基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法

本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。     

基于云存储技术的海岛信息管理和 展示平台设计与实现

随着海岛遥感影像数据的不断积累,传统数据存储管理方法越来越难以满足需求。针对上述问题,利用云存储技术对海岛影像数据进行分块组织,建立分布式海岛影像数据集,并在优化数据存储的同时,设计了一套海岛信息多形式展示平台。实现了信息检索、数据传输与审核、分析评价、成果展示和共享等功能。     

一种云端一体化的土地督察遥感监测方法

针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题，通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次，设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法，改变传统的影像切片发布模式，建立实时影像服务方法，大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用，研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台，实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式，有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警，应用成效显著。     

顾及地形起伏的无人机影像覆盖分析方法

使用无人机实施测绘航空摄影时，由于无人机相对航高较低，地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响，影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况，本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法，借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围，并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用，验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度，因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷，减少返工现象，从整体上提高了作业效率。     

平衡剖面的制作流程及其地质意义

平衡剖面技术是地质思维和计算机技术的结晶,使对断层构造的研究提高到定量阶段,其依据是在垂直构造走向的剖面上,地层长度和面积(2D)或体积(3D)是均衡的。在此原理基础上利用数学手段对盆地的构造发育史进行正演和反演模拟,直观地再现地下构造的原始几何形态,迅速提供地震剖面的构造解释方案,并对解释结果进行检验(不平衡的剖面其解释一般有问题),为深刻认识构造发育史、分析油气运移及聚集规律提供依据,提高了工作效率。其结果也为盆地模拟、油藏模拟、定量计算构造伸缩量等地质研究打下了坚实的基础[1]。     

Gamma-Hadron Separation using Čerenkov Photon Density Fluctuations

In the atmospheric Čerenkov technique γ-rays are detected against the abundant background produced by hadronic showers. In order to improve the signal to noise ratio of theexperiment, it is necessary to reject a significant fraction of hadronic showers. Traditional background rejection methods based on image shape parameters have been extensively used for the data from imaging telescopes. However, non-imaging Čerenkov telescopes have to develop very different means of statistically identifying and removing cosmic ray events. Some of the parameters, which could be potentially important for non-imaging arrays, are the temporal and spectral differences, the lateral distributions and density fluctuations of Čerenkov photons generated by γ-ray and hadron primaries. Here we study the differences in fluctuations of Čerenkov photon density in the light pool at the observation level from showers initiated by photons and those initiated by protons or heavier nuclei. The database of simulated events for the PACT array has been used to evaluate the efficiency of the new technique. Various types of density fluctuations like the short range and medium range fluctuations as well as flatness parameter are studied. The estimated quality factors reflect the efficiencies with which the hadrons can be rejected from the data. Since some of these parameters are independent, the cuts may be applied in tandem and we demonstrate that the proton rejection efficiency of ∼90% can be achieved. Use of density fluctuations is particularly suited for wavefront sampling observations and it seems to be a good technique to improve the signal to noise ratio. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

低轨道人造卫星(CHAMP、GRACE、GOCE)与高精度地球重力场——卫星重力大地测量的最新发展及其对地球科学的重大影响

评述了卫星重力大地测量的最新发展及其对地球科学的重大影响。为了更好地理解地球内部物理构造与海洋动力学，以及大陆，冰川和海洋的相互作用，改善现有地球重力场模型（包括精度和空间解析度）是非常重要的。IUGG等国际组织对此已经强调了很多年。最近，由德国的GFZ（GeoForschungsZentrum)，美国的NASA（National Aeronautics and Space Adminitration)以及欧洲宇航局ESA（European Space Agency)开发研制了最先进的地球监测技术－SST（Satellite-to-Sateilite Tracking)。其主要特点是利用现有的GPS连续追踪新发射低轨道卫星，并由低轨道卫星对地球重力场作精密观测。已经发射和即将发射的卫星有3颗：GHAMP（Challenging Mini-Satellite Payload for Geophysical Research an Application)已经于2000年发射；GRACE（Gravity Recovery and Climate Experimert)定于2002年发射；GOCE（Gravity Field and Steady-state Ocean Cirulation Explorer)计划2004年发射，它们可以统称为重力卫星。载有SST技术的人造卫星的主要目的是获得具有前所未有的高精度和高空间解析度的全球重力场和大地水准面模型，加强人们对地球内部构造的理解并为海洋和气象研究提供更好地参考。上述3个重力卫星工作在有明显区别的不同波谱内，它们有不同的科学应用，仅有一小部分重合。所以，就应用而言它们是完全互补的。它们在地球科学中的应用将是广泛的，特别对于固体地球物理学，海洋学以及大地测量学等领域，它们将会带来革命性的变化，其意义不亚于GPS。     

论虚拟企业

网络的出现和广泛运用，以及企业间的跨越了行业间的藩篱，推动了业际化的进程；业际化与网络相结合促使企业组织形式发生质变，出现了虚拟企业。与大工业时代的企业相比较，虚拟企业具有了全新的特征、类型、经济形式和生产模式，其经济效益提升到一个新的平台。     

Wavelet Analysis of Space Solar Telescope Images

The scientific satellite SST (Space Solar Telescope) is an important research project strongly supported by the Chinese Academy of Sciences. Every day, SST acquires 50 GB of data (after processing) but only 10GB can be transmitted to the ground because of limited time of satellite passage and limited channel volume. Therefore, the data must be compressed before transmission. Wavelets analysis is a new technique developed over the last 10 years, with great potential of application. We start with a brief introduction to the essential principles of wavelet analysis, and then describe the main idea of embedded zerotree wavelet coding, used for compressing the SST images. The results show that this coding is adequate for the job.