基于中值滤波和小波变换的天气雷达回波图像处理

本文提出了一种中值滤波和小波变换相结合的天气雷达回波图像处理方法,分别从目标回波的视觉角度和统计量的客观角度对处理后图像进行了分析。实验结果表明,本文算法实现了去除回波图像中高斯和脉冲混合噪声的目的,有效的保留了回波图像边缘细节,视觉效果好,层次感较为丰富,处理效果明显优于传统图像处理方法,为自动识别回波种类的研究提供了良好的基础。     

一种结合噪声信息识别的改进掩模去噪方法研究

图像去噪是对图像进行进一步处理的基础,结合椒盐噪声信息与传统选择式掩模法提出了一种新的有效方法．该方法根据椒盐噪声的特点,采用噪声检测方法检测出可能是噪声的像素,对这些像素采用加权的选择式掩模法进行处理,而对非疑似噪声像素不做任何处理;在去除图像噪声的同时,可保持图像的细节和清晰度;对去除椒盐噪声效果较好,并且容易实现．给出了不同噪声量的情况下试验的对比图以及不同情况下的峰值信噪比的统计表．实验证明,该方法 能得到很好的去噪效果．     

基于非线性滤波的风廓线雷达数据处理

针对实际工程中风廓线雷达风向、风速随高度分布取值的非线性特性以及非气象干扰因素,基于非线性化方法——扩展卡尔曼滤波法,对风廓线雷达探测数据进行滤波处理.先利用泰勒展开式的一次项对非线性方程作线性化处理,再结合经典的卡尔曼滤波进行滤波估计,将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题.仿真实验结果表明,该方法可以有效去除风场数据中掺杂的噪声干扰,很好地发挥了其非线性特性,滤波效果优于传统的卡尔曼滤波,具有一定的工程应用前景.     

一种高分辨率遥感影像的数学形态学滤波算法

应用数学形态学理论,结合高空间分辨率遥感影像的特点,选择包含全部方向的结构元素,设计一种基于全方位结构元素的加权多级滤波算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理。算法中使用峰值信噪比方法自适应地确定各个方向结构元素的权重。实验结果表明：与结构元素尺度形状单一的形态学滤波算法相比,全方位结构元素的加权多级滤波算法在噪声抑制和细节保持上均有较好的性能,峰值信噪比有了更大的提高,而且更适合于对高空间分辨率遥感影像的噪声去除。     

插值法在去除MODIS遥感影像条带噪声中的应用

采用多元并扫方式(1 km分辨率10元并扫,500 m分辨率20元并扫,250 m分辨率40元并扫)的MODIS传感器,由于各探测单元在轨响应差异而引起的条带噪声对MODIS定量产品的反演计算精度造成一定影响。为了尽可能减少这种影响,提高MODIS定量产品反演精度,本文提出了应用插值法剔除MODIS数据条带噪声。研究首先分析了传统去条带噪声方法的弊端,根据条带噪声在MODIS影像中的分布规律,以及如何准确判断条带噪声所在的行,然后应用插值法去除了MODIS波段5和波段30影像的条带噪声,取得了满意的效果,最后对图像的去除效果与传统的矩匹配法和傅立叶变换法进行了比较,并用两种评价指标做出评价。结果表明,两种评价指标得出的结果一致,也正说明了插值法是一种很好的去除MODIS数据条带噪声的方法,同时用这种方法处理后的图像还能保留原有的大部分信息。     

夏玉米生长过程曲线重建研究——以鹤壁市为例

增强型植被指数(EVI)时间序列数据(即植被生长曲线)是整个生育期内植被各种生物学特征的综合反映。由于太阳位置、大气、地表和传感器位置与性能等的影响,根据遥感数据计算的EVI值往往比实际值偏低(存在大量噪声),并不能反映植被生长的真实情况,应用前需进行去噪重建工作。针对目前生长曲线重建研究大多是针对MODIS等国外遥感数据的情况,在综合分析重建方法的基础上,利用风云3号卫星的MERSI中分辨率遥感卫星数据构建鹤壁市夏玉米的EVI生长过程曲线。首先,用最大值合成法(MVC)对原始EVI时间序列数据进行初步的去云处理。接着,利用基于时间域的Savitzky-Golay滤波(简称SG滤波)对该EVI序列进行进一步的平滑去噪处理,结果发现,在噪声点EVI数值提高了,但同时在其他不是噪声点的地方EVI的值降低了。针对这种不合理的情况,利用基于SG迭代滤波取上包络线的改进方法进行处理,很好地克服了上述缺陷,在非噪声点EVI数值适当提高,且曲线平滑,达到了生长曲线重建的目的。然后,采用基于频率域的小波变换方法进行实验对比,结果发现,小波变换存在着与经典SG滤波类似的缺陷,而且在曲线末端存在突变情况。经过比较分析发现,针对研究区的实际情况,改进SG迭代滤波是较优的去噪方法。     

