Historical development in soil micromorphological imaging

The book ＂micropedolog＂ by Kubieana and a large number of publications has induced many people to practice soil micromorphology. Quantification of the soil fabric and its components was a major challenge. The use of the image analyses in soil science was a breakthrough. Attempts to make soil thin sections go back to the beginning of the 2oth century. Microscopic techniques and recently high resolution electron microscope and use of computer assisted imaging techniques enabled the in vitro study of soils in three dimensional levels. It is now possible to store and process massive amounts of data. Micro- morphological concepts and techniques are applied in paleopedological, ecological, and archaeological studies. The aim of this work was to examine soil micromorphological imaging in historical perspective.     

浅水高分辨率测深侧扫声纳系统及其海上应用

介绍浅水高分辨率测深侧扫声纳系统(SBSSS)的工作原理和硬件结构,然后介绍系统进行海上井场区域调查的情况,最后给出系统的实时工作结果和水深数据后处理结果.并把系统获得的水深和地貌结果分别与EM3000D多波束测深系统的水深结果、Klein2000型侧扫声纳系统的地貌结果进行对比分析.比较结果表明,浅水高分辨率测深侧扫声纳系统与其他系统获得的结果一致,经数据后处理,测深精度达到IHO特级标准要求.     

西北非陆缘的大规模块体坡移：被动陆缘块体坡移的一般推论

西北非海域的陆缘地貌因受到顺陆坡而下和平行于陆坡两个方向沉积物运移作用的相互影响而有很大改变。在几个航次的调查中,通过地球物理、沉积学和地球化学方法,对位于12°～26°N之间的塞内加尔和毛利塔尼亚海域的沉积物运移作用进行了调查。测深和高分辨率地震资料被用于研究再沉积的延伸范围以及内部结构。根据这些测量结果进行了沉积物取芯,并进行了沉积学和地球化学分析。     

基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究

基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。     

多相位水平集高分辨率遥感影像非监督分类

高空间分辨率遥感影像(特别是城区场景)常表现出高的光谱异质性、地物细节丰富且地物拓扑关系复杂等特点,这对影像分类产生较大干扰,导致分类精度不高。针对以上情况提出一种新的非监督多相位水平集分类方法:该方法以基于区域竞争思想及Bayes准则的多相位水平集分类框架作为高分辨率遥感影像分类的基础,通过采用Parzen窗非参数密度估计方法来改善复杂场景下样本概率密度估计的准确性,从而增加分类模型的抗干扰能力;此外,为提高多水平集模型演化效率,在模型求解中提出一种简单而有效的水平集函数重初始化方案。通过与前人工作的试验对比及分析,验证了提出的模型在复杂场景及存在上述干扰的情况下表现出好的分类效果。     

面向应用的CBERS-02星高分辨率相机成像数值模拟技术框架

技术框架研究的目标是准确仿真卫星高分辨率相机成像过程中辐射和几何质量的下降情况,从应用方的角度建立评价高分辨率卫星相机在国土资源领域的应用潜力和技术框架,并以CBERS-02B星HR相机在轨成像模拟为例进行了原理验证,同时对今后以国土资源应用评价为目标的高分辨率相机在轨成像模拟改进方案提出了建议。     

高分辨率遥感影像在云南澜沧老厂矿床地质研究中的应用

在云南澜沧老厂矿床地质研究中,高分辨率QuickBird 影像提供了丰富的地质异常信息:影像线-环结构反映出矿床的控矿环形构造及隐伏构造信息;影像色调异常斑块显示了地面围岩蚀变区域;遥感异常与物化探异常的高度吻合,为地质构造分析和成矿预测提供了有用信息和佐证.     

改进的P-SVM支持向量机与遥感数据分类

本文介绍了将P-SVM算法引入多光谱/高分辨率遥感数据的分类, 并且展示了卫星ASTER和航空ADS40数字影像分类的技术过程和结果验证。结果表明：P-SVM方法的分类精度不低于SVM, 并减少了时耗。     

基于自动匹配的高分辨率遥感影像校正方法

介绍了采用人工选点与计算机自动匹配选点相结合获取一定数量的地面控制点的方法,该方法满足了Thin plate spline校正模型校正的要求．解决了一些高分辨率遥感数据无法用传感器物理模型进行校正的问题。试验证明：在山区采用该方法比常规多项式校正更快捷而且校正效果更好,并具有很好的可操作性和实用性。