利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路

传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难。本研究利用面向对象的影像分析方法对IKONOS全色影像进行了河流与道路的分类,包括利用影像对象的光谱特征的初次分类和利用子目标对象的线特征的二次分类两个过程;其中初次分类由于仅依据光谱信息,不能很好地将河流或道路与其他光谱特征相似的地物区分开,而通过引入子目标的形状特征进行二次分类,就可以准确地将河流与道路提取出来。试验结果表明,面向对象的分类方法能够满足高分辨率或纹理影像的分类需要,具有很大的应用潜力。     

位场反演计算的场比值法及在宽城地区磁异常解释中的应用

在磁异常的反演计算中,为了避免由于选错了磁性体的形状而产生很大的误差,前人已研究了多种所谓自动反演的计算方法.与传统的方法不同,用这些方法,可以同时确定磁性体的几何形状和埋藏深度等参数.但是前人研究的方法需要计算磁异常的三阶导数,因此所受高频噪声干扰十分严重,以至于影响到计算结果的可靠性.因此很难用到实际资料处理中.本文提出的场比值法可以同时确定磁性体的形状和埋藏深度.场比值法通过场比值field-ratio来确定磁性体的形状,field-ratio的物理含义与Euler反褶积公式中的形状因子类似.场比值法的优点是在反演计算中只需要计算磁异常的一、二阶导数,因此比前人的方法受高频随机干扰小,可以用于实际资料的处理中.模型实验证明了场比值法的正确性,在河北省宽城地区用场比值法对磁异常反演计算,展示了方法的实用性.     

高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展

高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括：（1）高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;（2）深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;（3）认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。     

冰川沉积物成因确定的一种新方法

冰川沉积物的成因鉴定一直存在争论,尤其是体现在讨论第四纪冰川沉积物的成因确定问题方面,传统地质学从冰川沉积物的沉积学和地貌学特征方面来讨论其成因受到了挑战,本文试图从沉积砾石中寻找与冰川成因直接相关的应用信息,进而提出用砾石的声发射应力测量法确定其冰川成因的新认识,首先对现代冰川砾石进行声发射应力测量,将此测量值丙与 石所受的实际铅直应力值比较,研究显示二者对应很好,说明冰川砾石是能够记忆上覆冰层所造成的应力,其次,无争议的第四纪冰川砾石亦具有对应的应力记录,最后讨论了有争议的庐山地区第本四冰川沉积,研     

地下目标体重力张量数据的边界识别与增强算法的研究

边界增强与识别在重力数据处理中占据重要地位,与传统重力异常数据相比,重力张量及其高阶分量对于直接反映异常体的边界具有更高的精度。当异常数据中的所有网格点的值均较低时,通过Sigmoid变换,可以实现高异常值网格数据的拉升,同时压缩低灰度级像素,从而凸显地质体边界,提高边界增强后图像的识别效果。文中利用张量及其分量构建常用的边界识别算法,通过组合体模型进行多种边界识别算法的试算,以比较分析各自的效果,并对结果进行Sigmoid变换。结果表明:对于张量高阶分量组合形式,水平梯度模、解析信号能基本反映浅异常体的边界,gzz水平梯度模能较好反映浅异常体边界,但三者均不能识别深异常体边界;Tilt梯度、Theta和ITA3效果不理想;ITA2能在有效均衡不同强度异常信号的同时,清晰地识别不同深度异常体的边界;采用Sigmoid变换,可以明显提高边界识别的识别效果。     

混沌理论在桥梁变形监测中的应用

针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接...     

高分辨率机载SAR影像判读实验

近年来机载SAR系统在国内得到快速发展。由于SAR系统具有不同于光学传感器的成像机理,因而可以提供全新的数据获取手段和不同的地物信息。利用高分辨率机载SAR影像进行解译时必须熟悉其成像机理和图像信息特点,充分了解SAR图像解译标志的特点和各类地物的解译规律。本文以高分辨率机载SAR数据为基础,对比光学影像,从SAR成像特点和地物散射特性出发,对SAR影像进行了目视解译,分析了SAR影像在地形地物要素识别中的应用潜力。     

Developing the tools for geological shape analysis,with regional‐ to local‐scale examples from the Kalgoorlie Terrane of Western Australia

Geological map data are often underused in mineral‐exploration programs, which rely increasingly on regolith geochemistry and geophysical and other remotely sensed data to generate exploration targets. However, solid geology maps, which are progressively being upgraded due to improved interpretations of superior, remotely sensed images and airborne geophysical data, can be useful in targeting specific types of mineral deposits, which formed late in the evolutionary history of the host terrane. In such terranes, the present map geometry is essentially the same as that at the time of deposit formation. This is the case for orogenic lode‐gold deposits, which commonly show predictable structural controls and/or structural geometry. Thus, the shape of a rock body, or combinations of structures and rock bodies, may provide an important guide to the exploration potential for orogenic lode‐gold deposits. However, until recently, there has been a dearth of techniques to quantify the various properties of shape, and hence test the potential of the two‐dimensional shape of geological bodies in map view as an exploration tool. Integrating techniques from the field of pattern recognition with a modern Geographical Information System (GIS) can provide the shape‐analysis tools required to investigate the geometries of geological shapes. Two‐dimensional shape analysis is now possible through the calculation of several shape metrics including, but not restricted to, aspect ratio, blockiness, elongation, compactness, complexity, roundness, spreadness and squareness. Methods are developed for describing the geometries of rock units about mineral deposits, or any geological features, at any scale, which for the first time makes it possible to compare shapes. These shape‐analysis techniques are tested using orogenic lode‐gold deposits, particularly those in the Kalgoorlie Terrane of the highly auriferous Late Archaean Norseman‐Wiluna Belt of Western Australia. On a global scale, shape analysis indicates that those greenstone belts whose volcanic rock sequences have high elongation and relative low roundness, complexity and aspect ratio (e.g. Kalgoorlie Terrane) are likely to be the most richly endowed in gold. On a more local scale, characteristics of the shape of geological features around the Golden Mile deposit are calculated and used to test the likelihood of occurrence of gold deposits with similar geometry elsewhere in the Kalgoorlie Terrane. The area with the most closely matching shape, on the basis of a 2 km clipping‐circle radius, chosen on the basis of available proximity‐analysis data, corresponds to the recently discovered Ghost Crab deposit, illustrating the potential of the shape analysis methodology in mineral exploration. Shape analysis is, at least in part, scale dependent, due to the inherent problem of being able to define rock boundaries more precisely in units that have strong geophysical signatures than those with weak signatures in poorly exposed terranes. Overcoming this problem is a challenge to the application of this methodology.     

苏北地区老井复查测井综合评价技术及方法研究

随着苏北小油田勘探开发程度的提高,非常规储层日益成为重点勘探开发的对象。苏北地区老井测井资料复查,立足现有的常规测井资料,结合测试等资料,通过扎实的基础工作和测井评价技术和分析方法的进步和提高,重点在干、密、水、无中全方位找油,并对以往相对忽视和评价认识手段方法相对不足的低孔渗储层、特殊含灰低孔渗储层与低阻油层作为重点研究分析对象,对测井资料进行全面复查评价,取得了良好的油气成果。     

基于图像特征的烟叶分级

讨论了基于图像特征的烤烟烟叶分级系统的建模及其实现,给出了烟叶分级模型的数学描述,探讨了模型库的优化和特征隶属度及烟叶模式的可信度的计算问题,并通过试验分析了FTGS系统的性能和有效性。