国内超声波测距研究应用现状

本文结合超声波测距原理,对超声波回波信号处理、新型换能器研发、发射脉冲选取的国内研究现状,以及该技术在液位测量、移动机器人定位和避障、汽车防撞、曲面仿形检测的应用现状作了综述,分析了超声波测距系统现阶段存在的常见问题,相应提出了解决方案,并对超声波测距的发展与应用趋势进行了展望.     

基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法

岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。     

基于小波变换的反射光谱分析在蛇绿岩识别中的应用研究——以西准噶尔地区为例

介绍了基于小波变换的反射光谱分析技术的基本理论和方法;运用此技术手段对克拉玛依市白碱滩区西侧地区40条岩石野外光谱曲线数据进行了定量处理,总结并分析了蛇绿岩套中常见典型岩石(基性混杂岩、辉长岩、橄榄岩、蛇纹石)的光谱特征及其产生原因.最后,结合ETM+波段范围提出了适用于西准噶尔地区多波段遥感影像光谱角(Spectral Angle Mapper,SAM)提取模型,从遥感影像上识别蛇绿岩分布奠定了良好的基础.     

虚假回波在强对流天气探测中的应用

根据2003年几次强对流天气的观测资料，对其中三体散射长钉、二次回波旁瓣回波等虚假回波进行了分析。初步得出了上述虚假回波在新一代C波段天气雷达图像上的特征，为强对流天气的雷达探测和识别提供一些依据。     

X 波段双极化雷达对云中水凝物粒子的相态识别

人工影响天气研究需对云中降水粒子的相态和分布结构进行准确识别,以便提高人工影响天气作业效率.中国科学院大气物理研究所的车载X波段双极化雷达可提供与云中降水粒子大小、形状、相态等特征密切相关的4个极化参数:反射率因子、差分反射率、差分相移率、水平和垂直极化相关系数.利用这4个极化参数加上环境温度作为5个输入参量,建立了降水粒子相态模糊逻辑识别算法,识别的降水粒子有10种:毛毛雨、雨、湿霰、干霰、小雹、大雹、雨加雹、湿雪、干雪、冰晶.利用此雷达的实际观测资料,并与地面和飞机空中实测资料对照,对我国南、北方地区观测的降水天气过程进行分析,结果表明:建立的模糊逻辑算法对云内水凝物粒子的相态识别分类合理.     

丹东冬季降水相态判据研究

利用丹东1979-2012年10月至翌年4月逐日降水、天气现象、高空探空资料及NCEP0.5°×0.5°（部分2.5°×2.5°）再分析资料,对丹东地区冬季不同相态降水气候及大气层结特征进行了统计分析, 并对不同相态降水典型个例进行了分析。结果表明：丹东地区虽地处北方,但冬季降水相态多样。在秋冬、冬春过渡和严冬不同时段,大气不同层结不同相态降水气温阈值范围不同,建立了丹东冬季不同大气层结降水相态判据。大气不同层结前期特别是近地面层气温背景与不同相态降水的发生与转换关系密切,可为动态预报降水相态提供了参考。850 hPa及以下中低空温度条件对冬季降水相态形成至关重要,850 hPa的0℃线能较好区分雨和雪区大致范围,925 hPa的0 ℃线能较好区分雨夹雪和雪以及雨夹雪和雨大致范围。     

TWR-01型天气雷达回波特征参数的提取和应用

TWR-01型天气雷达是小型数字化雷达,具备GIS和GPS功能,可适应移动式、固定式的增雨防雹作业指挥和气象保障服务.TWR-01型天气雷达回波特征参数的提取技术是基于影像的目标轮廓提取方法.目标轮廓提取方法在图像识别与图像分析中占有重要地位,广泛应用于测量和遥感领域.TWR-01型天气雷达同波特征参数提取的技术方法是...     

基于Gabor滤波方法的居民地识别分析

图像纹理对于高分辨率遥感图像的信息提取与目标识别具有重要意义。针对"北京一号"小卫星全色遥感图像非城市区域居民地块往往呈现出比较明显的方向性纹理的特点,扩充改进Gabor滤波方法进行提取。方法主要利用Gabor滤波器的多尺度、多方向滤波的性质,提取多尺度纹理特征集,并进行特征;而后利用多特征聚类实现图像的初步分割。由于分割是对特征进行聚类完成的,其结果可能存在一个居民地块由若干个相互间存在间隔的子区域组成、存在无用小斑块、居民地内部存在大量小孔洞等缺陷。针对上述不足,利用形态学尺度空间融合方法,对居民地块通过结构元素不断增大的闭运算进行迭代融合,并选择一个具备"最长生存期限"的类别个数作为最佳类数,选择首次出现该类别数的分割结果作为最后的识别结果。对延庆地区的小卫星影像进行了居民地提取,并与共生矩阵纹理分析方法进行了实验对比。结果表明方法是有效的,并在提取精度上具有优势。     

山西地下水氡中短期异常识别标志及预报方法研究

采用“九五”地震科技攻关地下水化学及 EIS2 0 0 0提供的多种数据处理和异常识别方法 ,对山西省地下水氡观测资料进行了较详细的处理 ,筛选出较好的数据处理方法和异常标志。结果表明 ,除常规的数学处理方法外 ,用水氡的基值变化率和滑动变化率提取异常效果较好 ,如果基值变化率 R0 ≥ 0 .0 6 ,持续时间大于等于 12个月 ,滑动变化率 R≥ 0 .0 5 ,持续时间大于等于 12个月 ,则视为异常