基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究

飞机目标的自动提取,是信息处理领域的重要研究内容。提高飞机目标的识别率,可以准确的把握区域动态,为相关决策提供支持。由于数学形态学特征和复杂几何结构等特征相对抗干扰性较强,而骨架线由地物的边界形态决定,不受其他因素影响,具有良好的稳定性。据此,研究选取香港机场多光谱遥感影像作为实验数据,基于骨架线几何特征参数与网络测度,提出了一种由多光谱遥感影像自动提取飞机目标的方法。研究选择基于边缘的多光谱遥感影像分割方法,提取矢量地物边缘;基于约束Delaunay三角网自动提取地物骨架和主骨架;通过选取对飞机目标识别具有良好区分度的特征参数,最终实现飞机目标的自动识别与定位。     

基于模糊聚类分析的1：25万地形图数据挖掘

从地形图的属性特性方面对全国1：25万地形数据库进行数据挖掘，提出地形图属性因子的概念，指出除境界外的其他属性因子是决定一个地区的地表自然条件的基本因素。在对属性因子进行量化的基础上，通过采用模糊聚类分析方法，论述了基于属性因子的基本地表自然条件方面对不同制图单元进行分类的意义和方法。     

基于SWAT模型的细河流域土地利用/覆被变化对径流影响的研究

土地利用/覆被变化对细河流域的水文过程影响显著。为研究不同土地利用/覆被情景对流域水文要素的影响情况,本文构建了适用于细河流域的SWAT分布式水文模型,并拟算出不同情景下的流域多年平均月径流量、多年平均地表径流深度、多年平均蒸发量以及多年平均土壤侧流。模拟结果显示:当流域农林用地增加时,平均月径流量增加了8.40%;当建设用地增加时,平均月径流量减少了4.11%;当旱地及其他未利用地增加时,平均月径流量减少了1.93%。综上所述,细河流域农林用地变化对径流产量的影响相对最大,其增加导致径流量增加;旱地及其他未利用对径流产量的影响相对最小,建设用地和旱地及其他未利用地的增加导致径流量减少。     

GIS支持下的小流域水土保持应用研究

以黄河水土保持生态工程邙山生态园区邙山小流域水土保持为例,基于GIS技术,采用高分辨率遥感卫星IKONOS和高精度1∶1万比例尺DEM数据源,对小流域土地利用、植被覆盖、土壤侵蚀等进行了分析,建立了一个初步的水土保持应用系统.实现了水土保持信息查询、水土保持系列制图、水文特征分析、土壤侵蚀量估算等功能,对推进空间信息技术在水土保持领域应用进行了有益的探索.     

遥感影像植被信息提取方法研究及思考

从植被光谱特征出发,对植被信息提取的方法和现状进行了综述,其中主要介绍了几种具有代表性的植被提取方法,如:植被指数提取法、NDVI与波段合成法、HIS融合法、分级分类提取法、基于知识库提取法等,对各种方法的原理、特点、优势与限制进行了分析、对比、思考,并展望了下一步研究方向。     

高光谱遥感技术在地质领域中的应用

近年来，高光谱应用技术在地质领域得到了深入的应用与发展，不仅深化了地质学的基础研究，也推动着遥感地质填图从岩 性填图向矿物填图的飞跃，推进了高光谱遥感技术在成矿预测、地质成生环境成因信息探测、植被地化信息与理化信息提取以及矿 山环境调查等应用的不断深入。本文围绕高光谱技术的特点，并结合作者近年来的工作实践，论述了高光谱技术在上述领域的实际 应用情况与应用效果。     

基于遥感技术的海岸带土地利用、覆被信息提取方法研究

本文以地处莱州湾东海岸的莱州市为研究区域,以TM影像为主要信息源,在分析各类地物分类效果的基础上,结合区域特点和地物光谱特征,综合利用两期典型季相的遥感图像,并针对每一种土地利用类型确定最佳信息提取影像,提出了基于光谱、地形等多种知识的分层信息提取方法.结果表明该方法分层目标明确,分类精度和计算效率都有明显提高,且在数...     

超高阶次勒让德函数递推计算中的压缩因子和Horner求和技术

摘要：超高阶次（如2000阶次）缔合勒让德函数值的递推计算,在接近两极时达到极大的数量级（超过10的数千次方）,这导致现有递推方法在计算缔合勒让德函数值及其导数值时失效。我们通过插入压缩因子技术,提出一个修改的递推算法,并结合使用Horner求和技术计算球谐级数的部分和。试验表明,该算法至少可以计算到3600完全阶次的球谐级数式,优于现有结果。     

利用土地利用现状数据提取1∶10 000地形图植被信息研究

1∶10 000地形图植被要素的采集和更新较为复杂,考虑国土部门现有的现势性较强的土地利用现状数据可以用来补充1∶10 000地形图中的植被信息,积极开展试验.本文作者利用广东省现有的土地利用现状数据,结合航空(卫星)正射影像图、1∶10 000矢量数据进行了充分试验,走出了一条植被更新的新路子,为省级基础地理信息数据库的完善和更新提供了一种新方法.     

运用归一化光谱混合模型分析城市地表组成

运用归一化光谱混合分析(NSMA)方法,用ETM 数据调查广州市海珠区城市地表组成,采用亮度标准化方法减小亮度变化。通过标准化,使亮度差异在每个植被-非渗透性表面-土壤-水体(V-I-S-W)组成中减小或者消除,这样使得一个单一的端元能够代表一种地表组分。在此基础上,通过归一化影像,选择了植被、非渗透性表面、土壤和水体4种端元,运用一种约束光谱混合分析(SMA)模型,分解了不同种类的城市地表组成。通过与已有模型计算结果比较,认为本文所构建的模型较优,其对研究区非渗透性表面估计的均方根误差为12.6%。