基于模糊决策理论的重力辅助导航区域选择方法

针对传统重力辅助导航区域选择方法仅利用单一评价指标所导致的评价结果不全面这一缺陷,提出一种基于模糊决策的多指标综合选取方法。首先,应用该方法计算目标区域重力异常的标准差、粗糙度、相关系数、重力信息熵和重力坡度等表征重力特征的统计参量;然后,利用模糊决策理论方法求解出指标的隶属度矩阵和权阵,得到区域总的评价指数;最后,依据总评价指数进行匹配区选择。仿真结果表明,本方法具有较好的可靠性,评价指数高的区域,其匹配效果更好。     

结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测

不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正,有效改善影像间的配准误差,并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算,采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割,同时运用形态学方法处理分割后的影像,最终提取变化图斑。试验结果表明,该方法可以有效检测出变化区域,可应用于城市地表覆盖的变化检测。     

热红外遥感技术在江西寻乌地区地热勘查中的应用

热红外遥感是地热资源勘查中的常用技术,对江西寻乌地区的Landsat 8热红外影像采用单窗算法,根据MODIS影像计算大气水汽含量,并逐步获取反演参数,得到地表温度反演结果;利用MOD11_L2地表温度产品对结果进行对比分析,验证反演有效性。通过对已有地热资料和地质构造背景的研究,总结地热形成的有利构造条件,分析地表反演温度与已有地热及断裂构造之间的空间关系,建立地热异常区圈定依据,并剔除假异常,最终在研究区圈定了11个潜在地热异常区,为该区地热勘查提供依据。     

一种差分进化BM3D硬阈值参数的遥感影像去噪方法

针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI))作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。     

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

从Landsat8影像反演地表温度的劈窗算法研究

以厦门市为研究区域,以2013年的Landsat8为研究数据,研究亮度温度反演以及地表温度反演的劈窗算法,推导出该算法的演算过程,根据Landsat8的特性,确定该算法的参数取值。通过ENVI/IDL软件编程实现该算法,采用厦门市遥感数据反演地表温度,并且利用厦门市气象局实测温度验证地表温度反演结果的有效性。     

基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法研究

在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。本文阐述了小波变换的Mallat算法和a′Trous（多孔）算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法（MRAGM算法）,以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT高分辨率全色影像和TM低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM方法比Mallat算法和a′Trous（多孔）算法的融合效果要好。     

粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验

支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。     

三维F－K域DMO方法及应用效果

在常速情况下,从三维时距方程出发,通过倾角代换,将三维倾角时差分裂为两个正交方向上的二维倾角时差,然后在这两个正交方向上分别做一次二维倾角时差校正,便可达到三维倾角时差校正的目的．应用实例表明这种三维ＤＭＯ分裂方法是切实有效的．