雷达遥感图像分类新技术发展研究

总结了雷达遥感图像分类技术的发展过程,指出新的分类技术正朝着采用新特征(如雷达极化信息与干涉信息、多参数极化干涉信息、多时相信息、DEM与地理信息等),应用新理论(如小波理论、分形理论、模糊理论),设计新算法(如改进的最大似然法、上下文分类法、改进的神经网络分类算法等)的方向发展.     

图象分割中随机噪音的影响

该文在生成的灰度图象上加上随机噪音，用最大后验（ＭＡＰ）估计方法、模糊Ｃ－均值方法和Ｏｔｓｕ阈值方法进行了分割计算，对结果进行了对比分析，绘出了分割随噪音的标准差变化曲线，对噪音图象使用了不同的滤波方法处理之后，并进行计算。     

宇宙信息

“哈勃”揭示迄今最深宇宙图像 使用美国宇航局的哈勃空间望远镜,天文学家制作出了一幅宇宙最深邃的图像。这幅被称为极深场的照片综合了10年来“哈勃”以最初的哈勃超深场为中心所拍摄的图像。     

基于图像语义分割的层位自动追踪方法

层位追踪是地震资料解释中基础且重要的工作.传统的层位追踪主要依靠人的主观性判断,是一项既要求专业知识经验,同时又费时费力的环节,为此本文提出了一种基于图像语义分割技术的层位自动追踪方法.图像语义分割是像素级别的分类技术,我们将地震剖面中的层位看作图像中的一个语义类别,借助分割网络进行层位的分类与追踪.本文选择了改进的Dense-UNet神经网络作为分割算法,该网络强调对特征的传递和复用,同时避免了梯度消失的问题,能够很好适应地震数据的分割任务.首先以实际地震数据制作实验所用数据集,应用数据扩充方法增大训练样本数量,再借助改进的Dense-UNet神经网络训练出最优的追踪模型,通过测试集在最优模型上的表现来评价追踪的效果.实验结果表明,改进的Dense-UNet网络能够准确且快速的自动完成层位追踪任务,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于卷积神经网络的电成像图像空白条带填充方法

全井眼微电阻率成像(Fullbore Formation Micro Imager,FMI)技术广泛应用于强非均质性的碳酸盐岩储层测并精细解释.然而,由于各极板间间隙的影响,FMI无法测量360°全井壁地层电阻率信息,这使得FMI图像出现空白条带,严重影响了图像视觉和测井解释进程.为获取全井壁的电阻率信息,必须有效的填充空白条带.本文在探讨现有的电成像图像空白条带填充方法基础上,提出了一种基于卷积神经网络的电成像图像空白条带填充方法.与常用的Criminisi插值法对比填充效果显示:该方法完全适用于各种特征的电成像图像空白条带填充,延续了所有待填充边缘的暗色条带和亮色背景,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性高达0.9581.Criminisi插值法在复杂区域电成像图像的填充结果连通性较差且存在干扰区域,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性仅为0.5924.本文提出的方法具有处理速度快、干扰区域少、连通性强、相关性高的特点,能够满足电成像空白条带成规模填充的实际应用需求,还可为测量极板间的测量缺失带信息处理提供参考手段.     

煤田火区特征的土地覆盖分类方法 ——以乌达煤田火区为例

土地覆盖变化是土地分析与评价和生态环境变化预测的重要科学基础, 通过精确的土地覆盖分类方法 获取高精度的土地覆盖图是研究煤田火区生态环境变化的必要手段。本文以最大似然法、光谱角度法、面向对象 分类法和基于复合分区的分层分类法进行乌达煤田火区土地覆盖分类的方法研究。研究结果表明, 基于复合分区的 分层分类方法分类精度较高, 总体分类精度为92.97%, kappa 系数为0.9155。该方法通过基于地表热辐射特征、热 异常状况、地貌类型, 以及对生态系统扰动状况等的划分, 减少了地物信息的混淆度, 即通过提     

基于均值-标准差的K均值初始聚类中心选取算法

遥感图像分类是遥感图像处理中长期存在的一个难题，针对不同的传感器图像，不同的应用需求，选择合适的分类算法非常重要。在分类中不仅要考虑分类的精度，而且要考虑分类效率。本文研究了K均值算法的初始聚类中心的选择对算法本身聚类精度及效率的影响，提出了一种高效高精度的初始聚类中心选取方案，实验结果表明。利用该算法进行地表分类，效率比ENVI的K-Means（K均值）模块高。     

京西地区多种遥感图像地质解译效果评价

笔者以京西王平村地区作为评价区,对多种遥感图像在地质上的解像能力进行了比较和评述。指出了彩红外像片,侧视雷达像片和陆地卫星图像的应用条件,并分析了各种图像在解译中的优势和不足。     

天文学家发现暗能量存在的新证据

8月7日,来自美国夏威夷大学天文研究所的天文学家们宣布,发现迄今为止最确切的暗能量存在证据。夏威夷大学的天文学家通过比较已知的星系数据库和宇宙微波背景图像,在宇宙大尺度结构（诸如超星系团、巨洞）中探测到了暗能量的存在痕迹。“我们现在能有效地捕捉暗能量的踪迹了,正是它扩张出了巨大的空洞和超星系团”,他们说。     

伽利略望远镜改变世界的工具

1609年。荷兰人发明的放大镜简在意大利帕多瓦的街头流传开来。伽利略就是在这种与玩具相差无几的简易工具的基础上产生了发明望远镜的伟大设想。这位生活在意大利托斯卡纳地区的科学家对最初的放大镜筒进行了根本性的改造：在短短几个月的时间内,就使这种工具获得了更为清晰的图像效果,放大率也提高到了三十倍。