NORTHERN AND SOUTHERN HEMISPHERIC POLAR LOWS——A COMPARATIVE STUDY

Northern Hemispheric“polar lows”,i.e.maritime,small,but fairly intense cyclonic systems have been studied formore than two decades.Recently researchers have turned their attention towards the occurrence of polar lows and othersmall-scale cyclonic disturbances on the Southern Hemisphere.In this paper a short account of our present knowledgeof Northern Hemispheric polar lows will be given,followed by some preliminary results of an investigation of the natureand occurrence of polar lows on the Southern Hemisphere.     

基于直射辐射遥感图象的地物双向反射特性研究(英文)

该文讨论了一种在ＧＩＳ支持下利用直射辐射遥感图象研究地物双向反射特性的原理和方法。其主要依据是象元地面的坡度和坡向的不同，同时改变了象元地面与太阳之间、象元地面与卫星传感器之间的相对位置，并且造成了同类象元太阳直射辐射遥感分量的差异。而正是这种差异体现了该类地物双向反射特性。在ＧＩＳ的支持下利用卫星直射辐射遥感数字图象，研究卫片象元同类地物的这种差异的规律以及它们与对应坡面上的太阳位置、卫星位置的关系，便可进行该类地物的双向反射特性研究。     

基于Google Earth的遥感影像数据资料归档系统

将Google Earth应用于遥感影像数据资料归档系统中,是一种新的遥感资料归档方法,能将归档的成果文件整合,克服了传统归档方式不能快速查看数据效果、位置、属性信息的缺点,很好地适应了信息化工作程序对图像数据库的快速响应的要求.ARCGIS补充了Google Earth薄弱的空间分析功能.系统再联合EXCLE表件,方...     

一种基于DCT变换的盲水印检测算法

提出了一种基于DCT变换的盲图像水印算法。实验表明,该算法对典型攻击具有较好的鲁棒性。     

核线影像生成过程中的大图像分块问题

讨论了核线影像生成过程中的大图像分块处理问题 ,给出了按条分块的策略及其有关问题的解决方法。研究成果对其它应用中的大图像分块处理也具有一定的参考价值     

国家测绘档案目录数据库升级迁移技术研究及实践北大核心CSCD

针对国家测绘档案目录数据分类多及历史原因造成的数据库欠缺整体规范性、无规范化空间定位索引等问题,为提高测绘档案的管理和服务效率,通过深入分析国家测绘档案目录数据特点、选取试验数据,规范化处理测绘档案目录数据、制作空间定位索引数据,采取渐进式测绘档案目录升级技术方案,在测绘档案业务管理系统开发建设的同时,顺利地实现了历史测绘档案目录数据的迁移和升级,避免了以往系统先建成而目录数据尚未完成迁移改造对测绘档案业务工作的影响。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

应用图像关联度的图像模糊分类

提出了应用图像关联度的图像模糊分类新方法。该方法在求得每幅图像相对各个类别的关联度的基础上,求得每个类别图像关联度的均值和标准差σ;然后计算每幅图像的关联度与所在类别关联度均值之差Δi,差值Δi≤2σ,该图像应“留“在该类中;否则,该图像应归入与另两个类别的关联度较大的类别。每幅图像都经过这样的检验,实现图像的再划分,直到这一过程稳定为止。实验结果表明,该方法的图像分类质量有一定优势。     

融合空间和时序遥感信息的深度学习水稻提取

为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法.构建全卷积网络(FCN)对BJ-2高分辨率遥感影像进行分类,并利用长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)分类器对Sentinel-2多时序遥感影像进行分类,再通过面向对象的分割和投票对3种方法的分类结果进行融合,得到最终提...     

地理国情水系要素的自动提取

在地表覆盖水系图斑采集的基础上,利用Rosenfeld细化算法实现地理国情水系要素中心线的自动提取。首先兼顾提取质量确定图像由矢量转换为栅格的最佳像素值,然后根据内存访问效率和图像块大小的关系选择图像分块处理技术。此外,采用图像形态学的膨胀与腐蚀算法、线段长度条件约束和曲线节点抽稀等技术确保中心线提取质量。试验结果表明,本文提出的方法准确、高效,在生产实践中具有一定的应用价值。