基于地貌特征的崩塌、滑坡、泥石流遥感自动识别

建立了一种基于地貌特征的崩滑流（崩塌、滑坡、泥石流）遥感自动识别方法,通过对地物的光谱特性、几何形状和顺坡性相关的6次布尔运算完成对崩滑流的自动识别。并以碧罗雪山一处高山峡谷地区为例,采用10m空间分辨率的SPOT-5多光谱影像和1：5万地形图生成的DEM（数字高程模型）作为数据源,进行了崩滑流自动识别效果的检验。实验结果表明：①该方法顾及了地貌对崩滑流空间几何形态的影响,可以有效地提高崩滑流遥感自动识别的正确率;②识别对象与数据源的关系明确、逻辑简单、决策阈值容易确定,便于使用决策树进行分类;③该方法对数据源要求较低,只需中等以上比例尺的DEM和拥有红、近红外的遥感影像即可;④粘连图斑的分割是该方法面临的主要难题。     

融合速度和方向信息的船舶位置高精度预报

船舶位置信息的准确性和实时性是其导航避碰的重要依据,传统自动识别系统(automatic identification system,AIS)获取的船舶位置信息存在精度不足和动态信息滞后等缺点,制约了导航预警的性能。基于AIS采集数据,分别解码出船舶位置、速度和航向信息,采用静态试验测试其精度,结果发现位置精度波动较大,速度和航向精度较为稳定。提出利用船舶当前位置、速度和航向计算下一时刻船舶位置,与AIS实测位置比较,检验定位信息是否含有粗差,提高船舶定位的精度;将船舶位置信息、速度信息和航向信息作为观测值,建立统一的多类观测值高阶多项式模型,预报船舶下一时刻位置,实现船舶位置的实时获取。结果表明,当剔除位置粗差时,预报精度可达1m。     

长江下游水道引航实现可视化

中国首个省级海事暨水上搜救中心在南京宣布正式建成启用。其由闭路电视系统、船舶交通管理系统、长江江苏段地理信息系统、船舶自动识别系统和全球定位系统组成。当江面遇风遭雾或发生搁浅、火灾、重大碰撞事故,即能迅速查询到距离事故现场最近的执法人员、车辆、船艇的精确位置,使得重点水域中搜救人员能在三十分钟之内到达现场。     

基于地貌特征的浅层崩滑体遥感自动识别

建立了一种基于地貌特征的浅层崩滑体遥感自动识别方法,通过对地物的遥感光谱特性、几何形状和顺坡性相关的6次布尔运算完成对浅层崩滑体的自动识别.并以碧罗雪山一处高山峡谷地区为例,采用10m空间分辨率的SPOT-5多光谱影像和1:5万地形图生成的DEM(数字高程模型)作为数据源,进行了浅层崩滑体自动识别效果的检验.实验结果表明:①该方法顾及了地貌对浅层崩滑体空间几何形态的影响,可以有效地提高浅层崩滑体遥感自动识别的正确率;②识别对象与数据源的关系明确、决策阙值容易确定,便于使用决策树进行分类;③该方法对数据源要求较低.只需中等以上比例尺的DEM和拥有红、近红外的遥感影像即可;④粘连图斑的分割是该方法面临的主要难题.     

深部煤层气测井评价方法及其应用

煤层气地球物理测井评价是获取煤层气参数的重要方法。根据实际资料总结了胜利油田山东探区深部煤层的测井响应特征,实现了对煤层的自动识别划分。结合前人的工作,给出了煤层组分、孔隙度和渗透率等参数的定量计算方法,并改进了煤阶划分和含气量估算方法。实际资料处理结果表明,该套方法的煤层识别吻合率和参数定量计算可信度均较高,为评价煤层气资源提供了可靠参数。     

