基于多时相多极化差值图的稻田识别研究

提出了一种基于多时相多极化差值图的稻田识别方法,该方法在简化稻田识别算法的同时,仍具有较好的稻田识别精度.以江西省高安地区的早稻识别为例,利用两景ENVISA ASAR交叉极化模式数据(VV/HH)计算了同时相多极化差值图和同极化多时相差值图.由于稻田含有水层和水稻的垂直株型等属性特征,稻田在两时相上VV极化和HH极化后向散射差异都很大,且与其他地物具有明显差别,因此利用同时相多极化差值图可以很好地分辨出稻田来;从时间变化看,HH极化雷达波对水稻生长和稻田的变化比对其他地物的变化更敏感,使稻田分布信息在HH极化多时相差值图中反应突出.而VV极化对地物的时相变化不够敏感.因此,建立最优差值图组合,分别采用阈值分类方法和监督分类方法对差值图组合进行分类提取稻田.通过比较分类结果,认为基于统计分析的监督分类方法更好,其稻田识别的精度达到84.92%.文章最后对提出的稻田识别方法及分类结果进行了分析.     

基于多光谱综合的MODIS数据云检测研究

云检测是卫星遥感数据处理中不可缺少的工作。通过分析云在不同波段中的大气辐射特点，结合MODIS数据的光谱特性，提出 一种多光谱综合的云检测方法。该算法从可见光反射率、红外波段亮温值以及亮温差等方面综合考虑，逐步建立一个云检测掩模。通 过对不同时期不同背景的MODIS数据进行验证和对比分析，结果表明，该模型的云检测效果理想，尤其对可见光波段难以识别的薄卷 云也有很好效果，为有效利用MODIS数据以及进行更加精确的反演提供可靠依据。     

图像分割多阈值法研究

目的:医学图像分割是CT图像的三维重建等后续操作的基础,分割的准确性对医生判断至关重要。本文深入研究阈值分割算法、开发出一款将医学图像进行多阈值分割的实用软件。方法:此软件是利用VC 编程工具进行开发。其功能模块主要是利用医学影像处理与分析开发包MITK中的输入文件将输入数据利用像素值进行提取并处理。结论:相对于单阈值分割,多阈值分割有着诸多优势。     

基于幂指数法的地震模拟振动台频域前馈补偿方法

针对地震模拟振动台受到系统和试件非线性等因素影响,导致波形再现精度不高的问题,提出基于幂指数法的地震模拟振动台频域前馈补偿方法以提高振动台的控制效果,通过数值仿真和实际振动台试验对该方法的控制性能进行研究。研究结果表明：基于幂指数法的地震模拟振动台频域前馈补偿方法能够快速收敛,迭代次数较少,可以大幅提高振动台的波形复现精度,能够提高振动台的控制性能。     

基于I-D-R阈值模型的滑坡气象预警

建立滑坡灾害多维度气象预警判据和划分“网格化”预警单元能够为滑坡灾害气象预警提供科学依据.本文以浙江省金华市磐安县205个降雨型滑坡为研究对象,首先,基于平均有效降雨强度-降雨历时（I-D）阈值模型,采用普通最小二乘回归（OLSQ）和分位数回归（QR）划分临界阈值曲线;其次,引入当日降雨量（R）,进一步优化I-D阈值模型,建立I-D-R阈值模型,采用不同参数估计方法对比不同阈值模型精度,选择最优阈值模型作为磐安县滑坡灾害气象预警判据;最后,基于降雨分布的差异性,在划分地形单元的基础上利用泰森多边形（VD）建立了乡镇级别的“网格化”预警单元.结果显示：（1）I-D-R阈值模型相比于I-D阈值模型具有更好的预警精度,且基于QR的I-D-R阈值模型效果更好,警告及以上阈值等级精度提升到50%,特别注意及以上阈值等级精度提升到88.9%;(2)采用基于QR的I-D-R降雨阈值作为磐安县51个预警单元四级气象预警（红、橙、黄、蓝）的判据,并提出相应的应急响应措施.研究成果提供了一种新的阈值模型,能够为磐安县区域气象预警提供借鉴与参考.     

