顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

珠江口及附近海域夏季氮的化学形式分布研究

根据1998年夏季对珠江河口及附近海域的水质调查，研究了氮的各种化学形式的空间分布特征、相关系数和环境条件的影响。结果表明：珠江河口中，无机氮含量很高，占总氮的85％；而硝酸氮占无机氮的95％，NO2^--N和NH4^ -N含量很低。在外海，则以有机氮为主，占总氮的80％。NH4^ -N和NO2^--N在伶仃洋河口中部出现最大值，在外海的值最小；其它形式的氮从伶仃洋内河口到外海，其浓度都逐渐降低。NO3^--N是各种形式氮中的主要因素，它与各形式氮之间具有良好的相关性；NH4^ -N和NO2^--N与其它形式氮之间的相关性都很差，而其余各种形式氮之间都有较好的相关性。涨潮时不利于污染物的扩散；与小潮相比，大潮时伶仃洋河口中部表层氮的浓度偏高。     

利用海水平均声速进行海洋分布式垂直缆姿态校正

垂直缆地震采集方法能够获得高信噪比、宽频带、宽方位角的地下结构的反射资料,进而实现目标区域的高精度成像。垂直缆姿态的准确获得是高质量地震资料解编的必要前提。利用初至采样点差值与震源激发采样点差值的相关匹配方法,得到共检波点道集。依据超短基线测得的位置参数,得到垂直缆的初始姿态模型,结合海水平均声速的估算值,校正垂直缆的姿态以及确定倾斜角度范围,为垂直缆地震数据的后续处理工作提供支持。     

Compact and tunable mid-infrared source based on a 2 μm dual-wavelength KTiOPO4 intracavity optical parametric oscillator

Using a double resonant KTiOPO₄ (KTP) intracavity optical parametric oscillator operating at degenerated point of 2 μm, we demonstrate a unique mid-infrared source based on difference frequency generation in GaSe crystal. The output tuning range is 8.42-19.52 μm, and a peak power of 834 W for type-I phase matching scheme and 730 W for type-II phase matching scheme are achieved. Experimental results show that this oscillator is a good alternative to the generator of a compact and tabletop mid-infrared radiation with a widely tunable range.     

基于动态极坐标参数化的遥感影像匹配方法

图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。     

高光谱遥感的物质组分和物质成分反演的应用分析

高光谱遥感的最大特点是可以提取和重建像元光谱,从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成,乃至地物的成分,反演地物的物理、化学参量。本文阐述了高光谱的光谱识别方法所能探测的岩石、土壤、植被和人工建筑物的物质组分或成分;另外,与多光谱相比较的角度,讨论了高光谱图像地物特征识别和物质成分反演等技术方法的应用。     

面状矢量空间数据匹配技术研究

数据匹配技术是空间数据集成与融合中的关键技术。对面积相似度进行了描述,对面积相似度进行了几何度量上的定义,提出了基于面积相似度的数据匹配思路。最后,以面状目标为研究对象,以城市居民地的大比例尺数据为例,对基于面积相似度的面状要素数据匹配算法进行了试验与分析。     

Cascaded image analysis for dynamic crack detection in material testing

Concrete probes in civil engineering material testing often show fissures or hairline-cracks. These cracks develop dynamically. Starting at a width of a few microns, they usually cannot be detected visually or in an image of a camera imaging the whole probe. Conventional image analysis techniques will detect fissures only if they show a width in the order of one pixel. To be able to detect and measure fissures with a width of a fraction of a pixel at an early stage of their development, a cascaded image analysis approach has been developed, implemented and tested. The basic idea of the approach is to detect discontinuities in dense surface deformation vector fields. These deformation vector fields between consecutive stereo image pairs, which are generated by cross correlation or least squares matching, show a precision in the order of 1/50 pixel. Hairline-cracks can be detected and measured by applying edge detection techniques such as a Sobel operator to the results of the image matching process. Cracks will show up as linear discontinuities in the deformation vector field and can be vectorized by edge chaining. In practical tests of the method, cracks with a width of 1/20 pixel could be detected, and their width could be determined at a precision of 1/50 pixel.     

地磁匹配导航算法研究

提出一种MonteCarlo方法和均方差算法（MSD）相结合的匹配算法,并将本算法用于地磁匹配导航中。该方法根据惯性导航系统指示的位置从地磁图上提取参考地磁数据,将地磁测量数据进行若干次随机干扰后和参考地磁数据使用MSD算法进行匹配,得到若干个匹配位置,取其均值作为最终匹配位置。仿真结果表明本算法可行。     

一种自适应匹配子空间亚像元目标探测方法

为了克服基于线性混合模型的高光谱遥感影像亚像元目标探测方法的缺陷, 提出了一种基于全限制性线性分解的自适应匹配子空间探测方法。首先利用交叉相关光谱匹配技术求得各个像元所含端元类别信息, 然后根据端元类别信息和全限制性分解的结果构造自适应匹配子空间探测算子, 利用端元类别信息在探测中动态选择端元, 降低端元数目估计偏差对探测结果的影响, 提高探测器对目标与背景的可分性。实验证明, 该方法与其他基于线性混合模型的亚像元目标探测方法相比, 可以更好地克服端元数目估计偏差对探测结果的影响, 无论是端元个数低估还是