天气雷达径向干扰回波去除方法的比较

基于SA多普勒天气雷达资料,使用滤波法、插值法和功率法对径向干扰回波进行剔除,并对3种方法的去除效果进行对比。结果表明:(1)滤波法适用于晴空径向干扰回波的去除,在有降水特别是降水回波与干扰回波混合的区域滤波法效果较差;(2)若只有单一方位存在径向干扰回波时使用插值法去除回波效果较好,而多个方位存在干扰回波时插值法效果较差;(3)功率法通过处理雷达接收功率,对连续多方位存在的干扰回波,以及径向干扰回波与降水回波重叠的情况,都有较好的识别及去除干扰回波的效果。在有降水时,降水回波越弱,对干扰的订正越强;降水回波越强,对干扰的订正越弱;晴空时,径向干扰回波基本被全部去除。     

称重雨量数据处理卡尔曼滤波应用

降雨量的测量,目前业务上应用较为广泛的是翻斗式雨量计,它只能测降雨,对于冰雹、降雪等固态降水的测量采用人工观测为主,称重式雨量计与翻斗式雨量计相比,其优势在于能实现所有类型降水的全天候自动化观测。本研究随机选择了一天无降水数据确定了滤波参数Q和R(过程噪声方差和观测噪声方差),根据确定的滤波参数,随机选择了无降水(2016年4月3日)和有降水(2015年7月21日、2015年8月7日)日采用卡尔曼滤波,并结合翻斗雨量传感器数据进行验证,结果表明,本研究确定的滤波参数采用卡尔曼滤波后能够有效去除称重雨量中的噪声,使滤波后的曲线变得平稳光滑,减小了数据的抖动频率和误差。     

快速中值滤波方法及其在Doppler雷达资料处理中的应用

提出了一种适用于Doppler雷达信号处理的快速中值滤波方法,与传统方法相比,它的特点是考虑了相邻中值滤波窗口内信号数据的相关性。在滤波过程中,由于该方法保留了前面滤波窗口内数据的排序信息,作为下一个滤波窗口内数据排序的参考,减少了当前滤波窗口内比较运算的次数,因此,提高了运算效率。我们将该种方法应用于Doppler雷达信号处理中,进行了3点、5点和7点中值滤波试验。结果表明,5点中值滤波较为适用于Doppler雷达信号处理,它既较好地保留了Doppler雷达信号,又有效地滤除了随机脉冲噪声。同时,由于Doppler雷达观测特点,对于雷达信号不宜进行方位中值滤波。     

基于全景图像自动处理的气象观测站全景图和挡角图制作方法

目前气象观测站探测环境测评工作大多由工作人员借助照相机、经纬仪和激光测距仪等工具测量评估指标手工计算出测评结果,该方法中人为测量的因素可能会导致不客观的测评结果。本文提出基于全景图像自动处理的气象观测站探测环境全景图和挡角图制作方法。通过旋转式相机、激光测距仪来获取气象观测站四周环境相邻且互相重叠的多张图像。然后采用柱面全景图的拼接方法将采集的图像生成气象观测站探测环境的全景图。利用"渐入渐出"的方法对全景图像进行融合,通过对全景图像进行滤波处理、二值化处理、形态学处理、边缘检测来完成图像预处理,进而计算得到全景图像最大边缘像素点坐标、观测场周围障碍物的实际高度、障碍物到观测场中心的距离以及障碍物到测场中心的最大仰角,并将测评结果实时展示。结果表明,该方法能够提高气象观测站探测环境测评工作的效率。     

基于Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取

传统的模式识别难以对土地遥感影像一次性精确统计分析.在精确分割出土地种类的前提下,本文提出了一种基于骨干网络为ResNet-101-RPN的Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取方法.该方法包括以下步骤：数据获取、图像去雾、遥感影像土地统计分析、土地分割和轮廓获取.在一个具有挑战性的卫星地图瓦片数据集上对所提出的方法进行训练和测试.实验结果表明,该方法以0.907的均值平均精度（mAP）和31.33像素的均值平均距离误差（mADE）获得了令人满意的不同种类土地分割和轮廓提取结果.     

