遥感图像分割中的小波域改进信息割算法

针对传统信息割(IC)算法对存在灰度变化的图像易引起误分割的问题,提出了一种小波域改进信息割(W\\|MIC)算法。使用一个新的结合像素点灰度关联和空间关联的Parzen窗对IC进行改进,以降低灰度变化对分割的影响;将MIC引入到小波域,利用小波的平滑作用降低参数选取复杂度,改善图像分割效果。遥感图像分割实验结果表明,W\\|MIC可有效降低参数选择效应,不仅避免了灰度变化引起的误分割,而且还较好地保持了图像边缘。     

基于CBERS的黄河湿地生物量反演研究

本研究以黄河湿地郑州段为研究区,利用RS与GIS技术,基于2009年5月7日获得的CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像和地面实测植被生物量信息,采用回归算法构建反演模型,经对比分析得到最优计算模型。结果表明,反演模型计算精度达到86.32%,利用CBERS 2B卫星CCD多光谱遥感影像可满足植被生物量的反演需要。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R²≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。     

挪威的油气资源管理与投资环境

挪威是世界上重要的石油生产国和出口国,对世界石油市场供需稳定有重要影响。本文在项目工作基础上,简要讨论了挪威油气资源管理与投资环境,包括油气资源潜力与油气工业概况、油气管理体制与框架、主要管理机构、主要油气法律、油气权设置、主要油气管理政策、油气税制等。     

大都市郊区农村土地制度综合改革的探索与创新——以上海市浦东新区为例

在中央提出推进新型城镇化和实施农村土地制度改革试点的新形势下,如何适应客观实际、率先探索出大都市郊区土地综合改革新路并为全国其他地区改革提供参考借鉴,具有十分重要的现实意义。本文以上海市浦东新区为例,深入分析梳理大都市郊区农村土地开发利用和改革创新所面临的问题与主要瓶颈,在此基础上就如何深化农村土地制度综合改革的总体思路和具体措施提出有针对性和可操作性的对策建议。     

国际标准海图的解析与三维显示研究

在．NET环境下,利用C#语言,研究并从底层实现了符合S-57规范的国际标准海图的解析,并将解析出的海图数据与遥感影像,DEM数据进行三维叠加显示,增强了海图显示的真实性,对于海图的应用与发展有一定的意义。     

相对仿射变换自适应模拟下的ASIFT宽基线立体匹配研究!

目的 针对Affine-SIFT(ASIFT)穷举模拟影像匹配带来的海量特征描述符提取以及高维距离计算问题,本文提出了一种自适应选取最优仿射变换集以大幅减少模拟影像数量,进而提高 ASIFT宽基线立体影像匹配效率的方法,并就其中单应性下的相对仿射变换模拟、渐进式匹配搜索与模型参数估计以及最优仿射变换集的确定等关键问题进行了阐述。实验表明,本方法较好地兼顾了 ASIFT宽基线立体影像匹配的稳健性与效率,具有实用价值。     

三频精密单点定位观测模型初探

三频观测值为导航定位提供了更多的观测值组合选择。在利用载波相位三频线性组合消除一阶电离层误差的基础上,对组合模糊度为实数和整数两种情况下的二阶电离层误差及观测噪声水平进行了分析,获得了几种适用于精密单点定位的三频观测值组合。     

三维地形可视化中不同图元渲染效率比较分析

大规模地形场景一般由几百万甚至更多的顶点构成,地形瓦片的图元组织与绘制效率直接决定了地形渲染的速度和质量。为明确Triangles,Triangle Strip,Triangle Fan和优化的Triangle Strip图元渲染效率,选取常用的11种大小瓦片样本进行对比试验。从初始化时间、索引缓存大小和实时绘制时间3个方面评估图元效率。结果表明：在地形瓦片小于256时,Triangles和优化的Triangle Strip具备较高的渲染效率,Triangles会占用较大的索引缓存;在地形瓦片超过256时,优化后的Triangle Strip图元具有最高绘制效率,并且占用最小的索引缓存。     

颜色和形态学在交通标志识别中的应用研究

从自然场景中识别出交通标志是智能交通系统中的一个重要问题,本文提出了一种基于颜色和形态学的交通标志识别方法.该方法在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,并采用形态学重构提取目标区域.再通过标记法检测目标区域形状,检测出交通标志.最后,利用SIFT算法进行模板匹配,识别出交通标志.实验证明,该方法在识别正确率和运行效率上具有明显优势.