高光谱数据的降维及Tabu搜索算法的应用

在高光谱影像的分类过程中,如何有效地降低特征空间的维数,又能保证原始数据所包含的丰富地物信息是一项十分重要而繁琐的工作.深入分析了这种降维的必要性,并针对当前常用的降维方法存在的问题,提出了运用Tabu搜索算法获取对分类最为有利的特征波段的思想.考虑到高光谱数据的特点,指出了算法运行中应该注意的若干关键参数设置问题.实验表明,Tabu搜索算法在求解质量和执行效率方面都有着良好的表现,可以用于高光谱数据的降维处理.     

基于纠错编码的小波域自适应盲水印算法

提出了一种小波域自适应盲水印算法,并采用(7,4)汉明码技术进行纠错编码.以伪随机二值序列作为水印,采用中值系数抖动的方法将水印嵌入到小波变换后的低频分量,并且根据小波域系数间隔的大小自适应地确定水印量化步长,水印检测过程不需要原始图像的参与.实验结果表明,算法的自适应性强,具有较好的不可见性,且可以有效地抵抗JPEG压缩、锐化、加噪、模糊和缩放等攻击.     

基于星通软件的农村土地承包经营权确权登记颁证数据处理

更新地籍信息对于记录土地所有权和财产分割的变化至关重要,在大多数情况下,现有的宗地图不能提供关于地块边界的最新信息,因此,需要及时提供地籍图中的地籍数据和地块边界信息。本文以安徽省一个行政村土地承包经营权确权登记颁证为研究对象,以星通承包经营权采编系统(以下简称星通软件)在土地确权颁证登记中的应用为研究内容,通过实践表明,星通软件为农村土地确权内业数据处理带来了极大的便利。     

Exploring hyperspectral bands and estimation indices for leaf nitrogen accumulation in wheat

Hyperspectral sensing can provide an effective means for fast and non-destructive estimation of leaf nitrogen (N) status in crop plants. The objectives of this study were to design a new method to extract hyperspectral spectrum information, to explore sensitive spectral bands, suitable bandwidth and best vegetation indices based on precise analysis of ground-based hyperspectral information, and to develop regression models for estimating leaf N accumulation per unit soil area (LNA, g N m⁻²) in winter wheat (Triticum aestivum L.). Three field experiments were conducted with different N rates and cultivar types in three consecutive growing seasons, and time-course measurements were taken on canopy hyperspectral reflectance and LNA under the various treatments. Then, normalized difference spectral indices (NDSI) and ratio spectral indices (RSI) based on the original spectrum and the first derivative spectrum were constructed within the range of 350–2500 nm, and their relationships with LNA were quantified. The results showed that both LNA and canopy hyperspectral reflectance in wheat changed with varied N rates, with consistent patterns across different cultivars and seasons. The sensitive spectral bands for LNA existed mainly within visible and near infrared regions. The best spectral indices for estimating LNA in wheat were found to be NDSI (R₈₆₀, R₇₂₀), RSI (R₉₉₀, R₇₂₀), NDSI (FD₇₃₆, FD₅₂₆) and RSI (FD₇₂₅, FD₅₁₆), and the regression models based on the above four spectral indices were formulated as Y = 26.34x^1.887, Y = 5.095x − 6.040, Y = 0.609 e^3.008x and Y = 0.388x^1.260, respectively, with R² greater than 0.81. Furthermore, expanding the bandwidth of NDSI (R₈₆₀, R₇₂₀) and RSI (R₉₉₀, R₇₂₀) from 1 nm to 100 nm at 1 nm interval produced the LNA monitoring models with similar performance within about 33 nm and 23 nm bandwidth, respectively, over which the statistical parameters of the models became less stable. From testing of the derived equations, the model for LNA estimation on NDSI (R₈₆₀, R₇₂₀), RSI (R₉₉₀, R₇₂₀), NDSI (FD₇₃₆, FD₅₂₆) and RSI (FD₇₂₅, FD₅₁₆) gave R² over 0.79 with more satisfactory performance than previously reported models and physical models in wheat. It can be concluded that the present hyperspectral parameters of NDSI (R₈₆₀, R₇₂₀), RSI (R₉₉₀, R₇₂₀), NDSI (FD₇₃₆, FD₅₂₆) and RSI (FD₇₂₅, FD₅₁₆) can be reliably used for estimating LNA in winter wheat.     

基于粒子群算法的全极化SAR图像非监督分类算法研究

提出了一种基于H/α/A和粒子群优化(PSO)算法的全极化SAR数据非监督分类方法。该方法利用H/α/A对全极化SAR数据进行基于散射机理的初分类,计算各类别的聚类中心,并利用计算结果对PSO算法进行初始化,然后采用PSO对极化SAR数据进行迭代分类。在运算过程中,引入了基于最大似然准则的复Wishart距离,以提高分类器的性能。实验结果验证了该算法的有效性,所提出算法的分类结果优于传统的Wishart-H/α/A分类方法。     

上海市集中测绘成果管理系统的建设与维护

本文在深入调研上海市集中测绘成果管理系统的基础上,通过对系统的建立与长期维护的总结,简要的介绍了系统实现的功能与系统架构,总结了系统建设过程中的思路与做法。着重阐述了系统在整合测绘处理与成果管理、保持基础数据的现势性方面所取得的成果,总结了系统在建设与使用过程中的优缺点,为其它地区建立或改造测绘成果系统提供借鉴。     

基于卡西欧fx-4800P计算器的附合导线近似平差程序

卡西欧fx-4800P计算器近年来普遍应用于工程测量工作中。针对卡西欧fx-4800P计算器具体特点,编制附合导线近似平差计算程序,并演示算例,可以提高计算准确率与工作效率。     

面向对象空间数据模型的结构设计

以面向对象方法提出了空间数据模型,探讨了面向对象空间数据模型中空间对象及类的描述方法和体系结构,分析了体系结构中各层之间的逻辑关系,并以城市道路交通信息为例,设计了道路交通信息的层次划分和关系构成。     

指数平滑与曲线拟合模型在沉降监测中的应用

通过分析建筑物沉降监测数据的特点,采用了指数平滑和曲线拟合模型对建筑物沉降监测数据进行处理,实现了两种数据处理模型的建模过程,并用于建筑物沉降量的实际预测,验证了模型的可行性。     

土壤含盐量反演的研究

运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,开展对土壤含盐量定量提取的研究,通过对图像预处理、特征提取、建立BP神经网络模型（Back Propagation Network）等研究工作,探讨反演土壤含盐量的方法。研究结果表明：神经网络模型具有极强的线性和非线性拟合能力,模拟遥感影像特征与土壤盐分之间比较复杂的关系上有很大优势。研究结果不但为利用Hyperion数据反演土壤含盐量提供理论依据,而且还为其它地表参数的反演提供参考。