程大坝区地面动态变化信息

三峡库区三斗坪大坝区及其周围地区在1994到1998年期间，由于大坝的施工地面发生了巨大变化。这些变化在1990、1997和1998年获取的SPOT遥感图像上都有明显的记录，其中一些地面变化细节在分辨率10m的全波段（P）图像更为清楚。这里利用三种方法（高通滤波算法（HPF algorithm，Chavezet al．1991）、RWM—ARSIS方法（Ranchin and Wald，1999）和P＋XS算法（Anonymous 1986））对三峡工程三斗坪大坝区的多时相高空间分辨率的SPOT图像（获取时闻为1990，1997和1998年，包括全波段P图像和多波段XS图像）进行融合处理，在提取测区地面动态变化信息的同时，从理论和实际应用的角度探讨了不同数据融合方法的效果。     

基于图像描述的煤岩裂隙CT图像多尺度特征

基于煤岩孔隙系统多尺度结构特征对深入认识多尺度流体运移机制的重要性,提出了基于图像描述的煤岩CT图像孔隙结构的多尺度精细描述方法。采用了图像的多策略分割技术提取目标,利用Freeman链码对目标的边界进行表达,研究了由形态学、统计矩、链码、计盒维数构造目标之间的关系、目标占有区域与边界的图像描绘子、以及分形描绘子;综合运用上述方法对煤岩CT图像中的大尺度宏观裂纹目标、小尺度细观裂隙目标进行了识别。结果表明,宏观裂纹可由灰度阈值法实现目标提取;小尺度细观裂隙需采用较复杂的分割策略,如基于索贝尔梯度算子的分水岭变换;进一步应用链码表达、图像描绘子和分形描绘子,实现了煤岩孔隙结构在欧氏空间与分形空间的多尺度精确描述。     

遥感在南岭带赣南段构造研究中的应用

运用纹理结构分析等新的图像解译方法，对影像中的“块，带，环，线”要素及其组合特征进行综合分析，建立了这一地区各种构造解译标志，反演了构造岩浆演化的规律。     

利用DCT法计算重力归一化总梯度

利用重力归一化总梯度方法可以寻找场源位置,通过“两高夹一低”的典型场特征可以检测油气构造,传统的方法主要采用的是别列兹金法（即傅立叶级数法）和傅立叶变换法。利用DCT法计算重力归一化总梯度是最新研究方法。从理论上给出了基于DCT的重力异常转换公式,进而研究了无限长水平圆柱体、三度体非含油气球冠以及储油球冠模型G_H场特征。模型实验证实：随着地质体埋深的增大,谐波数会逐渐减小,G_H场奇点极大值向下移动,且呈现线性衰减的特征;储油球冠G_H场等值线表现出明显的“两高夹一低”的储油气藏典型标志;用DCT法计算的G_H场具有优良的稳定性,而且能够增加向下延拓的计算深度。     

基于亚像素角点检测的试样变形图像测量方法

作为一种数字图像测量方法,亚像素角点检测能够在数字图像中可以发现角点的亚像素精度的位置（简称亚像素角点检测方法）。在土工三轴试验中应用该方法使得试样的变形测量更加简便。通过使用高精度标定板,对该数字图像测量方法进行了精度分析,结果表明亚像素角点检测方法的轴向和径向测量的标准差都达到了0.02个像素,相对测量精度达到10-4数量级。在三轴压缩试验条件下,同时使用高精度位移传感器和该测量方法对小变形的干性试样进行了变形测量,证明亚像素角点检测方法对试样变形的测量结果是精确可靠的。     

黏性土压缩指标及其与饱和度的关系

压缩系数、压缩模量是评价土的压缩性的两个非常重要的参数指标,对于地基沉降计算具有重要意义。然而在实际工作中对于确定压缩性指标的方法上还存在一定的问题。本文从压缩系数、压缩模量的定义出发,对土的压缩模量、压缩系数及孔隙比之间的关系进行理论分析,推导了三者之间的两种关系式,分析了三者之间的对应关系。以合肥地区的弱膨胀性黏土为研究对象,通过6组不同饱和度下的黏性土样的多循环加卸载快速固结试验,讨论了快速固结试验中常用的变形量校正方法存在的问题,提出了改进的校正系数计算方法。探讨了土样压缩指标与加卸载循环次数及土样饱和度的关系,对压缩模量与饱和度之间的关系采用指数函数进行了曲线拟合,并对曲线拟合系数进行了概率统计分析。研究结果表明:随着加卸载循环次数的增加,土样由塑性状态向弹性状态过渡;压缩模量随着饱和度的增加而减少,并逐渐趋于稳定。     

多光谱影像波段比值法消除地形阴影的定量分析

在地形起伏较大的地区获取遥感影像时,由于地形效应的存在,阴影的产生几乎是不可避免的。为此,对多光谱图像进行波段比值处理,减弱或者消除地形阴影的影响,提高遥感影像的识别与分类精度,并对处理后的图像进行质量评价,为选择最佳处理方法提供参考。结合数字高程模型(DEM)对山区遥感图像进行分区,对分区结果进行各种波段比值运算,消除地形阴影;以信息熵作为质量评价指标,对比值处理消除地形阴影后的结果进行定量分析,研究处理结果与所选比值处理方法之间的联系。结果表明,波段比值处理可以减弱或者消除地形阴影的影响,与单波段比值处理和线性波段比值处理相比,非线性波段比值处理后图像的信息熵增强最大。     

面向基元的高空间分辨率矿区遥感影像土地利用分类

为了合理开发矿产资源和有效监测矿区生态环境,采用面向基元的分类方法,对广西横县某矿区的高分辨率航空遥感影像进行了土地利用分类.通过优化分形网络演化多尺度分割方法,高效提取了矿区两个尺度上的影像基元层;基于基元信息,详细分析了各地表地物光谱特征、空间特征以及类相关特征,建立了研究区土地利用的分类知识库;采用决策支持的模糊逻辑推理法进行分类,使分类的精度从53%提高到了90%.表明面向基元的方法能较好地利于高空间分辨率矿区影像的各种特征进行高精度的土地利用分类.      

