利用方向纹理特征从影像上搜索道路中心线

针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。     

基于时空主题模型的微博主题提取

目的 已有地理主题模型没有考虑不同区域对微博主题影响程度的差异性,同时他们将时间要素离散化,难以得到连续时间上的微博主题强度。提出了一种顾及连续时间及区域影响力因素的时空主题模型。该方法将城市划分为多个区域,依据各兴趣点类型及数量对区域赋予权重以表达区域社会功能对微博主题的影响程度,基于稀疏增量式生成模型表达微博主题分布,利用 Beta分布描述主题在连续时间中的强度,最终通过Gibbs采样得到时空主题模型各参数。实验表明,本文方法能发现连续时间上微博主题的演变,与已有地理主题模型相比,能更加准确地提取微博主题。     

利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究

应用决策树的理论和方法,利用遥感数据及其他相关数据和资料进行土地利用信息分类。通过研究地物光谱统计特征,讨论了通过耕地指数等归一化地类指数来增强影像地类特征、结合DEM提取土地利用信息的决策树分支点的设计方法,较好地解决了水体和建筑阴影、道路等容易混淆区域的区分问题。     

抗几何攻击的高分辨率遥感影像半盲水印算法

提出了一种可有效抵抗几何攻击的高分辨率遥感影像半盲水印算法。该算法充分考虑了高分辨率遥感影像的特点,在水印嵌入方案中,对原始水印信息进行扩频处理,将水印值与最高有效位进行匹配,生成密钥矩阵,水印嵌入到最高位或次低位,并以二进制方式保存生成的密钥矩阵;在水印提取方案中,采用模板匹配技术提取出最优的水印信息。实验结果表明,该水印方案具有良好的不可见性,并且对影像的裁剪、旋转、平移、加噪、滤波等操作具有较强的鲁棒性。     

基于R树索引的三维场景细节层次自适应控制方法

针对大规模三维城市建模需要,介绍一种基于三维R树索引的多细节层次（简称LOD）管理方法,从叶节点层向根节点自动生成LOD场景,并设计实现LOD检索的算法。通过试验分析,证明本文的LOD定义参数能够定量控制三维场景中的渲染目标数目,进而实现三维场景的自适应可视化方法,尤其适合于建筑物和树木类型的地物目标。     

多角度偏振遥感在水体油污染监测中的优势分析

为了更好地进行水体油污染监测,首先简要介绍了多角度偏振探测技术,然后着重分析了水体油污染目标的偏振特性,同时从目标地物反射光谱的偏振探测机理出发,讨论了它们偏振光谱的空间特征,并总结出3条普适规律.结果显示:偏振光谱信息与强度辐射光谱信息相比,目标地物间反射光谱的微小差异得到了增强,且在大角度入射时,增强效果更为明显....     

空间U统计量法在遥感蚀变信息提取中的应用研究

鉴于传统蚀变异常信息提取方法的局限性,试图在二维光谱特征空间(即散点图)中研究遥感蚀变信息的提取方法.在二维散点图中,两个波段灰度值的联合分布体现了各向异性的特点,聚类常呈类似椭圆形分布.对散点图中点的频数使用空间U统计量法逐个获得地物聚类的椭圆参数,将每个椭圆内的点映射到遥感图像上,经过目视解译,最终获得蚀变异常信息...     

基于时空系统统一的北斗与GPS融合定位

我国的北斗卫星导航定位系统目前已经发射9颗“北斗”卫星,北斗区域卫星导航系统的基本系统已建设完成,正开展星地联调和测试评估工作,已经具备我国范围内的初步三维定位导航能力。本文研究了Beidou和GPS的时间系统/坐标系统的统一、卫星广播星历与卫星位置计算,以及二者的高精度定位算法,并实现了Beidou和GPS载波相位的数据融合和高精度联合定位,最后通过2011年9月29日的实测数据和处理结果证明了本文方法的正确性,同时为北斗二号系统的调试提供相关试验与结果。     

深基坑测斜技术探讨

介绍了测斜仪的工作原理和应用,通过该技术在合肥市某特大基坑中的实际运用,总结了测斜技术在深基坑监测中出现的若干关键问题,并分别从测斜管的布设、测斜管的埋设、精度分析、数据处理等方面进行探讨。     

几种天绘一号卫星影像分割方法及质量评价

为寻求更适合天绘一号卫星影像的分割方法,文章采用均值偏移分割、分水岭分割、数学形态学分割、连通分量分割4种图像分割方法对天绘一号卫星影像进行分割实验,并从视觉和定量两方面对分割结果进行评估.结果表明:均值偏移方法的分割质量更佳,且分割结果更有利于提升后续处理的效率;几何形态较规则、质地较均一、复杂度较低的地物类型分割质量较高,反之则较低.