基于地物光谱分析的ASTER岩土类型识别

利用遥感数据和实测不同岩土类型波谱测试数据,以实测不同土体反射光谱数据为基础,通过对遥感数据进行图像增强处理,对不同沉积环境、不同粒级组成的松散土体类型进行识别。研究发现,ASTER数据721波段组合能够有效识别不同土体类型,在凸显不同土体类别的效果最好;ASTER数据的平方根拉伸及标准分段拉伸对不同土体类型的区分效果最好;通过对遥感数据进行主成分变换,发现遥感数据图像信息量得到有效集中,增强了图像的层次感,能够有效增强图像信息。     

基于改进粗糙集和NSCT的红外遥感图像增强

提出了一种基于改进粗糙集和NSCT的红外遥感图像增强方法。该方法首先利用NSCT对图像进行分解,得到多层多方向子带系数;然后根据相邻尺度和不同方向的子带中图像噪声、脆弱边缘等不同成分的系数分布,使用粗糙集对其进行分块,并制定合理的决策规则;再通过集合运算对系数中不同子块采用不同的处理方法,一方面抑制噪声,另一方面保护图像中的脆弱边缘结构,并采用增强函数对其进行不同程度的增强;最后对处理过的NSCT系数进行重构,获得增强后的红外图像。实验表明,该算法相对于其他传统红外遥感图像增强算法具有较好效果。     

基于Pearson分布族的SAR影像分布模型确定与对比度增强

基于Pearson分布族模型反演SAR影像的分布模型,将统计类型的确定结果用于弱对比度SAR影像的对比度增强。这种方法具有保持SAR影像直方图的分布特性与偏斜特性的优点,且避免了普通直方图规定的盲目性。     

基于改进谱减算法的语音增强研究

介绍了一种根据传统的谱减改进后的增强算法：根据每帧的功率谱来动态调整谱减系数,然后采用多种方法抑制音乐噪声.使谱减效果既保持了较高的信噪比,又使音乐噪声得到了抑制.算法在VC6.0下编程实现,实验证明语音增强效果明显.     

巴什布拉克铀矿区遥感油气还原蚀变信息提取

从巴什布拉克铀矿床油气还原蚀变岩石的光谱特征分析入手,开展了基于ETM数据的白垩系油气还原蚀变信息的反向增强和 基于ASTER数据的直接增强技术研究。通过对增强的油气还原蚀变信息分布特征的分析,发现矿床所在的北西西向狭长的白垩系出 露范围内,西段的油气还原蚀变强烈,中段和东段的蚀变弱,从而为矿区外围铀矿找矿提供了重要依据。     

基于区域历史回归法的雷州半岛火箭增雨作业效果检验

利用ERA5再分析资料,区域自动站雨量资料以及双偏振雷达基数据,采用区域历史回归方法,对2020年7月4日雷州半岛火箭人工增雨作业进行物理检验和统计检验。结果表明:作业后作业区域云系云冰含量大幅增加,强回波区面积增大,回波顶高度升高,平均回波强度显著增加。选取1971—2000年作业影响区和对比区逐年7月的平均日降水量资料作为历史样本建立回归公式,结合作业当天区域自动站的雨量资料,计算得出日降水量和作业后3 h累积降水量的绝对增雨量分别为11.07 mm和2.32 mm,相对增雨率分别为51.08%和38.73%,均通过了置信水平为α=0.05显著性检验。因此,雷州半岛开展人工增雨作业对缓解气象干旱,满足水库蓄水等有重要意义。     

江淮对流云人工增雨作业效果检验个例分析

江淮对流云是安徽省夏季开展人工增雨作业的主要作业对象,不同于经过严格试验设计的随机试验,大多采用非随机的地面火箭、高炮或者烟炉的作业方式。由于对流云存在生命期较短局地性强、自然变差较大等特点,对其作业效果进行客观、科学、定量的效果评估存在一定困难。利用安徽省国家级地面气象站降水量日值数据和覆盖目标区的SA多普勒雷达资料,将区域历史回归分析统计检验方法和播云多普勒雷达识别追踪及物理检验方法相结合对2012年6月28—30日江淮对流云增雨作业效果进行个例分析。结果表明,作业后目标区绝对增雨37.2 mm,相对增雨65.18%,统计显著度α0.1;基于雷达探测基数据识别追踪作业单元,选取合适对比单元,对比分析作业单元与对比单元作业前后雷达回波参量的变化差异给出了对应统计检验结果的物理证据。     

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法

国产遥感卫星多光谱影像普遍存在着亮度、对比度低的问题,人工调整在一定程度上能得到较好的视觉效果,但是处理效率低且存在显著的不确定性。为此,提出了一种基于灰度变换的自适应色彩增强算法,通过分析异常像素值在灰度直方图中的分布特点自适应地确定截止阈值,并利用色彩调整使不同波段间灰度均值趋于一致。与几种经典的色彩增强方法的比较实验结果表明,提出方法的自动调整效果与人工调整一致,且能保持影像的多光谱信息的完整、不失真。     

黔北大竹园―隆兴地区铝土矿遥感地质调查研究

研究区位于贵州省道真县东南部,铝土矿资源丰富,找矿前景好。本文利用Landsat8卫星多光谱遥感数据,开展中大尺度遥感地质解译、含矿层位追索、找矿信息提取和野外验证,快速圈定了控制铝土矿分布的向斜构造以及铝土矿相对富集的地段,为进一步开展矿产资源地质调查工作提供了基础资料。     

Rights to carbon and payments for services rendered under REDD+: Options for the case of Mexico

Mexico is relatively advanced in its preparation for international policy on Reduced Emissions from Deforestation and forest Degradation (REDD+) and has many of the pre-conditions needed to support a community approach in the implementation of a national REDD+ programme, particularly as regards tenure of forests and experience with community forest management and PES schemes, although these conditions do not pertain everywhere. One critical issue that is yet to be resolved concerns rights to carbon credits and distribution of the financial benefits flowing from REDD+. We demonstrate that attribution of carbon credits from reduced deforestation and degradation at the community level is virtually impossible from a technical viewpoint, since these credits are counterfactual. Payments based on assessment of performance of each community in terms of such reductions would moreover be inequitable and inefficient. Flat rate payments in return for agreed improvements in management are likely to be more motivating and much easier to administer. However, increases in carbon stock (forest enhancement) can be physically measured on site, and could be more easily attributed to each individual community. We therefore propose a system in which reduced deforestation and degradation are considered environmental services, with credits accruing to national government. The financial value of the credits may be used to finance flat rate payments to communities who agree to implement improved management. On the other hand, credits for forest enhancement, which reflect measurable increases in carbon in the communities’ trees, would be considered environmental goods. These should be considered the direct property of the owners of the forest (in the same sense as wood or poles) and it would be possible for communities to sell these credits themselves. We acknowledge however that many other problems face implementation of REDD+ in Mexico, and provide a number of important examples.