依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备

为了能更好地理解激光雷达技术工作原理与三维信息采集全过程,规避现有激光雷达技术,尤其是机载激光雷达,在实践教学中受场地限制的不利条件,本文依托于中国矿业大学(北京)沙河校区的航空模拟平台,自主研发了一套基于单线激光雷达与行程测距仪集成的三维激光扫描装备,阐述了该装备集成的数学原理,设计了三维数据采集实践教学方法,并进行了三维数据采集的实践体验与数据质量评价。结果表明,该装备采集三维点云的精度优于99%,可为激光雷达技术的实践教学、创新训练及本科毕业设计等环节提供有效的硬件支撑,并可在仓储方量核算等工程应用方面进行推广。     

耦合GF-2遥感影像与街景影像的广州市城中村识别

及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。     

高分五号高光谱数据融合方法比较

数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS（Gram-Schmidt）葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA（GS Adaptive）自适应GS融合算法、CNMF（Coupled Non-negative Matrix Factorization）耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W（Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform）基于小波变换和CRISP-B（Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth）基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP（Generalized Laplacian Pyramid）广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据（如GF-5与GF-1/1C/1D/2）融合,而在多源数据间（如GF-5与BJ-2）进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。     

熔融制样波长色散X射线荧光光谱法测定白云石中钙镁硅铁铝

白云石属碳酸盐矿物,应用熔融制样X射线荧光光谱法测定其中主次量组分钙、镁、硅、铁、铝时,由于白云石灼烧减量大,在试料片制备过程中,如果以干基试料制备试料片,除灼烧减量外还有少量其他组分被分解出的大量CO₂带走,导致试料损失,测定结果偏低;如果以灼烧基试料制备试料片,由于灼烧后的试料极易吸收空气中的水分和CO₂,同样使测定结果偏低。基于质量守恒原理,本文直接以灼烧减量测量后的灼烧基试料质量作为试料量(即灼烧减量测定所称量的干基试料量扣除灼烧减量的量),以四硼酸锂为熔剂,5%碘化铵溶液为脱模剂,试料与熔剂的稀释比为1:10,于1050℃熔融15 min以上制备的试料片透彻、玻璃化程度高。以白云石标准物质和标准样品作为标准试料,制作各组分的标准曲线的相关系数在0.9940~0.9994之间;方法检出限为0.011%~0.48%;标准物质和标准样品的测定值与认定值基本一致,各组分的相对标准偏差(RSD,n=11)在0.5%~1.7%之间,方法具有较好的重现性。本方法以1050℃灼烧后的试样作为试料制备XRF分析样片,最大限度地降低了灼烧减量因素(空气中的水分和CO₂)对测定结果的影响,适用于白云石及其煅烧物中钙、镁、硅、铁、铝等组分的同时测定。     

基于CLDAS融合降水的中国降雨侵蚀力研究

气象站和卫星降雨资料估算降雨侵蚀力时存在无法反映空间异质性且精度差的问题,基于CLDAS多源融合降水,利用EI₆₀模型从不同的时空尺度对中国的降雨侵蚀力进行评估,并结合降雨量、侵蚀性降雨次数、侵蚀密度等指标,探讨降雨对土壤侵蚀的潜在作用。结果表明：（1） CLDAS降雨侵蚀力与地面实测数据在不同的时间尺度均有良好的回归关系,相关系数达到0.8以上,与CMORPH降雨侵蚀力相比,其相对误差显著降低,可以准确反映全国范围的降雨侵蚀力季节性变异。（2） 在2001—2020年,不同雨量区的降雨侵蚀力、降雨量和侵蚀性降雨次数的变化趋势基本一致,高雨量区的年际变化波动剧烈,侵蚀性降雨次数和暴雨过程协同影响降雨侵蚀力的大小。（3） 空间上,中国的降雨侵蚀力值的特点为东南沿海地区高、西北内陆地区低。时间上,侵蚀性降雨集中在5—8月,夏、秋两季对土壤造成的侵蚀影响更大。（4） 通过对年降雨量、年侵蚀密度和年暴雨量进行分区定量分析,结果表明暴雨量与侵蚀密度成正相关关系,即年降雨量一定,暴雨事件越多,降雨侵蚀密度越大。     

