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641.
陈欣扬 《中国科学院上海天文台年刊》2004,(25):135-143
望远镜监控系统可以用来监控诸如机场上空的鸟群、低空云层以及跑道和停机坪上的异常物体等机场远距离目标。整个系统的设计分为光学与机械、望远镜控制、以及监控成像与图像处理三个子系统。在光学与机械部分,着重论述望远镜的光学特性和电机驱动方式下的机械结构改进;在望远镜控制部分,分析了控制电机的选择、单片机的控制方式、以及计算机控制软件的功能设计;最后概述了监控成像与图像处理部分的初步实现方式。 相似文献
642.
胡启明 《测绘与空间地理信息》2017,(4)
地形与地貌是数字地形分析中重要的自然地理要素,数字高程模型中蕴含着丰富的地形地貌信息,从中提取地形特征线信息是当前地学研究的热点之一。目前,很多学者使用不同的方法来研究地形特征线的提取,但是仍然存在着许多不足之处。本文对这些方法进行了介绍,对各种方法的研究现状展开综述并分析了优点和不足,最后对特征线提取方法存在的主要问题进行总结和展望。 相似文献
643.
一种基于背景先验的飞机目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有高分辨率遥感影像目标检测算法的不足,该文提出了一种基于背景先验的飞机目标检测方法:针对固定设施基本不变的特点,将无飞机的固定设施历史影像与同一地区的待检图进行变化检测,再结合飞机的形状、尺寸信息从变化检测结果中提取飞机目标;为了减小高分辨率遥感图像中噪声的影响,采用对象为基本分析单元;通过Mean Shift分割获取对象,采用TSVM分类方法进行变化检测;为了在滤除噪声时不丢失飞机边缘,采取了双边滤波的滤波方法。实验结果证明该方法具备较高的准确率,适用于固定设施中的目标检测。 相似文献
644.
深度残差网络的多光谱遥感图像显著目标检测 总被引:2,自引:2,他引:0
本文侧重于介绍智能化摄影测量深度学习的深度残差方法。显著目标检测致力于自动检测和定位图像中人最感兴趣的目标区域。多波段遥感图像因其更加丰富的光谱信息和揭示观测目标物理属性的能力在目标检测中获得重要应用。传统的显著目标检测方法通过手工设计特征,计算图像各像素或者超像素与邻域像素或者超像素之间的对比度检测显著目标。随着深度学习的巨大发展,特别是全卷积神经网络的引入,基于深度卷积网络的显著目标检测算法取得重要进步。然而,由于数据获取和标记的困难,多波段遥感图像显著目标检测的研究依然主要采用手工设计特征。本文研究基于深度卷积神经网络的多波段遥感图像显著目标检测算法,提出一种基于深度残差网络的自上而下的多光波段遥感图像显著目标检测网络,该网络可以有效挖掘深度残差网络不同层次上的显著性特征,以端对端方式实现显著目标检测。为了应对多波段遥感图像数据量有限、无法训练深度残差网络的问题,本文提出通过浅层神经网络从RGB图像直接生成多波段遥感图像,实现光谱方向的超分辨率。在现有多波段遥感图像和可见光图像显著目标检测数据集上的试验结果超过当前最好方法10%以上,验证了本文方法的有效性。 相似文献
645.
646.
647.
648.
天体的光度测量是测定接收到的天体的电磁辐射流量,天体物理学中也称之为测光.测光是天体物理研究中最基本的研究方法之一,由恒星的测光值可以得出其他重要的天体物理参量,如恒星的视星等(亮度)、色指数(颜色)、温度以及变星的光变曲线;结合恒星距离的测定,也可以得到其光度等物理特性.电荷耦合器件(CCD)作为新一代探测器得到广泛使用,针对探测器的数字化方式出现了各种不同的测光方法.首先简单介绍CCD探测器;然后重点介绍孔径测光以及它的适用范围;接着介绍点扩散函数测光和它的适用对象,包括在点扩散函数测光中用的两种比较新的点扩散函数模型——数字点扩散函数(digital PSF)和有效点扩散函数(ePSF);进一步介绍孔径测光和点扩散函数测光的对比,并引出一种把这两种方法结合起来的测光方法;作为测光方法近期的一项重要应用,介绍在密集场中变星光变的精确测定方法;最后总结这几种测光方法并对未来的方法改进提几点看法. 相似文献
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[本刊讯]由卢小平、王双亭主编的《遥感原理与方法》一书已于2012年8月由测绘出版社出版。该书系统叙述了当代遥感的理论、方法、过程、应用及最新进展和发展趋势。全书共分10章。第1章介绍了遥感的基本概念、基本过程、技术系统及其发展历程;第2章详细叙述了电磁波及其传播机理,包括电磁波及其特性、物体的发射辐射特性、地物的反射特性、大气对电磁波传输的影响、反射辐射和热辐射传输方程;第3章至第4章系统介绍了各种传感器及其成像原理和 相似文献