基于串行通信的传感器自动识别与通用型浮标数据采集系统设计

海洋资料浮标以其多种功能和连续探测能力成为现代海洋观测的重要工具。海洋浮标传感器种类多、通信协议差异性大,为浮标数据采集系统提出了集成应用需求多样、平均开发周期长的问题。本实验设计并实现了基于串行通信波特率特征判别传感器的通用型海洋浮标数据采集系统。系统基于串行通信接口,通过对波特率的自动识别,对多种不同海洋参数传感器的通信特点进行比对分析,从而将传感器进行分类识别,实现外载传感器的自动识别功能;通过IAP设计,实现系统的拓展。最后,通过实验室的原型试验进行技术路线可行性验证。结果表明,系统能够在数秒内快速无误识别信息库中传感器,可以通过分包方式满足远程更新需求。     

图像自动识别技术在胶州湾浮游动物生态学研究中的应用

结合Zooscan扫描技术与ZooProcess分析与图像自动识别方法,进行了胶州湾浮游动物图像自动识别的研究。通过对胶州湾2009年浮游动物样品进行标准化扫描,随机选取不同类群的浮游动物图像,建立胶州湾浮游动物图像培训数据库并进行性能验证,表明对胶州湾绝大部分类群,图像识别的准确率可以达到80%以上,且误判率低于20...     

基于卫星云图的轮廓法自动识别热带气旋研究

以卫星云图的热带气旋云系为研究对象,基于Canny边缘检测、Contour轮廓提取等方法,研究了通过图像的形状特征和范围大小对热带气旋云系进行自动识别,得到了较好的效果。这种方法有助于提高热带气旋云系识别的自动化程度,实现热带气旋的自动跟踪,从而为热带气旋的预报提供了便利。     

船只目标SAR、HFSWR和AIS多手段融合探测的点迹关联分析

A space-borne synthetic aperture radar （SAR）, a high frequency surface wave radar （HFSWR）, and a ship automatic identification system （AIS） are the main remote sensors for vessel monitoring in a wide range. These three sensors have their own advantages and weaknesses, and they can complement each other in some situations. So it would improve the capability of vessel target detection to use multiple sensors including SAR, HFSWR, and A/S to identify non-cooperative vessel targets from the fusion results. During the fusion process of multiple sensors＇ detection results, point association is one of the key steps, and it can affect the accuracy of the data fusion and the efficiency of a non-cooperative target＇s recognition. This study investigated the point association analyses of vessel target detection under different conditions： space- borne SAR paired with AIS, as well as HFSWR, paired with AIS, and the characteristics of the SAR and the HFSWR and their capability of vessel target detection. Then a point association method of multiple sensors was proposed. Finally, the thresholds selection of key parameters in the points association （including range threshold, radial velocity threshold, and azimuth threshold） were investigated, and their influences on final association results were analyzed.     

基于大数据的复杂海运环境下船舶路径自动生成方法

随着全球经济的快速发展,海上运输由于其运力大、运费低而变得更具实用性。然而,这也意味着在海上航道行驶的船只正变得越来越多,这将导致在复杂的海洋环境中航海船只发生事故的可能性会很高。据相关历史的统计,在海域中航行缺乏高精度导航数据会导致大量事故,这种累积的事故信息可以被用来提高航海的安全性。本文通过将蕴含在AIS (Automatic Identification System) 大数据中的经验导航信息挖掘出来,以辅助实现复杂海事环境下安全可靠的船舶路径的生成。本文提出了一种基于大数据自动生成船舶路径的新方法。该方法首先在大量船舶轨迹上通过DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 聚类形成不同的轨迹矢量簇。然后,迭代计算轨迹矢量簇的中心线,并从这些中心线之间的节点-弧段拓扑关系来构建航道网络。最后,基于航道网络来实现船舶路径的生成,对于航道网络未覆盖的海域,则通过海洋环境风险栅格的路径规划来实现船舶路径的生成。不同海域不同AIS数据集进行的多次实验结果表明,本文提出的船舶路径生成方法是有效性。