DCT域遥感影像融合算法

提出一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)与IHS变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。本文方法依据DCT系数的特点在DCT域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。目视效果与客观评价表明,相比常用遥感影像融合方法,本文方法能在提高空间分辨率与保持光谱特性之间得到更好的折衷。     

突出边缘特征的图像融合方法研究

介绍了像素级图像融合及特征级图像融合方法,分析了两种融合层次的优点。在此基础上,提出了两种突出边缘特征的图像融合方法,两种方案均对人们感兴趣的边缘特征进行增强,并在融合过程中考虑了边缘提取时的假边缘和双边缘情况。实验结果显示,边缘增强方案1提高了边缘定位的准确性,边缘增强方案2有效解决了方案1中融合影像缺少空间细节信息的问题。两种方案有效地增强了融合后图像的边缘特征,有利于图像的后续判读及图像识别。     

基于空间方向相似性的面状矢量空间数据匹配算法

数据一致性匹配处理技术是空间数据融合中的关键技术.采用方向关系矩阵模型进行空间方向关系描述,讲座了一般情况下的这间方向相似性计算,提出了基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法流程.最后,以面状目标为研究对象,以某地局部地区居民地数据为例,对基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法进行了试验与分析.     

利用光学图像与雷达图像提取地质构造信息的IHS融合方法研究

光学图像和雷达图像的IHS融合方法是提取构造信息的一种较好的信息增强方法,这种方法既可以保留波谱信息,又可以增加图像的立体效果。本文以鄂尔多斯盆地杭锦旗—东胜地区一带为研究区,选用光学TM图像和雷达JERS图像进行了IHS融合处理,重点研究了光学图像波段的选取以及雷达图像的预处理过程,并在融合过程中注意通过光学TM图像和雷达JERS图像之间的直方图匹配,以降低其融合后图像的变化差异度,从而使此种融合方法更适用于研究区的构造信息提取。     

安徽大别山区5—8月不同阶段降水时空分布特征

利用2008—2016年中国区域CMORPH（Climate Prediction Center Morphing）多卫星降水数据相融合的、分辨率为0.1°×0.1°的逐时降水量数据集，将每年5—8月分为梅雨前（5月1日至入梅前1日）、梅雨期（入梅当日至出梅当日）和梅雨后（出梅次日至8月31日），分析了大别山区梅雨季节降水的时间和空间演变趋势。大别山区梅雨期间年平均降水量360.3 mm，梅雨前平均降水量279.7 mm，梅雨后平均降水量287.0 mm。梅雨季节主要存在3个降水大值区：山区北侧中段、主峰东南侧和西南侧。从日变化情况来看，梅雨期降水日变化呈现双峰特征，出现峰值的时间分别是09:00、16:00。梅雨前、梅雨后降水日变化呈单峰特征。强降水出现频率的空间分布大值区也随着梅雨前—梅雨期—梅雨后的时间变化逐渐北抬。     

宋明理学与佛教的关系

禅宗以“心性论”为其核心理论。心性论即使本体论,又是人生论,它在对宇宙人生的整体性思考中探讨的就是主体的解脱问题:理学家从其“心性论”中得来启示,也注重“心”在认识过程中的决定作用,提出了“理一分殊”和“性即是理”,等重要命题,形成了博大精深的宋明理学。     

全球信息栅格与军事地理信息系统

随着信息技术的发展,以信息技术为核心的新军事变革,正在力求使战场上的兵力兵器在总体上实现“作战能力的综合集成”。信息化战争的作战样式也从协同性逐渐向一体化联合作战方向发展。“全球信息栅格”是21世纪信息作战的基础,是作战网络的重要支撑。美军目前致力于通过建设“全球信息栅格”,将200万个用户连接成网,实现从传感器到射手、从总统府到散兵坑的“无缝信息链接”,并强调运用“网络中心     

基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法

提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测．构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。     

基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法

遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。