一种结合四元数与直方图的多光谱图像自适应边缘检测方法

针对图像自适应边缘检测的难点和传统多光谱遥感图像边缘检测方法的局限性,提出了一种结合四元数与直方图的自适应边缘检测方法。该方法在四元数空间,利用矢量旋转完成了多光谱图像的边缘检测,并通过直方图统计的方法获取自适应阈值,实现了边缘图像的检测。利用陆地多光谱遥感图像和水域多光谱遥感图像分别进行实验,验证了方法的有效性。     

一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法

支持向量机分类方法存在惩罚系数需要交叉验证获取、训练时间较长、支持向量个数随着训练样本数量的变化而变化,以及稳定性和稀疏性较差等问题。针对这些问题,提出了一种基于输入向量机的高光谱影像分类算法。该算法在核逻辑回归模型的基础上,采用前向贪心算法选择训练样本中的输入向量来进行模型的训练,达到稀疏的目的,提高影像的分类精度和分类效率。通过PHI和OMIS两组高光谱影像分类实验,结果表明基于输入向量机分类算法具有稳定性好、稀疏性强的优点。     

安徽省含山县土地整理耕地质量评价及其变化研究

土地整理是改善土地利用条件,提高土地质量的有效措施,对土地整理后的耕地质量进行评价是土地整理重要工作之一。从耕地质量的内涵和土地整理项目的基本要求出发,选取耕地自然条件和耕地利用条件2个基本因素和12个影响因子,将特尔斐法与层次分析法相结合,确定各因子权重,构建基于土地整理的耕地质量评价指标体系。以安徽省含山县铜闸镇土地整理项目为例,采用传统的土壤调查与3S技术相结合的方法,分析土地整理复垦过程中耕地质量时空格局变化,得出整理前、后耕地质量的级别变化。研究结果表明,通过土地整理,研究区的耕地质量空间分布和级别发生了很大变化,整理后一级、二级、三级质量的土地比整理前分别增加了7.20%,11.95%和0.65%,四级、五级则分别减少了15.65%和4.16%,整理后的耕地质量总体水平是整理前的1.291倍。     

视觉感受与Markov随机场相结合的高分辨率遥感影像分割法

鉴于视觉感受对外界强大的感知与识别能力,模拟视觉神经感知的工作机制,并结合Markov随机场模型,提出一种影像分割方法。首先,分析视觉感知系统的工作机制,将其特性归纳为等级层次性、学习能力、特征检测能力和稀疏编码特性,继而利用小波变换、非监督聚类、特征分析和Laplace分布模拟视觉工作机制,然后结合Markov随机场模型实现高分辨率遥感影像的分割。通过不同卫星的真实遥感影像进行了相关试验。试验结果表明本文提出的方法在高分辨率遥感影像分割任务中有非常良好的表现。     

高分辨率遥感图像道路分割算法

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。     

Digitization of sunspot drawings by Spörer made in 1861–1894

Most of our knowledge about the Sun's activity cycle arises from sunspot observations over the last centuries since telescopes have been used for astronomy. The German astronomer Gustav Spörer observed almost daily the Sun from 1861 until the beginning of 1894 and assembled a 33‐year collection of sunspot data covering a total of 445 solar rotation periods. These sunspot drawings were carefully placed on an equidistant grid of heliographic longitude and latitude for each rotation period, which were then copied to copper plates for a lithographic reproduction of the drawings in astronomical journals. In this article, we describe in detail the process of capturing these data as digital images, correcting for various effects of the aging print materials, and preparing the data for contemporary scientific analysis based on advanced image processing techniques. With the processed data we create a butterfly diagram aggregating sunspot areas, and we present methods to measure the size of sunspots (umbra and penumbra) and to determine tilt angles of active regions. A probability density function of the sunspot area is computed, which conforms to contemporary data after rescaling. (© 2015 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)     

小波框架的彩色图像泊松去噪

噪声是影响图像质量的重要因素,噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识以及图像的信噪比下降,所以图像去噪是图像处理中的一个重要问题.本文提出了基于小波框架的彩色图像的泊松去噪模型.在该模型中,赋权的l²项作为保真项,包含小波框架的l¹项作为正则项.同时,又提出了解决该模型的重新赋权的split Bregman算法.最后,利用仿真实验以及PSNR（峰值信噪比）指标对该模型的去噪效果进行评估,评估结果表明该算法可行、有效.     

引发广西两次严重山洪地质灾害的暴雨过程分析

利用常规观测、卫星云图、雷达探测以及自动站雨量等资料,对2010年6月27—28日和2012年5月20—22日桂西北两次严重山洪地质灾害的气象条件进行了对比分析,结果表明：(1) 强降雨发生在桂西北暴雨区,最大过程雨量＞350 mm,过程最大中尺度雨团和致灾区最大中尺度雨团值分别＞100 mm·h-1和＞70 mm·h-1,集中降雨时段为02—06时。灾害开始于后半夜,发生在最大过程雨量和地质条件脆弱区,不同的地质状况对应不同的灾害;灾害性天气具有区域小、降雨时段集中、过程雨量大、强度强及引发灾害重等特征。(2) 暴雨发生在欧亚地区500 hPa呈两脊一槽型、200 hPa南亚高压脊线贯穿广西上空及季风云系活跃的背景下。高空为槽或低涡、地面为干线或锋面,属低涡暴雨型。(3) 高空要素变化为雨前降压升温、后降温。不稳定能量及层结、低层辐合、中低层涡旋、整层大气的上升运动、高温高湿及水汽强烈辐合是物理量特征。(4) 云图上对流云团生成、合并对强降雨有指示意义,暴雨发生在云团合并发展阶段;TBB值＜200 K可以作为强降雨的指标。低质心强雷达回波产生的列车效应或回波停滞和地形作用是造成强降雨的重要因素,低层辐合、高层辐散导致了强烈的上升运动,有利于强对流的发展与维持。     

Integer‐ambiguity resolution in astronomy and geodesy

Recent theoretical developments in astronomical aperture synthesis have revealed the existence of integer‐ambiguity prob‐lems. Those problems, which appear in the self‐calibration procedures of radio imaging, have been shown to be similar to the nearest‐lattice point (NLP) problems encountered in high‐precision geodetic positioning and in global navigation satellite systems. In this paper we analyse the theoretical aspects of the matter and propose new methods for solving those NLP problems. The related optimization aspects concern both the preconditioning stage, and the discrete‐search stage in which the integer ambiguities are finally fixed. Our algorithms, which are described in an explicit manner, can easily be implemented. They lead to substantial gains in the processing time of both stages. Their efficiency was shown via intensive numerical tests. (© 2014 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)     

Fast compression and reconstruction of astronomical images based on compressed sensing

With the fast increase in the resolution of astronomical images, the question of how to process and transfer such large images has become a key issue in astronomy. We propose a new real-time compression and fast reconstruction algorithm for astronomical images based on compressive sensing techniques. We first reconstruct the original signal with fewer measurements, according to its compressibility. Then,based on the characteristics of astronomical images, we apply Daubechies orthogonal wavelets to obtain a sparse representation. A matrix representing a random Fourier ensemble is used to obtain a sparse representation in a lower dimensional space. For reconstructing the image, we propose a novel minimum total variation with block adaptive sensing to balance the accuracy and computation time. Our experimental results show that the proposed algorithm can efficiently reconstruct colorful astronomical images with high resolution and improve the applicability of compressed sensing.