顾及电离层变化的层析反演新算法

区别于以往GPS电离层层析研究主要关注迭代模型的思路,本文从两方面入手提高GPS电离层层析迭代算法的反演精度:一方面,顾及传统电离层层析迭代模型仅与对电子密度误差起放大作用的GPS射线截距权重相关的不足,提出考虑层析像素格网中的电子密度对GPS TEC的贡献建立新的迭代模型,在不同电子密度像素格网内重新分配GPS TEC实测值与其反演值之间的差距;另一方面,顾及电离层层析迭代算法中松弛因子对反演结果的影响,提出考虑电子密度变化构造新的松弛因子,抑制传播噪声对电子密度反演精度的影响.实验结果显示,相对于传统代数重构算法(ART),新方法反演的电离层电子密度剖面更接近于电离层测高仪观测的电子密度剖面,提高了电子密度反演精度.     

频率慢度域自适应迭代反演算法压制海上倾斜缆鬼波方法及其应用

海上倾斜缆采集技术具有多样的陷波特征,通过去鬼波处理可获得宽频数据.针对海水面波浪起伏及缆深误差引起的鬼波延迟时间估计误差以及崎岖海底和目的层深度变化使得鬼波和一次反射波的振幅差异系数随偏移距的变化而难以给定一个固定值的问题,本文推导出频率慢度域中鬼波滤波算子以及自适应迭代反演求解上行波算法,该鬼波滤波算子与不同水平慢度对应的鬼波和一次反射波的振幅差异系数以及鬼波延迟时间有关.并基于计算出的理论下行波与实际下行波之间的平方误差最小理论实现自适应反演迭代最优计算该振幅差异系数和鬼波延迟时间.合成的及某海上采集的倾斜缆数据去鬼波处理结果表明,频率慢度域自适应迭代反演算法能较好地去除海上变深度缆鬼波,能达到拓宽地震记录频带目的.     

Jason-2高度计数据在中国四大海域的波形重跟踪与分析

在Brown-Hayne模型基础上,利用迭代最小二乘算法实现了回波波形参数的重跟踪,同时利用重心偏移算法(OCOG)、阈值算法对Jason-2 卫星的波形数据在中国渤海、黄海、东海、南海4个海域开展了波形重跟踪试验。试验表明,在4个海域,Brown-Hayne模型法获得的波形重跟踪结果相比较于阈值法、OCOG算法与法国空间局(CNES)公布结果最为一致,相互较差的标准差约2 cm左右。50%阈值算法获得的波形重跟踪结果相比较于其它阈值精度更优,与CNES比较其标准差在3~6 cm,但存在4~10 cm的系统偏差。OCOG算法获得的结果存在较大误差,但其结果可作为Brown-Hayne模型解算的初始值。当卫星地面轨迹靠近大陆时,波形重跟踪获得的海面高改正量会较宽阔海域增大,其中南海区域的海面高改正量最大,可达1 m,其原因可能是卫星地面轨迹经过了西沙群岛,雷达回波波形受到了一定的影响。     

主动源与被动源地震数据插值及联合数据成像

本文提出了两种情况下主动源数据和被动源数据的插值方法,并研究了两种数据在偏移成像中的互补效果.基于互相关法被动源数据重构原理,本文提出了结合多域迭代去噪技术的重构方法.提出了两种时间域主动源和被动源数据的插值方法,分别是共炮点域能量匹配插值和共检波点域最小平方匹配插值.然后对获得的主动源和被动源联合地震数据进行叠前深度偏移成像.在被动源活跃度不是很高的地区进行被动源地震勘探时,少量的主动源地震数据可以有效控制和补充被动源数据的成像效果.在稀疏炮点的主动源勘探中,有效利用被动源的信息能够在成像中增加更多的细节信息,提高成像质量.     

利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。