利用HLA的分布式虚拟森林环境构建

以分布式虚拟森林灭火环境为例,基于HLA/RTI协议,设计和初步实现了地形、树木、林火、灭火工具联邦成员组成的分布式森林灭火仿真系统虚拟场景的三维动态生成与显示。系统将仿真的底层通讯和上层的模型控制框架、三维图形绘制分离开来,形成各个独立的模块,具有扩展性和重用性。     

直线特征辅助的靠岸舰船检测

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。     

发现学习在《GPS定位技术》教学中的应用研究

论述了发现式学习与教学的概念,提出了采用发现学习的方法进行《GPS定位技术》教学的可行性,分析了基于发现学习的教学设计和具体内容,指出了发现学习存在的不足。     

M-估计法广义变分同化FY-3B/IRAS通道亮温

采用FY-3B/IRAS亮温资料进行广义变分同化研究。广义变分同化结合了经典变分同化和稳健M-估计两者的优点。区别于经典变分同化依赖于先前的质量控制并要求误差服从高斯分布,把M-估计法耦合到经典变分同化框架中,得到广义变分同化,其弱化了同化前的质量控制和误差服从高斯分布这两个条件。目标能量泛函包含M-估计以保证对离群值具有稳健性,从而能够得到较好的同化结果。对比变分同化前后的FNL资料湿度与GDAS湿度相关系数作为同化结果检验评价。具体操作过程在FNL作为背景场的基础上分别采用经典和M-估计不同的权重因子变分同化FY3B/IRAS资料,把得到的分析场与GDAS进行相关性比较,由于湿度具有较强的非高斯性,文中首先评估了安徽省13个站GPS/PWV和积分相关湿度廓线得到大气可降水量(即GDAS/PWV和FNL/PWV资料)的相关性,进一步基于信息熵自由度思想进行了近一个月IRAS 20个通道对分析场的影响贡献率诊断研究。     

典型遥感数据分类方法的适用性分析——以遥感图像场景分类为例

目前普遍采用的分类器通常都是针对单一或小量任务而设计的,在小数据量的处理中能取得比较满意的结果。但对于海量遥感数据的处理,其在处理时效和分类精度方面还有待研究。本文以遥感图像场景分类任务为例,着重对遥感数据分类问题中几种典型分类方法的适用性进行比较研究,包括K近邻(KNN)、随机森林(RF),支持向量机(SVM)和稀疏表达分类器(SRC)等。分别从参数敏感性,训练样本数据量,待分类样本数据量和样本特征维数对分类器性能的影响等几个方面进行比较分析。实验结果表明:(1)KNN,RF和L0-SRC方法相比RBF-SVM,Linear-SVM和L1-SRC,受参数影响的程度更弱;(2)待分类样本固定的情况下,随着训练样本数目的增加,SRC类型分类方法的分类性能最佳,SVM类型方法次之,然后是RF和KNN,在总体分类时间上呈现出L0-SRCL1-SRCRFRBF-SVM/Linear-SVMKNN/L0-SRC-Batch的趋势;(3)训练样本固定的情况下,所有分类方法的分类精度几乎都不受待分类样本数目变化的影响,RBF-SVM方法性能最佳,其次是L1-SRC,然后是Linear-SVM,最后是RF和L0-SRC/L0-SRC-Batch,在总体分类时间上,L1-SRC和L0-SRC相比其他分类方法最为耗时;(4)样本特征维数的变化不仅影响分类器的运行效率,同时也影响其分类精度,其中SRC和KNN分类器器无需较高的特征维数即可获得较好的分类结果,SVM对高维特征具有较强的包容性和学习能力,RF分类器对特征维数增加则表现得并不敏感,特征维数的增加并不能对其分类精度的提升带来更多的贡献。总的来说,在大数据量的遥感数据分类任务中,现有分类方法具有良好的适用性,但是对于分类器的选择应当基于各自的特点和优势,结合实际应用的特点进行权衡和选择,选择参数敏感性较小,分类总体时间消耗低但分类精度相对较高的分类方法。     

多源数据协同定量遥感产品生产系统的领域模型

大数据技术中的一个难点是如何统筹多源异构的数据。在多源数据协同定量遥感产品生产系统中,不同传感器数据的协同使用为生产系统的各个环节都带来了许多的问题,例如异构数据文件的统一表示和调度,繁杂生产流程的统一抽象等。领域驱动设计是一种应对软件核心复杂性的设计方式。领域驱动是指在设计过程中经过不断的迭代,逐渐提炼出一套灵活优雅的领域模型。领域模型专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系。本文在不断实践的基础上提出了一组较成熟的领域模型,该模型用一种统一的方式解决了多源数据协同生产系统中各方面的问题,并显著地降低了系统集成的难度和工作量,且为新数据源的加入预留了灵活性。     

农业遥感研究应用进展与展望

得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。     

全球气候数据集生成及气候变化应用研究

科技部在"十三五"期间部署的国家重点研发计划"全球变化及应对"专项资助了"全球气候数据集生成及气候变化关键过程和要素监测"研究项目。项目围绕由全球气候观测系统提出的基本气候变量,完善地空天基观测体系,生成中国首套以遥感数据为主体的涵盖大气、海洋和陆表长时间序列、高精度、高时空一致性的产品,即气候数据集,动态监测全球变化关键过程和要素。     

海洋三维遥感与海洋剖面激光雷达

本文从海洋与气候变化等重大前沿科学与应用对空间海洋观测系统的需求出发,基于当前国内外空间激光技术水平与前期海洋激光遥感的探索,提出了海洋遥感从二维向三维发展的紧迫性,并将海洋剖面探测激光雷达作为未来“海洋三维遥感”的主要技术手段。本文对近50年国内外激光海洋剖面探测技术的理论与应用、基础性关键探测机理问题,尤其是近10年来的试验性探索及其在多个海洋科学问题中的应用进行了综述。结合中国自主“观澜号”海洋科学卫星计划中海洋剖面探测激光雷达的系统论证与指标要求,提出了未来海洋剖面探测激光雷达发展路线图建议以及中国有望率先在空间海洋剖面激光探测领域取得突破的设想。     

海洋涡旋遥感：进展与挑战

海洋涡旋数量大、分布广、含能高、裹挟强,是研究物质循环、能量级联和圈层耦合的理想载体。对涡旋的全生命周期追踪观测成为21世纪以来海洋遥感领域最重要的进展之一,并引发了新一轮涡旋研究的热潮。本文从涡旋的温度异常、物质示踪、旋转流场和闭合拓扑等特征出发,简述了红外辐射计、可见光扫描仪、微波高度计、合成孔径雷达等遥感技术在涡旋观测中的机理和方法,重点阐述了卫星高度计涡旋识别与追踪算法及其在涡旋形态学、运动学和动力学中的应用。基于虚拟星座下的多参数遥感,介绍了涡旋在海洋、大气、生态等交叉学科领域的前沿应用和最新进展。指出当前涡旋遥感发展面临的亚中尺度、垂直结构、跨学科研究等3大挑战,展望了新一代遥感技术在未来海洋科学特别是涡旋海洋学研究中的应用前景。