基于不变矩的影像匹配搜索算法

矩在统计学中用于表征随机量的分布，直方图不变矩反映了图像灰度分布的统计特征。本文在对不变矩进行深入探讨的基础上，提出了基于圆表搜索模板的图像直方图不变矩搜索方法，并对两幅待融合影像进行了较高精度的灰度搜索匹配试验，取得了较好的结果。     

地震资料曲流河辫状河油气储层识别与预测

曲流河、辫状河储层在我国的陆相盆地中广泛分布。由于曲流河相沉积砂体的单层薄、横向变化；辫状河相沉积的砂体迁移快、垂向加积等特点，增加了在勘探过程中对其分辨的难度。因此，对地震资料曲流河、辫状河油气储层的识别与预测，必须综合多种与其相关的地质资料，结合地震数据体中给出的信息来判断分析，以达到提高分辨率的目的。     

成像测井技术在碳酸盐岩水平井中的应用

塔里木盆地北部地区碳酸盐岩油藏储层，非均质性较强，只依靠常规测井判断碳酸盐岩裂缝、溶孔、溶洞很困难．利用地层微电阻率扫描成像(FMI)，对碳酸盐岩水平井储层进行定性分析、定量解释，并能准确识别出碳酸盐岩目的层裂缝的性质、大小、开度、溶蚀孔洞原生孔隙、次生孔隙的发育情况等．同时并利用测试、酸压资料验证了使用成像测井判断裂缝的有效性．     

煤炭质量管理影响因素识别与控制策划

根据ISO14001环境体系运行中环境影响因素识别和评价的方法,结合煤炭企业在生产过程中的实际,对煤炭质量影响因素进行识别评价.提出了识别评价煤炭质量影响因素的依据、方法和注意事项,并对其进行定性定量评价.依据识别评价结果,结合全面质量管理理论,总结了对重大影响因素的控制思路.     

光谱分辨率对地物分辨能力的影响分析

对高光谱数据进行地物识别处理时,如果直接采用原始观测值进行分析,由于相邻波段之间相关性强,进行地物识别时需要大量的训练样本,而且对于一些分布较少的地物类别则无法处理,因此需要通过特征选择来消除数据中存在的冗余,提高数据分析效率。本文针对在不同光谱分辨率条件下,对典型地物分辨能力的统计,分析了光谱分辨率对地物自动识别能力的影响情况。同时通过模拟数据的办法比较了高光谱数据和多光谱数据(以TM数据为例)对地物光谱特征的描述能力,指出高光谱数据存在的优势。通过本文的研究,为高光谱遥感技术在地物自动识别方面的应用提出了初步的方向。     

集成高度和彩色纹理特征的影像目标模糊聚类识别方法

提出一种基于高度和彩色纹理信息的目标识别方法 ,其目的是提取具有相对高度的地物。由于传统二维纹理分析的方法往往不能有效地提取这类目标 ,本文把高度、色彩和纹理信息有机地结合起来 ,提高了识别率。依据影像提取结果 ,探讨了树林对森林覆盖地区自动空中三角测量选点的负面影响 ,同时建议采用数据分组的方案来改善森林覆盖地区自动空中三角测量的精度 ,并用对比实验证明了其有效性。     

城市旅游形象塑造与传播策略

城市旅游形象是当今城市旅游发展的热点探索领域,城市旅游形象的塑造和传播是城市旅游的生命力所在,是促发人们前来旅游的动力,也是城市旅游发展的战略制胜点.在分析城市旅游形象塑造原则的基础上,探讨借助于多样化的手段,形成全方位的立体传播网络,使城市旅游保持长久的吸引力.     

基于2002-2018年MODIS数据的黄海叶绿素a时空变化研究

浮游植物作为食物链的基础,对海洋生态系统具有重要影响。黄海作为我国重要的渔场,渔业资源面临枯竭的危险,因此对该区浮游植物进行研究具有重要意义。叶绿素a浓度是反映浮游植物生物量的重要指标。利用谷歌地球引擎平台对2002-2018年的MODIS Aqua叶绿素a浓度数据进行处理,并研究其时空分布与变化特征,然后结合区域气候、水文与地理特征以及海洋表面温度、风速、盐度、光合有效辐射和混合层厚度数据分析了其分布与变化的原因。研究发现:受陆源营养物质输入、近岸上升流以及黄海中央冷水团影响,叶绿素a浓度分布呈现由近岸向黄海中部递减特征;在季风、气候、水文的控制下,受风速、海洋表面温度、光合有效辐射、中央冷水团的影响,叶绿素a浓度的最大值出现在4月份,而最小值出现在6、7月份;受苏北沿岸海域海水污染和水体富营养化影响,沿岸海域盐度明显增加,海州湾叶绿素a浓度增速较大;影响黄海叶绿素a浓度变化的环境因子较复杂,除了部分月份存在显著的相关影响因子外,在全年和各季中不存在主导影响因子。     

基于时间序列Sentinel-1A数据的水稻识别

基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积图。结果表明,基于VH极化图像,利用SSM和阈值法获得的水稻种植面积图的总体精度最高为97.34%,Kappa系数为0.94。因此,时间序列Sentinel-1A数据对于识别水稻或其他作物具有很大的潜力。