基于邻域投票和Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配

文中提出一种基于邻域投票和改进的Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配方法。首先用NMS算法提取多尺度的Harris-SIFT特征并对其进行方向描述,然后根据最近邻与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,最后通过近邻域选择投票的方法剔除候选点中的虚假匹配点,进而实现低空遥感影像的配准。实验表明该算法在获得充足匹配点且保证匹配精度的同时,明显提高影像匹配的效率。     

基于 K-Medoid 聚类算法的 GPS 坐标转换研究

对GPS网约束平差时,GPS控制网的精度与坐标系统转换控制点的位置选择有关。通过实验分析得出,整个网的检核点与相应的转换控制点总距离越远,坐标转换后网的精度越低。在此基础上,提出使用K-Medoid聚类算法,通过计算机程序自动寻找用于计算坐标系统转换参数的最佳控制点,并将文中方法运用于某大桥GPS控制网的控制点选取,通过工程实例验证了基于K-Medoid聚类方法的GPS坐标系统转换的可行性。     

面向林地信息提取的 Pleiades-1影像融合算法评价分析

以Pleiades-1影像为对象,以探究其面向林地信息提取的融合算法选择为视角,通过基于目视和定量特征分析、辅助面向对象分类分析的方法,为林业部门遥感影像大规模融合应用提供参考。研究认为Pansharp和GramSchmidt算法融合结果目视效果良好,各波段与原多光谱相关系数均高达0.8以上,清晰度与纹理增强明显。两种融合算法影像在不同林地层次信息提取能力各有优势,Pansharp融合结果在林地层次分类总精度可达86.55%,Gram-Schmidt融合结果则在森林类型层次具有最高的分类总精度78.76%。具体融合算法的选取需根据其应用的信息提取层次而定。     

基于不同交通工具多约束条件的最短路径算法研究

多约束条件下的最短路径选择可以满足用户的出行需求,然而不同的交通工具在相同起始点下最短路径选择存在很大差异。为了满足多用户的出行需求,基于不同交通工具的多约束条件,对传统的Dijkstra算法进行改进,由传统的基于单约束条件向多约束条件改进,并对最短路径选择的准确程度进行优化。通过实例,验证算法的可行性和准确程度。     

红外临边探测发展现状

临边探测器垂直分辨率高,辐射信号的变化主要受大气参数影响,且辐射校准后几乎不受背景辐射影响,对痕量气体可探测性强,探测高度约为10—100 km,对臭氧层的大气遥感监测具有特殊意义。红外临边传感器经过40余年的发展过程,在通道数目、信噪比、可探测目标种类、冷冻技术、在轨寿命方面都有明显改进。本文以平流层O_3及其相关的痕量气体为中心,按照传感器搭载的卫星平台及卫星发射时间的先后顺序,比较了国际上已有的LRIR、LIMS、SAMS、ISAMS、CLAES、MIPAS、HIRDLS、TES共8个星载红外临边探测器的特性、探测目标、技术改进、性能提升等;介绍了红外临边探测大气成分的反演原理;总结了红外临边探测器在痕量气体,平流层云与气溶胶,重力波与极涡,非局部热力学平衡效应4个方面的应用成果。最后对红外临边探测的前景趋势提出了思考。     

混合智能优化算法的SAR图像特征选择

为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法。首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法。然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择。最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性。实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间。     

格网划分的Delaunay三角网快速生成算法

针对常见的三角网构建算法效率受查找三角形的约束的问题,该文提出了一种基于格网划分的Delaunay三角网快速生成算法,对传统逐点插入算法的点定位及LOP算法进行了优化。通过对离散点数据进行格网划分,将三角形面积坐标法与直线行走算法相结合,在点定位过程中可大幅度缩短搜索路径,快速定位到插入点所在的目标三角形。实验结果表明,改进后的算法兼顾了时间和空间的性能,执行效率明显提高,定位路径惟一且为最佳路径。     

六角格网初始方案线辅助生成方法

针对传统陆地边界划界中存在的人工作业占主导、主观依赖性较大、无法考虑多种因素综合影响等问题,该文构建了基于六角格的陆地边界环境模型,并在此基础上提出全局搜索法、多目标规划法、兵棋模拟法以及基于遗传算法的方案线生成法。利用这些方法生成的方案线能够在顾及面积比例、不可分割因素、区域归属因素等多种因素的条件下,尽可能使我方的某种利益最大。文章介绍了设计思路,并通过实验总结出这些方法的优劣和各自的应用空间,能够在一定程度上解决陆地边界划界中存在的相关问题。     

PM2.5浓度插值中不同空间插值方法对比

针对不同插值方法对于重点大气颗粒物污染源PM_(2.5)大区域内整体分布情况的插值效果和精度存在差异性的问题,该文以石家庄市赵县100个点的PM_(2.5)的数据作为样本点,利用反距离权重法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,分别进行PM_(2.5)浓度的空间插值。利用研究区内另外20个PM_(2.5)的数据点进行插值精度的检验。研究结果表明:协同克里格插值的精度最高,但可视化效果不如其他两种方法。     

可扩展的迭代自组织分析并行处理算法

随着遥感影像数据量的增加,传统非监督分类迭代自组织分析(ISODATA)算法的运算将十分耗时,应用并行计算技术能够有效解决该性能瓶颈。针对现有基于并行计算模型MapReduce的遥感迭代自组织分析并行算法存在的局限性,提出一种可扩展的基于MapReduce的迭代自组织分析并行处理算法。该算法通过其包含的全局子采样算法、聚类中心点集合过滤算法以及聚类映射算法,有效克服了现有并行算法中存在的不足。实验结果表明,在同等规模遥感计算中,该算法效率高于现有并行处理算法,具有良好的加速比,且在处理更大的影像块时具有更高的精度。