图像减影技术在自动报靶系统中的应用

弹点分割一直是自动报靶系统的关健技术之一,所提出的减影技术不仅方法简单,而且能大大简化弹点的分割过程,使系统的工作效率明显地提高.     

地理信息系统中自然语言查询的分词处理与应用

随着地理信息系统应用的不断发展,本文提出了在地理信息系统中对基于受限自然语言的查询语句进行分词处理的方法--首字扩词分词法。该分词方法在汲取正向最大匹配分词方法的核心思想--长词优先原则。为了缩小匹配范围,提高匹配效率,该方法首先根据查询自然语言的首字对词汇库的记录进行筛选,得到以该首字开头的词汇库子集;然后再按照长词优先原则把原查询语句与词汇库子集进行匹配,切分查询语句。通过比较,该方法比正向最大匹配方法具有较小的时间复杂度。同时,采用DELPHI编程语言在计算机上得到了实现。     

Average slip rate,earthquake rupturing segmentation and recurrence behavior on the Litang fault zone,western Sichuan Province,China

The Litang fault zone (LFZ) is an important active fault within the northwestern Sichuan sub-block. To-gether with the Garzê-Yushu, Xianshuihe, and An-ninghe fault zones on its northern, eastern and south-eastern sides, the LFZ constitutes the lateral extrusion tectonic system in the southeastern part of the Qing-hai-Tibetan Plateau[1,2] (Fig. 1). According to instru-mental records, historical recordings and field investi- gation, an earthquake (Ms7.3) occurred on its middle to south se…     

一种面向道路网3维数据的空间索引方法

根据数据沿道路呈线性分布,道路相互连通的特点,提出连通拓扑和动态分段相结合的混合索引机制,分两步来实现查询过程:第一步通过连通索引来进行粗略查询;第二步根据粗略查询结果,利用动态分段索引完成精确查询。以此建立的道路网及沿线3维数据的空间索引具有很高的查询速度,能确保数据的快速动态装载,可满足道路网3维可视化的要求。最后通过实验对算法进行实现,并在空间效率和时间效率上与R树索引进行了比较。     

基于特征点的高分辨率遥感影像城镇道路提取

根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。     

面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例

在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。     

一种基于多分辨率拓扑网络的高质量初始图斑对象生成方法

本文设计一种基于多分辨率拓扑网络的拓扑启发式影像分割算法,并对其涉及关键性技术进行探讨。通过细致分割实验,验证了采用该分割算法生成高质量图斑对象的可行性。     

基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测

为免去去除斑点噪声的预处理操作及克服选择分布模型的限制,本文结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同“种子点”下的变化检测结果后,再利用投票策略对其进行决策级的融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设为差异图及由静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示中,其对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文的变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的鲁棒性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果,其效果优于其他相关技术的。     

基于光谱多尺度分割特征的高光谱混合像元分解

提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。     

基于高分辨率遥感影像数据的FNEA分割算法研究与应用分析

近年来,随着遥感技术和信息技术的发展,遥感影像空间分辨率也大大提高。基于像素的传统影像处理方式已经不能满足现实需求,面向对象的遥感影像分析已成趋势。因此,图像分割技术是进行其他图像处理与分析之前的关键步骤,分形网络演化多尺度分割算法（FNEA）是面向对象分析的核心。本文详细阐述了基于FNEA的多尺度分割算法的思想和流程,并结合遥感影像进行了分割实验与参数分析,对高分辨率遥感影像的研究与应用有一定指导意义。