引导滤波联合局部判别嵌入的高光谱影像分类

高光谱遥感影像分类是高光谱遥感影像处理和应用的重要组成部分。然而,高光谱遥感影像具有波段数量较多和空间分辨率较高等特点,给分类任务带来一定的挑战。为了提高分类精度,充分利用影像的空间信息和像素间的局部信息,提出一种引导滤波联合局部判别嵌入的高光谱影像分类方法。首先,对高光谱遥感影像进行归一化,利用主成分分析方法实现特征提取,将提取的第一主成分影像作为引导图像;其次,采用引导滤波分别提取各波段影像的空间特征;然后,将提取的空间影像特征进行叠加,通过局部Fisher判别分析完成低维嵌入;最后,将得到的低维嵌入特征输入支持向量机分类器得到分类结果。采用Indian Pines和Pavia University两幅高光谱影像进行实验的结果表明：在分别从各类地物中随机选取10%和100个样本作为训练样本的情况下,其总体分类精度分别提高到98.28%和99.45%;对比其他相关方法,该方法能够获取更高的分类精度。该方法在低维嵌入的同时,有效利用了影像的空间信息,改善了分类效果。     

脉冲压缩方法检测岩石弹性波速度

针对岩石弹性波速度检测信噪比低、回波信号初至时间不易判读,以及较长岩石（或混凝土）超声检测难以穿透问题,提出用脉冲压缩方法检测弹性波速度。该方法与超声脉冲法检测的不同之处是在发射端采用编码信号激励,在接收端进行匹配滤波,得到高信噪比的压缩信号。介绍线性调频信号的宽时宽带特性,分析了脉冲压缩的基本原理和数字实现过程。试验研究了换能器带宽对激发信号的影响。用常规的单脉冲法和脉冲压缩方法检测了多个岩样的弹性波速度,试验结果表明,两种检测结果差异较小。给出了脉冲压缩方法用于岩石弹性波速度检测的具体步骤和计算过程。综合分析,脉冲压缩方法检测岩石弹性波速度是可行的,能够用于岩土工程的质量评价。     

三峡永久船闸高边坡开挖三维离散元数值模拟

采用面－面接触的三维离散元刚性块体模型，从实测节现面中取出其中的三组，按照其倾向，倾角和节理间距将三峡永久船闸未开挖的区域划分为10^5个离散单元，通过施加力边界条件，给出了与实测初始地应力场接近的数值模拟结果；然后，分4步模拟了永久船闸的开挖过程。计算结果表明：开挖过程会引起节理面出现张开趋势，个别岩体还会沿着节理面滑移。岩体位移的不对称现象较为自然地说明了由节理引起的岩体各向异性特征。     

开采沉陷遥感监测中多维纹理特征影像分类方法

为提高采用遥感影像监测开采沉陷演化的准确性,探讨了基于多维纹理特征的影像分类方法。首先提取影像的多维纹理特征:局部方差、局部平均梯度、局部能量和局部信息熵,然后将其与地物光谱值一并作为人工免疫算法中样本的特征向量,利用免疫算法的选择、克隆、变异算子进行自学习得到全局最优聚类中心,从而提高影像分类精度。对淮南煤田进行开采沉陷遥感监测,结果表明,该方法分类总精度为88.26%,Kappa系数为0.853,优于传统的Parallelepiped和Maximum likelihood分类方法。      

一种基于光谱角和光谱距离自动加权融合分类方法

高分辨率遥感影像分类一直是业内研究的热点之一,考虑到影像地物光谱角和光谱距离在分类中具有较好的互补性,提出了一种基于光谱角和光谱距离自动加权融合的分类方法,对传统多分类器分类的融合策略进行改进,能够在训练阶段根据样本自动地调整好各分类器对各类别进行分类的权重系数,使得融合后的分类结果更加科学和准确。QuickBird影像的分类实验表明,方法的分类精度明显优于单纯的光谱角或距离法,可广泛用于各种高分辨率影像的分类识别。     

基于深度特征的双极化SAR遥感图像岩性自动分类

基于像元基元、极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）数据和传统机器学习算法的岩性分类方法,易受SAR图像固有斑点噪声影响,精度不高.为了降低噪声的影响,本研究以大尺度像元邻域为基元,用于表征地表地质体的遥感图像特征和岩性语义信息;采用高分三号双极化SAR数据进行极化分解构建3通道假彩色合成影像;然后采用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）迁移学习的方法,提取有效的深度特征表示,分别实现5 m和15 m两种空间分辨率下岩性遥感自动分类.结果表明:基于不同分辨率数据和不同DCNN算法,岩性遥感自动分类的总精度均大于80%,最高精度达到91%.基于大尺度像元邻域和DCNN迁移学习方法,能够实现基于SAR数据的高精度岩性分类.