玉米大豆生长中后期遥感辨识的指示性特征研究

玉米和大豆是两种主要的粮食作物,及时准确地监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集,为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象,以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区,以高分一号影像为数据源,计算多种植被指数特征和两种纹理特征,同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性,并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响,得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异,遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集,并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明：在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集,能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力;在不同实验区,基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集,得到两者最优的识别效果,比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点,总体分类精度能够平均达到97%,Kappa系数0.96,玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%;在不同的种植区,利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果,且具有稳定性和有效性,较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI）,差值植被指数（DVI）,转换型植被指数（TVI）,改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the Second Moment）和熵（Entropy）。     

基于TEA算法的地理信息数据安全保护技术及验证分析

地理信息数据是国家国防建设和国民经济发展的重要基础数据,随着数字化、信息化及云计算等技术的发展,地理信息数据的安全威胁日益严峻,本文面对移动平台上地理信息数据安全存储、高效传输和实时信息解密及处理等挑战,提出了一种基于TEA算法的地理信息数据安全保护技术,该技术采用循环迭代的移位和异或运算实现对地理信息数据的加密和解密,可以实现移动平台端地理信息数据的高安全加密存储和高性能实时解密处理,并采用该算法对SRTM数据进行处理和分析。试验结果表明,基于TEA算法的地理信息数据加密技术可以有效实现地理信息数据的加密及解密处理,满足移动系统对地形数据的高安全存储和高性能处理的要求。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

基于CryoSat-2数据的海冰厚度估算算法比较

以北极为研究区,使用CryoSat-2数据,利用现有海冰厚度卫星测高研究中4种主流算法(Laxon03算法、Kurtz09算法、Yi11算法和Laxon13算法)分别对北冰洋海冰厚度进行估算,并将估算结果与研究区IceBridge机载激光测高冰厚数据进行了比较,探索各算法海冰厚度估算的差异,寻找最优的估算算法,为估算长时序海冰厚度提供基础和参考。结果表明,4种算法估算的海冰厚度空间分布较为一致,但不同算法估算的结果差异较大,可达0.476 m;4种算法估算结果大小依次为Laxon03算法、Yi11算法、Laxon13算法、Kurtz09算法;4种算法估算的平均海冰厚度差异,在北极波弗特海海域最大,其次是北极中心海域、格陵兰和挪威海;Laxon13算法估算结果相对于IceBridge观测结果与其他算法相比,具有最小的平均偏差和均方根误差,是卫星测高估算海冰厚度的最优算法。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演

为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径。研究表明,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R²为0.894,RMSE为0.082,MAE为0.016。研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴。     

基于Sentinel-1的典型地物时间失相干分析

为了探究影响Sentinel-1时间失相干的因素,实验选取美国南加州柯汶纳市及其周边区域进行研究,使用50景Senti-nel-1数据,分析了不同地物的时间失相干现象,并研究了风雨等天气因素及不同极化方式对相干性的影响.主要得出以下结论:Sentinel-1数据典型地物的失相干特征区别较大,可以较好地指导地物识别、辅助...     

改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。     

改进的模糊聚类遥感影像分割

聚类是数据挖掘的重要分支之一,引入模糊理论的模糊聚类分析为显示数据提供了模糊处理能力,在许多领域被广泛应用。本文应用考虑邻域关系的约束模糊C均值(Fuzzy C-Means with Constrains,FCM_S)算法,将邻域像素引入到目标函数中,进而有效地利用邻域像素信息,提高分割精度。本文应用FCM_S算法对模拟彩色纹理图像进行分割,计算其混淆矩阵,定性定量地与FCM算法进行对比分析,证明了该算法的鲁棒性。