小波理论在遥感图像融合中应用

小波变换用于多源遥感图像融合已得到了国内外学者的广泛关注,并且又提出了很多小波变换与传统融合方法结合的融合算法。本文在对这些算法进行总结的基础上,讨论了基于小波包变换和最优树变换以及多进制小波变换在融合中的应用,分析他们在融合中各自的特色,以便使用时根据具体情况进行选择。     

SAR图像点目标检测新方法

分析了2L-IHP目标检测算法,提出了一种基于幅度和相位信息的SAR图像目标检测方法,实现了SAR图像中人工目标的有效检测.     

一种Brovey变换图像融合法的改进算法

分析了的Brovey变换融合算法,提出了一种新的基于Brovey变换、对数变换亮度调整的图像融合方法,试验数据的对比和分析证明了其保留多光谱影像的光谱信息.     

基于遗传算法的空基导航信号增强平台组网优化方法研究

根据空基导航信号增强平台的工作原理设计了组网优化评价指标;然后简单介绍了遗传算法的基本原理,对空基增强平台的空间位置进行了二进制编码;最后采用通用的遗传算法对空基导航信号增强平台空间分布进行优化搜索。仿真实验结果证明该算法能够对空基导航信号增强平台进行有效布置,覆盖范围内导航服务误差分布合理,并且能够根据实际要求对空基平台进行优化调整。     

GNSS系统及其技术的发展研究

阐述了国际上卫星导航系统的总体发展,对美、俄、欧、中的四大全球系统,以及相关的区域系统和增强系统进行了简单的介绍,研究分析了GNSS系统及其技术的发展趋势,同时分析了我国Compass全球系统面临的机遇和挑战,并提出了我国未来工作的建议.     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

重金属污染胁迫下盐肤木的生化效应及波谱特征

利用遥感生物地球化学的原理和方法,分析了德兴铜矿的重金属污染状况和植物盐肤木的生物地球化学效应,对盐肤木生物地球化学效应的波谱特征进行了系统的提取和分析.研究发现酸、铜、镉等是德兴铜矿地区主要的环境污染因子,野外调查及样品的化验分析表明盐肤木对铜元素呈现一定的富集作用和很强的位移效应,是适合铜矿复垦的植被.利用导数光谱、包络线去除、红边效应、植被指数等光谱信息处理方法对盐肤木的野外波谱分析表明,随着叶片中Cu等金属元素含量的增大,其产生的毒化效应的波谱特征越明显,盐肤木叶片光谱反射率明显升高,波形蓝移,红边陡坡斜率增大,叶绿素吸收深度变浅,吸收中心稍有蓝移,水的吸收深度变浅,吸收中心位置红移,绿度指数变化明显.对波谱特征及其与重金属含量的相关关系综合分析后认为,红边特征、植被指数NDVI、叶绿素吸收深度与叶片铜含量关系显著,可以作为植被铜污染遥感图像特征提取的参考.     

遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。     

多点地质统计学在河流相储层建模中的应用

多点地质统计学综合了基于象元方法以及基于目标方法两者的优点,对于河流相等具有复杂地质形态的储层精确建模具有较强的优势.在对传统建模方法综合分析的基础上,介绍了多点地质统计学的基本理论及SNESIM算法,并应用该技术对大牛地气田某开发井区的辫状分流河道相进行了实际建模.研究结果表明,在河流相储层建模中,该方法比传统的建模方法更具优越性.最后,进一步综合讨论了多点地质统计学目前面临的主要问题(包括训练图像、目标体连续性、数据样板选择、综合地震信息等方面)的改进方法.