基于FY-4A卫星数据的短时强降水监测预警指标

选取2018—2021年汛期短时强降水天气过程,利用相关性分析、箱线图法和极值统计法,尝试研究FY-4A卫星产品在短时强降水天气过程中的监测预警指标。研究表明：(1)FY-4A卫星多通道数据可以作为短时强降水监测预警的定量化指标予以应用。(2)筛选出相关性较好的13项产品统计出短时强降水的监测预警指标,其中赋值类指标4项,数值判别类指标9项(含辅助指标3项);初步设定13项指标中有9项达标时,短时强降水会发生。(3)在评估基础上完善了指标,监测预警效果有所提高,TS评分提高5.4%,空报率降低2.7%,漏报率降低1.9%。     

基于贝叶斯正则化BP神经网络的DEM趋势面逼近

趋势面从宏观上揭示了研究对象的特性,在各领域发挥着重要作用。BP神经网络可以对复杂系统进行无限逼近,进而进行预测。建立了基于贝叶斯正则化BP神经网络的数字高程模型趋势面,与二次多项式建立的数字高程模型趋势面进行比较分析,证明了该方法的可行性和有效性。     

关于最小二乘问题近似解误差估计的进一步分析

Brezinski等人给出了最小二乘问题近似解的一族误差估计。该误差估计含有1个实参数。本文的贡献有3个方面:其一是给出了1种参数选择策略;其二是对该族误差估计的性质做出进一步分析;其三是分析了应用于Tikhonov正则化时应注意的一些问题。     

基于边缘分析的海面溢油检测

提出一种基于边缘检测的快速溢油信息提取方法, 首先对溢油图像进行ROA(radio of average)边缘检测, 根据检测结果进行AOI(area of interest)提取, 然后使用改进的Weibull-CFAR检测算法对AOI进行溢油检测, 并与全局CFAR检测结果进行对比。实验结果证明, 所提出的方法对于非均匀灰度SAR图像溢油检测准确性较好、效率较高, 特别适用于大图像的快速溢油检测。     

轮廓波变换在遥感目标图像检索中的应用

除具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征。如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Cont-ourlet变换响应不同特征方向能力的差别,采用正交补偿法加以改正,经过傅里叶算子的处理,从而实现旋转不变结构性边缘特征的检索。最后,在遥感目标图像上所作的实验证实了该算法的有效性。     

基于直线感知增强的边缘提取算法

根据视觉识别边缘的感知特性,提出了一种基于直线感知增强的弱边缘的边缘提取算法。借鉴视觉的直线感知方式,针对弱边缘整体上呈直线分布的特点将其筛选出来,进行编组、连接和扩展。与Edison边缘提取算子的比较实验证明,本算法在对弱边缘的提取和虚假边缘的抑制上有显著增强。     

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