An ensemble pansharpening approach for finer-scale mapping of sugarcane with Landsat 8 imagery

We tested the effects of three fast pansharpening methods – Intensity-Hue-Saturation (IHS), Brovey Transform (BT), and Additive Wavelet Transform (AWT) – on sugarcane classification in a Landsat 8 image (bands 1–7), and proposed two ensemble pansharpening approaches (band stacking and band averaging) which combine the pixel-level information of multiple pansharpened images for classification. To test the proposed ensemble pansharpening approaches, we classified “sugarcane” and “other” land cover in the unsharpened Landsat multispectral image, the individual pansharpened images, and the band-stacked and band-averaged ensemble images using Support Vector Machines (SVM), and assessed the classification accuracy of each image. Of the individual pansharpened images, the AWT image achieved higher classification accuracy than the unsharpened image, while the IHS and BT images did not. The band-stacked ensemble images achieved higher classification accuracies than the unsharpened and individual pansharpened images, with the IHS-BT-AWT band-stacked image producing the most accurate classification result, followed by the IHS-BT band-stacked image. The ensemble images containing averaged pixel values from multiple pansharpened images achieved lower classification accuracies than the band-stacked ensemble images, but most still had higher accuracies than the unsharpened and individual pansharpened results. Our results indicate that ensemble pansharpening approaches have the potential to increase classification accuracy, at least for relatively simple classification tasks. Based on the results of the study, we recommend further investigation of ensemble pansharpening for image analysis (e.g. classification and regression tasks) in agricultural and non-agricultural environments.     

Statistical data fusion of multi-sensor AOD over the Continental United States

This article illustrates two techniques for merging daily aerosol optical depth (AOD) measurements from satellite and ground-based data sources to achieve optimal data quality and spatial coverage. The first technique is a traditional Universal Kriging (UK) approach employed to predict AOD from multi-sensor aerosol products that are aggregated on a reference grid with AERONET as ground truth. The second technique is spatial statistical data fusion (SSDF); a method designed for massive satellite data interpolation. Traditional kriging has computational complexity O(N³), making it impractical for large datasets. Our version of UK accommodates massive data inputs by performing kriging locally, while SSDF accommodates massive data inputs by modelling their covariance structure with a low-rank linear model. In this study, we use aerosol data products from two satellite instruments: the moderate resolution imaging spectrometer and the geostationary operational environmental satellite, covering the Continental United States.     

基于概率的地图实体匹配方法

数字地图合并是通过同名实体匹配和合并变换技术,调整相关地物实体的几何、属性等差异,实现同一地区不同来源地图数据的集成和融合。其中同名实体匹配是极为重要的第一步,也是一个存在大量不确定性的过程,匹配阈值的选取、实体非一对一的匹配关系是匹配中的关键难题,匹配效果不佳或出现错误匹配直接影响着后续合并结果的正确性。本文提出一种基于概率理论的匹配模型,该模型融合多种匹配指标,通过计算实体匹配概率大小来确定匹配实体。该方法避免了匹配指标精确阈值的选取,并且能够有效地解决匹配中非一对一的情况。     

多源遥感影像配准技术分析

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像融合、目标提取与定位、变化监测、高分辨率影像重建等处理工作不可缺少的步骤.首先给出了多源遥感影像配准的概念和基本过程,然后着重从匹配基元、转换函数、相似性测度、匹配策略4个方面对国内外现有的影像配准技术和方法进行了分析和评述,最后指出了影像配准技术所面临的主要难题和发展方向.     

砂样图像岩屑自动分割提取方法

通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为桥梁,将卷积神经网络和分水岭算法相结合的单颗粒图像分割提取方法。首先利用改进的Mask R-CNN网络快速分割砂样原图,获得其初分割图像;然后,将初分割图像与砂样原图进行融合,再使用改进的分水岭算法对融合结果进行分割;最后,利用砂样原图坐标点匹配方法,将分水岭分割得到的结果图像进行修正,完成单颗粒岩屑图像提取。实验结果表明,本文的单颗粒自动分割提取方法准确率高达96.77%,且模型更轻量和精准,为岩屑图像分割提供了一种可行且有效的方法,可满足有效测算油藏层构造变化、查找潜在沉积物源及储层动态变化的需求。