多视处理对SAR船只探测的影响

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像过程中会出现斑点噪声,一般用多视处理减少图像的斑点噪声,这对合成孔径雷达船只探测造成了一定的影响.本文对不同视数SAR图像的等效视数、空间分辨率和船只海面对比度进行了分析,结果表明:一方面,多视处理增加了等效视数,改善了图像质量,更有利于船只探测;但另一方面,多视处理又降低了图像空间分辨率和船只海面对比度,对船只探测产生不利影响.最后本文选取了窗口滤波法和K分布法两种典型的SAR船只探测方法对多视处理的SIR-C SAR图像进行了船只探测试验,得到了最适合船只探测的多视处理的视数.     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

基于语义的地理信息分类体系对比分析

地理信息分类体系之间的语义不一致性,被认为是影响地理信息系统实现在语义层次上信息共享的最大障碍.首先,本文在阐述中国地理信息分类体系之间参照模式的基础上,提出了一种基于语义的地理信息分类体系对比分析方法.其次,对中国现行的几种地理信息标准分类体系进行了详细的对比分析.最后,为中国地理信息分类体系的编制和修订提出了一些建议.     

遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用

利用模式识别中特征提取和特征选择的相关理论对遥感影像的纹理特征进行遴选和变换处理,得到描述纹理的二次特征。实验证明这些新特征能够提高影像分类精度和分类效率。     

史前连续文化聚落的决策树分类挖掘研究——以郑州-洛阳地区为例

利用C4.5决策树分类算法和GIS组件Super Map Objects,开发实现了基于连续文化序列的空间数据挖掘系统,运用此系统对郑州-洛阳地区史前四个连续文化时期的聚落进行了数据挖掘,提取了聚落遗址面积的分类规则,并根据这些分类规则和聚落的空间分布情况对四个文化时期的I级聚落进行对比分析,得出了I级聚落的空间分布特点,即I级聚落中的一些特大面积的聚落朝着中心聚落的方向发展。     

Interaction of copper with fatty acids in Soxhlet extraction and its influence

Treatment with metallic copper for the removal of elemental sulfur from bitumen extracted from sedimentary rocks or petroleum is the most widely used method. Little attention has been paid, however, to its disadvantages. It was observed that copper can interact with some polar organic substances during conventional sulfur removal, which can strongly influence the quantitative and qualitative determination of bitumen, as has been confirmed by interaction of long-chain fatty acids with copper. The copper soap generated was analyzed by element analysis, inductively coupled plasma optical emission spectrometry （ICP-OES）, thermal analysis （TG-DSC） and Fourier Transform Infrared spectroscopy （FFIR）. Mechanism of the interaction was investigated and elucidated. Our experimental results would necessitate improvement of the present method for sulfur removal and/or a search for a new one.     

RBF网络在地质样品非线性基体效应校正中的应用

基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.