海洋卫星资料的地理定位及相关几何参数算法研究

卫星原始遥感图像的应用都需要几何校正,即对遥感图像中的每个像元点都必须进行地理经纬度的定位、太阳及扫描仪的高度角和方位角的计算.通常由已知足够数量的地面控制点或近似的插值法来实现.对于广阔的海洋,很难找到地面控制点,因此以卫星的轨道参数和扫描仪的视场角等参数为基础,研究一套较完整的地理定位法和相关的几何参数法,大大地简化了现有几何校正的方法.经过美国海岸带水色扫描仪资料(CZCS)、甚高分辨率辐射计(AVHRR)和我国风云一号气象卫星资料(FY-1B)反演验证和局部区域的实际地面点对比表明,地理定位精度——纬度RMS为0.0001°,经度RMS为0.0005°,太阳的高度角和方位角的RMS为0.0007°,完全可以满足气象和海洋等环境卫星及陆地资源卫星MSS等资料几何精校正的要求,同时可作为TMT和SPOT的粗几何校正.该算法不仅适用于升轨的卫星,而且也适用于降轨的卫星,同时还适用于前、后向倾斜和垂直等三种扫描状态的图像.     

长江冲淡水扩展方向的周、旬时段变化

以 1 997年和 1 998年两个夏季的 6幅“NOAA- 1 4”卫星遥感图像为据 ,反映了长江冲淡水扩展方向的周、旬时段变化。由此推想 ,用海洋大面观测资料来论证长江冲淡水的转向机制是不一定可靠的 ,应当重视对长江冲淡水扩展形态的周、旬变化的了解     

高光谱测量曲线中干扰信号的消除方法

现场获得的高光谱数据是多种信号源信息的叠加，其中包括因仪器噪音和环境干扰形成对测量数据目标信息的污染。在对光谱数据分析之前，需对其进行必要的处理，以消除非目标信息的干扰。结合部分现场高光谱数据介绍了几种滤波方法，并对应用效果进行了分析。     

台湾东北海域冷涡及其变异的遥感信息研究—Ⅰ、泠涡的季节性变化

利用NOAA卫星AVHRR传感器反演的MCSST图像，分析了台湾东北海域冷涡的季节变化，结果表明：（1）台湾东北海域冷涡终年存在，出现在彭佳屿附近海域、台湾岛北部沿岸海域和东岸北部沿岸海域3处，夏、各行业季有3涡或双涡并存现象。（2）彭佳屿附近海域冷涡，最早出现于3月底，最迟发生于11月中，冬季消失，表层形态、尺度、位置和强度有明显的季节性变化；（3）冷涡的季节性变化可能与黑潮锋面弯曲的摆动和台湾海峡水入侵东海陆架间的动力平衡有关。     

海岛遥感图像数据管理示范系统的构架与分析

使用数据分割和数据开采技术将海岛遥感图像数据分割成较小的可以独立管理的物理单位,然后对其图像数据进行重构和重组以及非监督分类、截取、拼接和波形比对.此数据管理系统除具有访问常规的数据库管理、维护和使用等功能外,还根据应用需求,在集成系统环境下开发了处理后光谱数据的特征量分析、推理和判断功能.     

一种基于平稳小波变换的海底管线边缘检测方法

海底影像存在着对比度低、噪声污染严重、图像质量差等问题，采用传统算子的海底管线边缘图像中含有大量的无用和断裂边缘信息。文中将多尺度边缘检测和匹配跟踪相结合，提出利用平稳小波变换的海底管线边缘检测方法；在提取边缘的同时利用匹配跟踪手段对噪声干扰进行抑制，提高图像目标边缘检测质量。通过对海底管线和测试图像边缘检测实验表明，文中所提出的方法在抑制图像噪声的干扰、提高水下目标边缘完整性方面明显优于传统的边缘提取算子，证明该算法的有效性。     

虚拟城市仿真中1种基于GPU的绘制加速算法

为了提高虚拟城市仿真中的渲染速度,常采用z-buffer消隐算法进行深度裁剪,如此将导致远处背景信息,特别是城市标志性建筑信息的丢失。在此,提出1种基于GPU的绘制加速算法,利用帧间的相关性,在深度裁剪算法的基础上,将离视点远处的建筑信息实时动态的投影到天空盒上。实验表明,该算法在不丢失重要仿真信息的前提下,加速了场景的绘制,并起到一定的导航定位作用。     

地震预报的科学哲学与方法论探索——50年回眸与前瞻

地震预报是具高度复杂性的世界科学难题。以我国50余年实践中的问题为导向，以其揭示的自然现象为依托，从科学哲学及方法论视角，回顾经验归纳、还原论动力学、归纳-演绎和复杂动力系统等方法。通过汶川、唐山等震例探讨认识论因素在预测预报中的重要作用。进入地球系统科学新时期，建议以大陆变形复杂动力系统演化及其地震行为、经验与数值预测桥梁的图像（斑图）动力学作为地震预报的自然观和方法论。它们虽不完善，但更贴近大自然的整体性、进化性和非线性本质，又能包容连接多种思路与方法；既具前瞻性，又具可操作性；地震具可预测性，又具预测的不完全确定性；预测→预报→减轻灾害尚存在颇大的可创新空间。     

基于深度学习的遥感图像匹配方法

目前,图像自动配准技术已成为图像配准领域中的研究热点之一。如何提高匹配精度是图像配准的关键步骤,基于此本文提出基于深度学习的匹配方法。首先,描述了卷积神经网络模型的网络结构,通过改善经典模型的网络结构,将其应用到影像匹配任务当中;其次,利用训练好的自适应网络模型来获取控制点的特征表达;最后,将控制点的特征表达通过欧式距离算法进行相似度匹配。实验结果表明,本文方法大幅降低了图像匹配粗匹配的错误率,为后续配准建立了良好基础,且对数据源具有良好的稳健性。