基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。     

改进分数阶达尔文粒子群的多Renyi熵图像分割算法

针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次a系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%.     

基于谱聚类算法的海底滑坡危险性评价

海底滑坡的危险性评价与分区,对海洋工程设施的选址和危险预防具有指导作用.本文基于无监督机器学习的谱聚类算法对黄河口埕岛海域展开了海底滑坡危险性评价,构建了输入参数为9、输出类别为4、核函数参数为0.08的海底滑坡危险性评价模型.使用该模型进行评价,将研究区分为了海底滑坡危险性高、较高、较低和低的区域.评价结果与地质环境...     

基于动态分段技术的城市公交系统数据库的建立

针对应用传统GIS弧段-结点拓扑数据模型在建立线性要素的空间数据库中面临的问题,文中采用了应用动态分段技术构建城市公交系统数据库的技术方案,然后详细介绍了在动态分段思想指导下系统数据库的建立过程,并建立了芜湖市公交查询系统的数据库。实验表明应用动态分段技术来组织系统数据能够很好地实现在不增加系统数据物理存储容量的基础上可以很好地实现系统信息的按需分配。     

基于时空聚类的出租车载客热点区域挖掘研究

针对出租车运营过程缺少路径优化指导造成运营能力分布不均、空载率高的问题,本文以成都市安装有GPS设备的出租车所采集的轨迹数据为研究对象,以提高出租车效益为目标,采用了一种基于网格的出租车载客热点聚类算法,通过对出租车GPS轨迹数据进行处理和聚类分析,充分挖掘出租车载客热点区域,从而为出租车的运营者和管理者提供信息决策服务。     

hairy和hedgehog在单环刺蜢幼虫体节形成过程中的表达特征分析

hairy作为成对控制基因参与果蝇等体节动物的体节形成;体节极性基因hedgehog是节肢动物和环节动物体节边界维持的关键基因。本研究分析了单环刺螠hairy的序列特征以及hairy和hedgehog在其幼虫体节发生过程中的时空表达特征,结果显示:单环刺螠Hairy序列中含有保守的HLH结构域、Hairy_orange结构域和四肽WRPW;其mRNA在早期体节幼虫中的表达量显著高于晚期担轮幼虫,并且定位于每个体节的边界处。单环刺螠hedgehog mRNA在体节幼虫中的表达水平显著高于早期体节幼虫,并且呈现保守的体节边界表达特征。研究结果表明,hairy和hedgehog在单环刺螠幼虫体节中的表达图式与小头虫等典型体节动物中的表达图式基本一致。     

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

模糊ISODATA聚类算法在声速剖面自动分类中的应用

依据中国海浅海区30′按月历史统计声速剖面数据,通过归一化处理和Akima差值采样得到梯度剖面,建立起各方区按月归化后的声速剖面分层梯度样本集,并采用模糊ISODATA聚类算法对声速剖面进行聚类分析.通过对分类结果和类内总方差和的分析表明,聚类参数m值在1.1～2.1之间,并以最远邻系统聚类法结果为初始类中心的模糊分类效果较好.应用该方法对海洋中的声速剖面进行自动分类和区划对海洋环境的战术应用意义重大.