北京1号小卫星图像噪声评估

从理论和试验方面对图像的噪声评估方法进行了分析。结合北京1号小卫星特性, 进行了该类方法应用效能的评价, 讨论了分块评估噪声方法的最佳参数设置。选取满足噪声评估环境的图像, 实现了综合不同地表覆盖条件的北京1号小卫星图像噪声的评估。噪声评估结果与在轨测试情况的对比表明, 北京1号小卫星经过近3年的运行, 仍保持了较好的性能。     

一种改进的空间上下文点云分类方法

考虑到点云数据具有线性分布和密度不均匀的特点,以及现有复杂场景点云分类方法中缺少对非局部空间上下文信息的有效利用,提出了一种改进的空间上下文点云分类方法。该方法在提取点云数据顾及曲率的自适应邻域的基础上,首先估算点云局部特征与依赖性空间上下文,并基于超级体素提取分布性空间上下文,最后采用高阶条件随机场模型,实现对点云数据的自动分类,避免了利用单一点云局部特征分类的局限性。试验结果表明,本文方法能够有效提高点云数据地物分类精度。     

JPEG 2000压缩对遥感影像监督分类精度的影响

遥感图像压缩会影响分类精度,是值得研究的问题。以高分辨率遥感影像(Quick Bird)的监督分类精度评定为尺度,采用ER Mapper软件的JPEG 2000图像压缩模块对图像进行压缩,再在eCognition软件中对这9种压缩比图像进行面向对象的监督分类,生成分类精度报告。通过分析分类精度的变化,研究了JPEG 2000压缩对遥感影像分类的影响程度及其在遥感影像压缩方面的应用潜力。     

基于面向对象的重大工程土地利用变化信息提取——以国家体育场(鸟巢)建设工程为例

以国家体育场（鸟巢）工程建设为例,研究基于面向对象的重大工程土地利用变化信息提取技术,以及建设工程对周边环境土地利用类型变化的影响。选取鸟巢2001年（动工之前）和2005年（建设中期）两期高分辨率遥感图像,运用多尺度影像分割和面向对象分类方法,进行土地利用信息提取及其变化对比分析。结果表明：利用面向对象方法取得了理想的土地利用分类结果,两期影像的分类精度分别达到93.23%和94.55%,Kappa系数分别为0.9158和0.9332;鸟巢的建设对周边土地利用类型影响较大,尤其是植被、道路和耕地的变化显著,草地和道路明显增加,耕地明显减少。     

遥感信息图谱支持的土地覆盖自动分类

遥感数据的海量堆积与应用信息的匮乏日益凸显信息认知提取的重要性,在地学信息图谱方法论的指导下,同时参考视觉认知流程,提出了遥感信息图谱认知方法用于遥感数据的自动解译。在地理信息系统的统一框架下逐步挖掘多源遥感数据的"图"、"谱"特征并进行图谱耦合分析,通过多尺度分割、特征分析、监督学习等关键步骤完成"察觉—分辨—确认"的地学认知流程,初步满足自动化和智能化应用需求。在土地覆盖信息自动解译应用中建立了基于"图谱"先验知识的管理与运用机制以实现自动化,采用机器学习算法提升智能化程度,并以自适应迭代控制模型使结果精度向最优逼近。选取了珠江三角洲的试验区域进行了基于ALOS多光谱影像的土地覆盖自动分类,结果符合预期,说明了本文方法的可行性。     

空间管治视角下京津冀协同发展类型区划

京津冀协同发展的核心是基于问题导向和底线思维,打破行政区划,在更大区域尺度上优化资源配置,实现区域整体发展目标。因此,从优化空间规划体系的高度,开展京津冀区域协同发展的类型区划和类型区管理,实现分区施策的精细化管治极为重要。本文首先立足于京津冀区域发展差异,利用空间属性双聚类的方法将京津冀划分为中部核心功能引领区、东部沿海重点发展区、南部门户功能拓展区、西部和北部生态涵养保护区等四大区域;然后以区县为最小分析单元,从现状开发强度、用地增量预测和生态保护责任等三大维度构建类型划分指标体系,并利用三维空间坐标划分方法将京津冀划分为五大类型区,即：城镇优化发展区、城镇重点拓展区、现代农业发展区、适度建设发展区和严格生态保护区;最后,在空间管治视角下提出京津冀区域分区管治与区域协同管理的建议。     

