多视处理对SAR船只探测的影响

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像过程中会出现斑点噪声,一般用多视处理减少图像的斑点噪声,这对合成孔径雷达船只探测造成了一定的影响.本文对不同视数SAR图像的等效视数、空间分辨率和船只海面对比度进行了分析,结果表明:一方面,多视处理增加了等效视数,改善了图像质量,更有利于船只探测;但另一方面,多视处理又降低了图像空间分辨率和船只海面对比度,对船只探测产生不利影响.最后本文选取了窗口滤波法和K分布法两种典型的SAR船只探测方法对多视处理的SIR-C SAR图像进行了船只探测试验,得到了最适合船只探测的多视处理的视数.     

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准.     

同位素示踪剂在流域水文模拟中的应用

主要目的是通过对同位素在流域水文模拟应用中的一些假定、限制条件以及方法进行澄清和系统化,从而促进同位素在流域水文模拟中一些新的研究方向和研究热点.主要从三个方面,即同位素流量过程线分割、流域平均滞时与不同水源混合、与水文模型耦合,讨论同位素示踪剂在流域水文模拟中的研究进展情况.同时指出了同位素在流域水文模拟中应用存在的一些主要问题,包括:①降雨同位素含量的时空变化;②不同径流成分的采样;③径流输出同位素含量的空间变化;④流域平均滞时分布函数的确定;⑤水文同位素耦合模型.     

考虑重力侵蚀影响的分布式土壤侵蚀模型

黄土高原地区的土壤侵蚀具有水力侵蚀和重力侵蚀相伴发生的特点,在大多数针对黄土高原的侵蚀模型研究中未考虑重力侵蚀的影响,使得模型的模拟精度较差。针对黄土高原的侵蚀特点,采用量化影响重力侵蚀发生的主要因素,确定重力侵蚀发生的具体沟道栅格单元的方法,从而考虑了重力侵蚀对产输沙过程的影响。所建立的分布式土壤侵蚀模型以逐网格汇流的水文模型为基础,采用逐网格侵蚀输沙的模拟方式,能够模拟上方来水来沙对侵蚀输沙的影响。经小理河流域实测资料验证,模型具有一定的计算精度。     

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.     

Tgd对双频观测值电离层模型的影响分析

采用双频观测值建立穿刺点上的VTEC模型,说明了Tgd因素的影响,用实际数据分析了其影响。     

基于物方影像匹配的DEM聚类变化检测

提出了DEM的变化检测问题,采用了基于密度的聚类分析方法对匹配所得的初始变化区域进行分析,实现了地表高程变化区域的检测.     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.