微型无人机遥感影像的纠偏与定位

在分析无人机遥感影像几何变形理论基础上，利用标准图形垂直摄影法标定相机，建立相机误差纠正模型；使用大比例尺地形图作为底图，通过同名点配准纠正航摄影像，全过程不使用外方位元素。最终影像经实际检验，单点定位平均误差为1．0m左右。     

遥感监测土地覆盖变化的方法及研究进展

应用遥感技术进行土地覆盖变化监测研究，是全球环境变化研究的重要组成部分。本文归纳了当前土地覆盖遥感监测的主要方法。从遥感图像处理和变化信息提取两方面，对国内外土地覆盖变化遥感研究的现状和最新趋势进行了总结。并对土地覆盖分类的新进展做了总结和介绍。     

辽宁土地利用动态遥感监测分析

介绍了在RS与GIS支持下,以Landsat TM和ETM及SPOT数据为主要信息源,采用栅格数据与矢量数据、多源与多时相数据、遥感数据与生态环境基础图件相结合和内业处理与外业调查相结合的技术路线,应用遥感信息提取技术和遥感影像处理及DOM制作方法,得出近15 a辽宁土地面积变化及趋势。结果表明:近年辽宁耕地、水域和工矿等用地面积逐年上升;湿地、草地和未利用土地面积逐年下降。     

光学遥感信息技术与应用研究综述

光学遥感利用可见光、近红外和短波红外传感器对地物进行特定电磁谱段的成像观测,是遥感科技中发展最早,也是目前对地观测和空间信息领域中应用最为广泛的技术手段.随着近年来光学成像、电子学与空间技术的飞速发展,高空间、高光谱和高时间分辨率遥感技术不断取得新突破,为光学遥感图像处理与应用技术发展创造了前所未有的机遇和广阔前景.本文首先概述了光学遥感的基本原理和发展历程,然后重点介绍了光学遥感图像的数据特点及光学遥感图像处理技术与方法,阐述了光学遥感在生态环境、自然资源和国防安全等领域的应用情况,讨论了未来光学遥感信息技术与应用发展的几个主要方向和趋势.     

光学像消旋系统在FY-3 MERSI图像定位中的应用

45°旋转扫描反射镜模式是一种最常见的光机扫描模式。但45°镜的旋转反射会产生像旋转, 对于线列探测器并扫成像系统时会产生轴外视场无法配准。在遥感图像地理定位计算中, 如果只考虑45°旋转扫描反射镜的反射成像, 也同样会造成地理定位结果在轴外的大误差。在遥感图像地理定位处理中, 计算了K镜反射特性矩阵, 通过光学矢量反射和旋转计算, 在图像地理定位结果中消除了轴外误差。在分析了45°旋转扫描反射镜产生像旋转原因基础上, 给出了在遥感图像地理定位中45°旋转扫描反射镜和K镜光学像消旋系统的处理方法。将该方法用于FY-3 MERSI 10元并扫探测器的遥感图像地理定位处理, 在图像定位结果中减小了误差, 地理定位结果平滑连续。并讨论了45°旋转扫描反射镜和K镜光学像消旋系统对遥感图像地理定位可能造成的其他误差。该方法同样适合于其他45°旋转扫描反射镜和K镜像消旋系统以及多元并扫遥感仪器的图像地理定位。     

从MODIS资料提取土壤湿度信息的主成分分析方法

沿袭了遥感地物分类中K-L变换思想, 以归一化处理后的遥感数据, 结合地面土壤湿度观测数据, 应用主成分分析方法, 采用MODIS不同红外波段数据, 通过相关关系计算, 在监测结果中融合MODIS具有250 m分辨率的第2波段数据, 建立了青海省多维特征空间土壤湿度监测模型。模型的建立克服了热惯量法监测干旱需多时相遥感数据的缺陷, 经初步检验, 此模型可以在一定精度范围之内监测表层土壤湿度, 具有业务应用潜力。     

一种由卫星遥感资料获得的修正的土壤调整植被指数

目前,通过卫星遥感资料确定区域面上植被分布、类型的研究受到许多实用领域的普遍重视,并由此提出了许多形式不同的植被指数。由于土壤背景噪声是造成植被指数不确定的重要原因之一,为此不同学者在标准化差值植被指数的基础上提出了多种旨在能消弱土壤背景噪声的土壤调整植被指数,如权重差值植被指数、土壤调整植被指数和转化土壤调整植被指数等等。这些植被指数不同程度上消弱了土壤背景噪声,但是必须预先已知下垫面植被的密度分布或覆盖百分比,也就是说仅适合于求解某一小范围植被覆盖变化较小下垫面上的植被指数,而且其动态范围也偏小。本文提出了一种修正的土壤调整植被指数,土壤调整因子由植被指数自身调整,不需要其它辅助信息。计算结果表明其动态范围较大,与最佳土壤调整因子下的土壤调整植被指数差异小,因此对应用卫星遥感资料求解区域面上土壤调整植被指数极其有效。