并行R树空间索引中叶节点大小的确定方法研究

并行R树空间索引结构中叶节点的大小是影响索引效率的主要因素,其确定方法是并行R树索引结构性能优劣的关键。本文讨论并设计了一种多层并行R树空间索引结构,文中以系统的查询响应时间作为性能评估指标,给出了并行R树叶节点大小的确定方法,并通过实验验证了该方法的有效性和适用性,同时也论证了本文所设计的多层并行R树索引结构是合理的和高效的。     

基于Shearlet变换的SAR与多光谱遥感影像融合

针对合成孔径雷达（SAR）影像和多光谱遥感影像在融合时空间特征和光谱特征方面不能同时得到较大改善的问题,提出了一种基于成像特性的Shearlet变换域下的多源遥感影像融合方法。利用Shearlet变换的多方向和多尺度分解特性,将多光谱影像和SAR影像分别分解为高频和低频系数,从影像区域能量特征和区域相关性入手,设计了基于区域能量的低频系数融合规则和改进型的脉冲耦合神经网络的高频系数融合规则,使融合结果能够包含更多空间细节信息和光谱信息。利用TerraSAR-X、Landsat5-TM影像进行实验,结果表明该方法在提高影像空间细节表达能力的同时能够较好地融合更多的光谱信息。与小波变换、非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled contourlet Transform,NSCT）等方法相比,该方法在空间信息保有量和光谱信息保有量方面都有明显的提升,其中交叉熵有接近100%的提升幅度,互相关系数有高于25%的提升幅度,光谱扭曲度有优于40%的提升幅度。     

基于Grab Cut和二维熵的SAR图像目标分割方法

传统的Grab cut算法需要人工交互操作,无法实现SAR图像的自动分割;且SAR图像的斑点噪声干扰容易降低图像的分割质量。针对以上问题,文中以Grab Cut图像分割算法为基础,首先利用FCM算法对SAR图像进行预分割,根据预分割结果标记SAR图像中的前景与背景集合,得到两组较为准确的GMM初始化参数,迭代求得能量函数的最小化,实现SAR图像前景区域与背景区域的自动分割;并结合二维熵算法滤除SAR图像中的阴影,分割出目标区域。实验表明,利用该方法可自动分割出SAR图像中的目标,且分割质量良好。     

美国测量发展史:1930年至今

过去75年,随着摄影测量等新技术的发展,美国测绘发生了巨大变化,测量师已经从使用经纬仪和钢尺进步到使用GPS,从使用对数和三角表格进步到使用膝上型电脑,从使用纸质地图进步到使用在线的数字媒体等。早期,一名测量专业的毕业生就称为优秀的土地测量师,后来,测量师需要注册资格和认可资格,要求测量专业学位或与测量专业相关的学位。