X射线粉晶衍射仪在千枚岩鉴定与分类中的应用

以往千枚岩是依据显微镜下观察岩石结构构造及矿物成分进行分类定名.实际上千枚岩中鳞片状绿泥石和黑云母以及微粒石英、钾长石和斜长石在岩石薄片中区分十分困难.为了准确鉴定千枚岩中鳞片状和微粒状造岩矿物种类及其相对含量,利用X射线粉晶衍射半定量技术对19件千枚岩岩石进行分析测试.研究结果显示：利用云母、绿泥石、石英、钾长石和斜长石等造岩矿物X射线衍射峰的明显差异,结合X射线衍射全谱拟合半定量分析测试技术,能快速检测云母、绿泥石、石英、钾长石和斜长石等造岩矿物种类与含量.实践证明,将千枚岩岩石野外观察、岩石薄片鉴定和X射线粉晶衍射技术紧密结合起来,才能准确定出千枚岩岩石的名称.     

特征维数对支持向量机分类器性能影响的研究——以高光谱遥感影像为例

本文为验证SVM对高维特征的适应性和可靠性,针对不同特征提取方法与特征组合,以国产OMISⅡ传感器获得的北京昌平地区高光谱遥感据为例,对SVM分类器中特征维数对分类准确率的影响进行了试验,通过对主成分分析、最小噪声分离算法、相关系数分组后特征提取、导数光谱等的分析,表明SVM分类器的分类精度随着特征维数波动,其中主成分分析降维后提取的特征具有用于分类能够获得最高的准确率。通过与最大似然法和光谱角制图分类算法的比较,说明在同样的特征输入情况下SVM分类算法分类的准确率高于最大似然法和光谱角制图分类器。     

沙埝油田沙7块阜三段高分辨率层序地层分析

以高分辨率层序地层学与沉积学等理论方法为指导,综合利用岩心、录井和测井等资料,对沙埝油田沙7块阜三段进行了高分辨率层序地层划分与对比。根据基准面旋回和可容纳空间变化原理,识别出研究区短期和中期2个级次的基准面旋回层序,其中短期旋回层序以向上"变浅"的非对称型和对称型2种基本结构类型为主;在各级次基准面旋回层序识别的基础上,将阜三段划分为3个中期旋回层序和17个短期旋回层序,并应用旋回等时对比技术进行了精细地层对比,建立了沙7块阜三段高分辨率层序地层对比格架,为进一步的储层物性预测及储层结构描述等精细地质研究奠定了基础。     

利用粗糙集理论进行遥感分类信息提取

以辽宁省双台子河口湿地为研究对象,以Landsat 8和HJ-1-A/HJ-1-B的多时相遥感影像为数据源,根据研究区现状,将研究区分为旱地、芦苇、水田、碱蓬、混合植被、水面、滩涂、居民点、养殖塘九个类型.利用时间序列的归一化植被指数提取植被与非植被的分类阈值,采用粗糙集理论和多时相遥感影像,对植被和非植被分别进行分类规则的获取,建立了研究区决策树分类模型.为了进行精度评价,利用相同的训练点又进行了同样基于像元的最大似然法分类.最后利用混淆矩阵对上述两种方法进行了精度评估,基于粗糙集的决策树分类法与最大似然法总体分类精度分别为93.70%和91.62%,Kappa系数分别为0.92和0.90,两项指标值基于粗糙集理论法均比最大似然法有所提高.这为构建决策树分类模型进行湿地地表分类信息提取提供了一条新的研究思路.