海洋溢油观测网络性能评价方法研究

海上溢油事故对海洋生态环境污染严重,溢油监测对于溢油事故的有效处理具有重要作用。本文从空、天、海、地的空间维度对现有的海上溢油事故监测平台进行分类,对常见的溢油信息监测传感器进行对比分析,对多平台、多传感器的海上溢油观测组网技术进行分析。建立了海上观测网络评价指标体系,并以机动性指标为例,给出了具体观测方案特定指标的定性和定量评价方法。     

基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究

海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,通过对比分析这些特征对不同溢油的检测能力,得出单一极化特征在溢油检测中存在不足。通过J-M特征优选方法,提取出溢油检测识别度较高的特征影像,并利用遗传算法优化的小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network,GA-WNN)进行溢油检测。利用2套Radarsat-2全极化数据进行了方法验证,结果表明,该方法优于其他检测方法,溢油检测精度分别达到90.31%和95.42%。     

大坡度地质露头高分辨率无人机影像采集方法与建模实践*

野外地质露头的观察、研究能够最直接、最有效地获取地下地层信息,为地质科学研究提供最直观、最真实的一手地质资料。然而传统的露头研究,尤其针对大坡度、人员无法到达区域的露头研究,主要依赖坡底部考察、测量和拍照等方式记录露头信息,难以精细、准确地表征整个地质体。消费级无人机具有机动性好、适应性强和成本低等优势,且能够近距离、多视角、变高度地获取露头影像。本研究对无控制点情况下的大坡度地质露头影像采集方法与模型构建精度进行探讨,利用消费级无人机垂向航线采集影像,然后构建模型。结果证明倾斜摄影测量技术结合消费级无人机能够有效地构建具有毫米分辨率精度的大坡度地质露头模型。构建的模型具有分辨率高、分辨率均一、量测精度可达毫米等特点,可有效降低野外考察的工作难度,降低人员安全风险,真实准确地复现野外大坡度露头情况,为大坡度露头剖面解译、分析和量测提供真实可靠的数据基础。     

控制点数量与DEM分辨率对海岸带遥感影像正射校正精度影响分析

在保证海岸带区域控制点均匀分布的基础上,对3景SPOT-5影像分别使用1：5万DEM和SRTM90m数据,开展6个、9个、12个控制点的影像正射校正。结果表明：在海岸带区域,基于传感器物理模型的1景SPOT-5影像正射校正,6个控制点即可保证较高的精度,控制点数量的增多对精度的提高并不显著;1：5万DEM比SRTM90m数据对影像的正射校正精度略高,但并不明显,在缺少1：5万DEM时,用SRTM90m数据代替亦能满足908课题的精度要求,进一步验证了SRTM90m数据在高分辨率遥感影像正射校正中的可用性。     

1:5万地形图对海岸带遥感影像精校正能力的实例分析

海岛海岸带卫星遥感调查项目中,需要利用一定数量和分布的控制点对原始遥感影像进行几何精校正,外业测量控制点精度高却费时费力。以1∶5万地形图为例,选取控制点分别对SPOT-5影像进行正射校正,并联合使用实测点和高精度正射影像图进行实际定位精度评定,校正结果基本满足国标对生产1∶5万正射影像图的地物点平面位置定位精度要求,但有个例不能满足908专项《海岛海岸带卫星遥感调查规程》的精度要求。地形图的成图精度、现势性及地图纸质是影响影像校正精度的主要因素,在作业过程中必须辅以一定数量的实测控制点,以保证成果的可靠性和准确性。     

海洋环境航行安全保障决策支持系统设计

为对海上船舶航行提供安全保障决策支持,本文设计了海洋环境航行安全保障决策支持系统.系统采用面向服务架构思想,将功能单元封装成统一标准的服务,服务之间的调用关系经设计,实现海洋数据交互与功能组合重用.本文阐述了系统开发与部署步骤并展示决策支持部分的示范性系统流程,向决策者提供卫星成像规划、风险评价、溢油预测与应急救援路径...     

基于无人机遥感的大坡度地质露头岩性分类

针对卫星影像难以获取大坡度地质露头数据、传统分类方法无法有效利用影像信息导致地质露头剖面岩性分类精度较低等问题,本文通过无人机遥感技术获取高精度野外大坡度地质露头数据,并提出了一种多尺度混合特征网络模型。研究结果表明：无人机与贴近摄影测量技术相结合的方法在采集地质露头数据的应用中具有较强的可行性;多尺度混合特征网络模型能够有效地提取无人机多光谱影像中的光谱特征和空间特征,实现了大坡度地质露头岩性的高精度分类。以云台山地质公园某露头为例,本文模型的总体分类精度可达89.91%,Kappa系数可达0.85,相比于传统的机器学习算法SVM和MLC精度提高接近15%,相比于Inception V3和ResNet18总体分类精度提高约10%,相比于Hybrid CNN总体分类精度提高1.5%。     

一种基于Harris与RANSAC算法的图像拼接软件研发

图像拼接技术在科研和工程中应用广泛,本文基于Harris与RANSAC算法设计开发了一款图像拼接软件,包括兴趣点检测、特征匹配、精确匹配、图像拼接等主要功能模块,并以普通照片、无人机影像和全景照片为例开展了该软件的应用试验,结果表明:基于Harris与RANSAC算法的图像拼接方法能够较好地实现对普通照片、无人机影像以及全景照片的无缝拼接,该软件简单易用、可靠性强。     

基于ArcIMS的高校土地与房产管理信息系统的建立

针对高校土地与房屋管理中的业务特点及需求,设计开发了土地与房产管理信息系统:基于ArcSDE与SQLServer2000设计建立空间数据库;基于ArcIMS和ASP.NET,开发图形分布平台,实现了图属互查、统计分析等功能;基于ASP.NET开发属性数据管理系统,实现属性数据的实时编辑更新。     

以赛促学,构建面向“地形测量实习”全过程的定量化考核体系

针对“地形测量实习”课程考核存在的问题,构建了“过程化、定量化”的考核体系,以考核学生的实践动手能力为重点优化考核内容,形成了贯穿于实践教学全过程的、多样化的考核方法,制定了定量化的成绩评定标准,课程考核由终结性评价向形成性评价转变。该考核体系引导学生由被动学习转变为主动学习,能够切实加强学生实践能力培养,进而完善测绘学科在工程教育专业认证环境下的人才培养模式。