基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法研究

在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。本文阐述了小波变换的Mallat算法和a′Trous（多孔）算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法（MRAGM算法）,以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT高分辨率全色影像和TM低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM方法比Mallat算法和a′Trous（多孔）算法的融合效果要好。     

融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类

提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高（空间）分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。     

卫星遥感数字正射影像（RSDOM）局部变形的处理

在利用卫星遥感数字正射影像(RSDOM)进行数字线划地图(DLG)更新中,多源遥感影像经几何纠正、融合后存在局部变形,严重影响着后序的更新。结合生产实践,本文提出一些解决局部变形的方法。     

基于主成分分析和决策级融合的高光谱图像分类方法研究

为了评价主成分分析方法和决策级数据融合方法对高光谱图像地物分类结果的影响,作者利用各分类器和主成分分量的优势,提出了两组地物分类结果的决策级融合策略,利用8种常用监督分类方法对高光谱原始图像和PCA变换后不同分量组合图分类得到的结果进行决策级融合,并应用覆盖黄河入海口新老河道交界处的CHRIS/PROBA高光谱图像开展实验研究。结果表明:直接采用每类地物分类精度最高的、空穴和缝隙采用总体分类精度最高的融合策略,在综合考虑生产者精度和用户精度的情形下,仅使用最大似然法、支持向量机和人工神经网络3种分类方法,按照分类精度从高到低的顺序进行的融合分类效果最好,总体分类精度为87.82%。与8种监督分类方法中效果最好的最大似然法相比,精度提高了2.7个百分点,同时明显减少了错分现象,尤其是对于分布面积较小的翅碱蓬和柽柳,滩涂被误分为翅碱蓬、芦苇被误分为柽柳的现象大大降低。     

结合自适应PCNN的非下采样剪切波遥感影像融合

为解决全色与多光谱遥感影像融合中脉冲耦合神经网络参数不能自适应调节问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络模型(PA-PCNN)和保持能量属性(EA)融合策略相结合的非下采样剪切波变换(NSST)的遥感影像融合方法:①通过提取多光谱影像YUV颜色空间变换的Y亮度分量并与全色影像进行NSST变换,获得高频系数和低频系数.②针对低频子带系数,采用EA法进行融合;针对高频子带系数,通过PA-PCNN模型得到的最优参数,以确定最优的PCNN模型,进而实现高频子带系数的融合.③将NSST和YUV进行逆变换得到融合影像.本文选取空间频率、相对无量纲全局误差、相关系数、视觉信息保真度、基于梯度的融合性能和结构相似度测量等6种客观评价指标对融合影像的光谱和空间细节评价,利用多组不同分辨率全色和多光谱遥感影像,通过与4种融合方法对比验证,结果表明本文方法在视觉感知和客观评价方面总体优于其他全色与多光谱遥感影像融合方法.     

工程测量"课程思政"探索

为了落实全员育人、全过程育人、全方位育人,选取建筑类专业课《工程测量》进行课程思政教学探索,以中华优秀传统文化和社会主义核心价值观为引领,以全面提高人才培养能力为关键,将价值引领、能力培养和知识传授进行融合,挖掘其中的思政元素,发挥其思想政治教育功能,调整课程教学内容,形成以培养具有家国情怀、职业道德的高素质人才课程思政体系.为其他专业课的课程思政教学改革提供新的思路.     

PDCA循环法用于专业硕士产教融合培养模式研究

为满足新时代对卓越工程技术人才的需求,本文在分析专业硕士培养现状基础上,从人才培养方案入手,提出了PDCA理念用于产教深度融合培养模式,讨论了产教深度融合培养的目标制定、计划落实、课程体系开发、导师团队优化及实践基地的质量保障建设等方面的模式与对策,论述了专业硕士研究生培养的质量监控体系,总结出教育教学各环节的计划、执行、考查、处理的持续改进和提高的螺旋式上升过程,为专业硕士高水平培养与管理提供参考与借鉴。     

面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。     

复杂环境下智能手机RTK+PDR融合定位

针对室外复杂环境下智能手机定位精度低、抗干扰能力不足的问题,本文利用手机GNSS观测值和手机内置IMU数据,采用RTK和PDR算法融合定位,对比分析了小米8和华为Mate20X两款手机的GNSS数据质量和融合定位算法性能,以及不同观测条件下融合算法的定位精度和稳定性。试验结果表明,在良好和复杂两种观测条件下,采用RTK算法定位精度分别为1.8 m和4.6 m;采用RTK+PDR融合算法定位精度分别为1.2 m和2.6 m,在两种环境下,RTK+PDR融合算法的精度分别提高了50%和76%,即显著提高了智能手机在室外复杂环境下的定位精度。     

数据驱动的蒸散发遥感反演方法及产品研究进展

蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。