TM数据的KL变换及金矿化信息提取

金矿化信息在遥感图像上是一种非直接的、隐伏信息。本文以老王寨金矿田为例,其TM数据的KL变换应用效果表明,在金矿化信息提取方面有较理想的找矿预测效果。     

灰色聚类与圈闭优选

含油气圈闭系统是一种信息不完全的灰色系统,赖以评价圈闭系统的各项参数的原始获取和定量化过程都具有很大的不确定性,也就是说,这些评价参数都是灰参数,灰色聚类恰恰是解决这种确定性差的多参数评价问题。文中探讨了白化函数的构造方法,指出针对不同约束性能参数,白化参数的构造方式也应区别对待,并提出一种对比隶属函数方法,可以对多个圈闭进行严格的优劣排序,结果令人满意。     

用SAVQ技术实现太阳射电频谱的数据压缩

对自适应矢量量化（SAVQ）技术在太阳射电频谱数据压缩中的应用进行了有意义的讨论．给出一种压缩比和失真可调的SAVQ压缩方法,指出提高数据压缩比的有效方法之一为样本集成,同时介绍了用该技术对北京天文台太阳射电频谱仪上的两个波段（1．0GHz－2．0GHz和2．6GHz－3．8GHz）的观测数据进行压缩的实用效果,并与国际同行所用的ICON方式进行性能比较．最后展示了数据压缩技术及其在天文上的应用．     

老兵传奇——“维克托”级Ⅲ型攻击核潜艇

617RTM型是前苏联海军攻击核潜艇部队的中坚力量，也是最令西方海军头疼的对手之一，目前这位老兵仍在俄罗斯海军服役，发挥着最后一丝余热。     

基于USB协议的望远镜多波带控制系统设计

怀柔观测基地的多通道太阳望远镜是通过数十个电机调节晶体偏转角度实现多波带同时观测的自动控制。原有的计算机是通过一个串行接口控制若干个调波带的电机,响应时间长,速度慢且技术比较落后。本文利用当今流行的USB2.0芯片CYPRESS EZ-USB改造原有的串口通信控制系统,大大提高了响应的速度,同时,为解决一个USB应用程序控制多个电机转动的问题,提出了一种"编号"的方法。这样每个USB设备不论其插入顺序,PC主机都能通过识别其固定编号而加以区分,PC主机可以通过4个USB接口(16个电机)控制多通道太阳望远镜滤光嚣的调制角度,实现自动控制。这为大规模改造其他计算机接口提供了研制基础。     

基于模糊Hopfield神经网络的大气降水粒子分类

提出基于模糊Hopfield神经网络的大气降水粒子分类,它是通过计算样本间的模糊关系的相似程度,再加上Hopfield网络所特有的高稳定性,对大气降水粒子进行分类.通过对各降水粒子所对应雷达回波数据的分析,验证了方法的可行性.     

目标样本粒度判据在海湾环境演变研究中的运用——以福建前湖湾为例

高密度采集福建前湖湾海岸剖面133个泥沙样品做粒度分析,其频率曲线显示多种粒度分布特征,预示多种沉积环境的变化。采集研究剖面周边海滩、河口浅滩、河口、滨海沼泽和海岸沙丘等已知环境的样品作为目标样本。将目标样本沉积参数平均粒径(Mz)、标准偏差(σ)、峰态(Kg)设为判别参数,利用Excel计算海岸剖面样品与目标样本参数的距离,筛选最小距离样品,归为已知目标样本的同类。据此,分析了海岸剖面蕴含的6个沉积环境变化阶段。利用剖面底部淤泥测年14C=(328 15±170)a BP,和剖面上部泥炭测年14C=(24 130±100)a BP,了解这一变化发生的年代。自(32 815±170)a BP以来,前湖湾经历了河口浅滩-河口、沙丘-河口-滨海沼泽-海滩-沙丘等海岸环境演变过程。     

基于Landsat TM影像不同地表温度反演算法的比较

地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。     

遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。