天山山区典型内陆河流域径流组分特征分析

通过对天山南北坡的两个典型流域降水、地下水、河流、融冰雪水δD和δ¹⁸O及水化学检测,基于同位素径流分割模型定量分析了年内径流组分特征。结果表明：（1）两条河流的径流组成中地下水为构成径流的主要成分,其次是冰川融水,融雪水及降水,但南北坡径流组分表现出较明显的差异,乌鲁木齐河流域中冰川融水的比重要大于黄水沟流域,对气候变化响应明显。（2）两条河流在不同季节径流组分也表现出较大差异,春季径流组分差异最为明显。     

天绘一号卫星影像的平原绿化提取方法

平原绿化是我国平原地区森林植被的主体,为生态环境建设提供了有力保障。但平原绿化分布零散,斑块面积小,不易被准确提取。本文以河南省封丘县为例,利用天绘一号卫星影像面向对象分类技术提取了平原绿化。在面向对象分类过程中,针对不同平原绿化信息选取不同的分割尺度和参数,建立影像对象的分割层次结构,确保农田林网、通道防护林、四旁防护林等平原绿化信息能够被准确分割。分类时通过构建隶属度函数,利用层与层之间的关系,子类继承父类的分类特征,在此基础上增加自己的特征,建立分类规则集,逐层提取绿化信息。本文共获取封丘县平原绿化面积152.51 km²,其中,农田林网36.09 km²,通道防护林21.29 km²,四旁防护林71.56 km²,片林23.57 km²。利用验证点数据,对分类结果进行精度评价,总体分类精度为93.50%,Kappa系数达到0.92。     

市场分割与中国城市出口差异

出口贸易是中国经济增长的引擎,也是影响城市经济发展的重要因素。中国城市出口活动强度呈现由东向西逐渐递减的趋势,东部沿海地区的城市群表现最为优异。经济转型背景下地方政府采取的市场分割政策对中国城市出口差异有显著影响。基于新经济地理理论,在企业微观层面使用Heckman选择模型分析的结果表明：① 短期内,国内市场分割程度加剧导致企业因国内市场受限而替代性地进入国际市场以追求规模经济效益,从而通过增加出口企业数量提升城市出口表现;长期来看,市场分割限制了企业的规模经济效益和专业化分工能力,降低了出口企业的生产率和国际竞争力,从而损害城市出口贸易的可持续发展;这一机制还受到企业所有制及地理区位的影响。② 市场分割对企业出口行为的扭曲程度依外资企业、国有企业、私营企业的顺序递增。③ 在中国中部地区,改善省际交通条件有助于缓解国内市场分割对企业出口行为的扭曲作用,在东部和西部地区则不明显。     

基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取

基于灰度形态学,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路网络的方法.首先利用灰度形态特征对遥感影像进行分割,进而得到基本的道路网络轮廓.然后在此基础上,利用线段特征匹配方法提取道路网络.提出的方法能适应于从道路和背景区别不很清楚的遥感图像中提取道路.实验结果也表明,本文方法能有效地从遥感影像中提取道路网络.     

可视化人体的整体坐标系统

可视人数据集是人体解剖结构的基础信息数据集.为了确定人体结构在三维空间中的准确定位以及在不同个体之间便于比较,文中提出和建立了可视化人体的整体坐标系统.以通过耻骨联合上缘中点的水平横切面为标准原点平面,将人体分为上、下部:上部包括头,颈、胸、腹、上臂、前臂等重要部位;下部包括骨盆、下肢和手.人体的整体坐标系可以确定人体重要结构的每一个体元的空间绝对坐标及相对坐标,在图像的分割、匹配、重建中起重要作用.通过坐标系统的变换,人体整体坐标系统可以方便地应用于临床的定位定量诊断,手术导航,放射定位治疗以及人体运动功能等领域的研究.     

一种稀疏降噪自编码神经网络影像变化检测方法

采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选...     

基于极差归一化变换的超低频地震电磁场事件提取方法研究

介绍一种高采样率超低频地震电磁场观测系统,通过对几种事件分析和提取方法的优缺点讨论,引入一种新的事件判定和提取方法,即极差归一化变换法,利用该方法对怀来地震台的超低频地震电磁场试验观测数据进行分析处理.研究结果表明:极差归一化变换法在事件阈值计算中不受观测数据幅度变化的影响,且受到背景噪声干扰的影响比较小,是一种比较有应用前景的超低频地震电磁场事件提取方法.     

面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测

变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。     

结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法

利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。     

欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为：①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。