结合PCNN的红外与可见光图像多尺度融合

针对红外与可见光图像融合对比度不高,易丢失细节信息等问题,提出了一种非下采样Contourlet变换域内基于特征激励的自适应PCNN红外与可见光图像融合方法。PCNN模型采用平均梯度和赋时矩阵来自适应调节其链接强度和迭代次数等参数。对NSCT多尺度多方向高低频子带系数,分别采用特征激励PCNN,根据点火时间图的区域能量来选择融合系数。实验结果表明,该方法能够有效地融合红外和可见光图像信息,对比度高,细节保持好,无论在视觉效果上还是客观评价指标上,优于常用的图像融合方法。     

融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类

传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果。在Quick Bird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0%和86.7%。     

眉山市地质灾害现状及防治对策

眉山市地质灾害主要类型有滑坡、崩塌和不稳定斜坡。通过对全市地质灾害隐患点的考察和最新地质灾害信息分析,阐述了全市地质灾害隐患点的主要类型及特征,归纳了地质灾害分布特征;对全市地质灾害隐患点发育的主要影响因素进行了较为系统的分析,认识了眉山市地质灾害的成因机制。在此基础上,进一步提出了地质灾害防治原则和防治对策。     

崩塌落石运动计算模型综述

由于崩塌落石的广泛分布及其发育地的地质条件与地理环境的复杂性和特殊性使得对其进行较为全面的研究治理颇为困难。虽然近年来对崩塌落石的研究有了较多的成果,但目前对其运动的计算模型还存在问题,在很大程度上制约了防灾减灾科学的进展。为了深入探讨崩塌落石的运动计算模型,本文回顾了国内学者在相关领域的研究,系统总结了现有计算模型的研究现状,且对计算模型进行了讨论和总结。     

西秦岭岷县地区红层砂岩成因分析

岷县西江盆地红层地层为上白垩统磨沟组,这套地层底部为一套紫红色厚块状砾岩,砾岩上部为厚度巨大的红层砂岩。本文试图通过对这套砂岩的研究,揭示其成因背景,对恢复晚白垩世西秦岭岷县地区古地理具有重要意义。根据岷县地区红层砂岩良好出露剖面测绘和取样资料,从沉积序列特征、粒度特征、石英颗粒表面特征方面对其成因进行分析。研究表明,这套砂岩厚度大,岩层中发育薄砾石层与干河床沉积物夹层,薄砾石层中砾石具沙漠漆等特征。粒径相对集中,缺乏粉砂和粘土组分,以中砂、细砂、极细砂组分为主。石英颗粒磨圆度好,表面发育碟形和新月形坑、溶蚀坑、硅质薄膜等典型特征。综合各种特征,认为这套砂岩为干热气候环境下风沙活动的产物。     

基于散乱点云特征提取算法研究

三维激光扫描测量技术是当前测绘领域研究的热点。点云各个要素特征提取在三维建模中是非常重要的一个环节,也逐渐成为三维点云数据处理中的一个研究重点。目前对点云数据特征提取仍然存在一些问题,大多数算法的研究是针对栅格点云数据进行的,存在容易受到噪声数据的影响以及适应性不强等问题。本文在研究了现有的点云数据特征提取的方法的基础上,将法线差分算法应用到场景内地物提取中,从而实现场景中地物的特征提取。     

基于天地图·新疆自治区节点矢量数据与国家主节点矢量数据融合技术方法探讨

主要阐述了"天地图·新疆"自治区节点矢量数据与国家主节点矢量数据融合生成技术路线、技术要求,可为天地图其他省(自治区)级节点矢量电子地图数据融合工作提供参考。     

HSV变换和多尺度分割相结合的高分辨率遥感影像阴影检测

针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种色彩空间变换和多尺度分割相结合的阴影检测方法。该方法首先对原始影像进行连续两次HSV变换,并分别提取前后两次变换的亮度分量和色度分量;然后引入面向对象思想,进行多个尺度的影像分割并依次实现每一尺度下的阴影检测;最后将多个尺度的检测结果进行决策级融合获取最终检测结果。利用高分二号和Google Earth影像分别进行实验,实验结果表明,该方法有效结合了粗细尺度优势,阴影检测误检率和漏检率较低,同时对较亮阴影和较暗地物均具备较好的识别效果。     

1961-2014年焉耆盆地霜冻气候分析

利用焉耆盆地3个气象站1961-2014年的初终霜冻日、无霜期资料,采用线性倾向估计法、多项式趋势、M-K检测等统计方法,分析焉耆盆地54a来霜冻气候变化特征。结果表明：(1)焉耆盆地平均初、终霜冻整体均呈显著线性后推趋势,平均分别后推了3d和21d,终霜冻推后速率大于初霜冻,无霜期呈缩短趋势,平均缩短了18d,具有明显的年代际特征。(2)平均初、终霜冻及无霜期分别于1987年、1985年、1967年发生了气候突变,初、终霜冻均表现为由提前转为明显推迟,无霜期表现为由延长转为缩短.(3)焉耆盆地特早、偏早初霜冻发生频率分别为7%和22%,发生在60年代到90年代,特晚、偏晚终霜冻发生频率分别为4%和11%,多发生在70年代和90年代,21世纪各出现一次。(4)终霜日显著推后,无霜期缩短,是今后焉耆盆地农业生产结构优化关注的重点。     

Quantification winter wheat LAI with HJ-1CCD image features over multiple growing seasons

Remote sensing images are widely used to map leaf area index (LAI) continuously over landscape. The objective of this study is to explore the ideal image features from Chinese HJ-1 A/B CCD images for estimating winter wheat LAI in Beijing. Image features were extracted from such images over four seasons of winter wheat growth, including five vegetation indices (VIs), principal components (PC), tasseled cap transformations (TCT) and texture parameters. The LAI was significantly correlated with the near-infrared reflectance band, five VIs [normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index (EVI), modified nonlinear vegetation index (MNLI), optimization of soil-adjusted vegetation index, and ratio vegetation index], the first principal component (PC1) and the second TCT component (TCT2). However, these image features cannot significantly improve the estimation accuracy of winter wheat LAI in conjunction with eight texture measures. To determine the few ideal features with the best estimation accuracy, partial least squares regression (PLSR) and variable importance in projection (VIP) were applied to predict LAI values. Four remote sensing features (TCT2, PC1, MNLI and EVI) were chosen based on VIP values. The result of leave-one-out cross-validation demonstrated that the PLSR model based on these four features produced better result than the ten features’ model, throughout the whole growing season. The results of this study suggest that selecting a few ideal image features is sufficient for LAI estimation.