SO2污染环境下水稻导数光谱与生理生化指标的相关性研究

通过田间开顶式小区熏气试验,研究在SO2急性伤害条件下水稻冠层导数光谱与叶片含硫量、叶液pH值以及叶绿素含量的相 关性。分别选择分蘖期和抽穗期显著相关的波段(分蘖期： 689 nm、584 nm、570 nm; 抽穗期： 689 nm、584 nm、585 nm)建立 预测叶片含硫量、叶液pH值及叶绿素含量的回归模型,并分别用拔节期和灌浆期相应导数光谱反射率检验模型预测精度。结果表明 ,由分蘖期建立的回归模型估测拔节期叶液pH值以及叶绿素含量与实测值之间相关系数分别为0.884和0.630; 由抽穗期建立的回 归模型估测灌浆期的叶片含硫量、叶绿素含量与实测值之间相关系数分别为0.659和0.768,均通过显著检验。     

一种融合数学形态学运算的多尺度建筑物分割算法

多尺度分割算法是面向对象的图像分析方法中的一种较为成熟、稳定的分割算法,但存在部分分割不准确和分割效率低等问题.为此,提出一种融合数学形态学运算的多尺度建筑物分割算法:首先利用高斯滤波器对遥感图像进行滤波处理,然后通过数学形态学运算对图像进行腐蚀处理,最后采用多尺度分割算法得到建筑物影像.对昆明市局部区域的QuickBird图像进行多尺度建筑物分割实验的结果表明,该算法具有分割精度高、效率快等优点,对类似工作有一定的借鉴意义.     

集成距离变换和区域邻接图生成Delaunay三角网的方法研究

基于距离变换和区域邻接图,提出了一种D-TIN(包括约束的D-TIN)的生成方法。利用D-TIN是Voronoi图的几何对偶这一特性,使用距离变换获取点的Voronoi图,使用区域邻接图获取点在该Voronoi图上的空间邻接关系,以生成D-TIN或者约束的D-TIN。实验表明,与经典的基于数学形态学生成的D-TIN和约束D-TIN的方法相比,本文算法可以分别提高约57.70%和56.64%的效率。     

TM图像中桥梁目标识别方法的研究

提出了一种新的TM图像中桥梁目标的识别方法。算法充分利用了TM图像的特点,在底层处理中运用形态学的方法提取出潜在桥梁目标;在中层处理中使用链码表示目标并提取其特征参数;最后在高层处理中进行桥梁识别和一些后处理。算法识别速度快、准确率高,整个算法可以进行自动的识别,也可以有少量人工干预使得算法更稳健。实验证明该算法对于TM图像中的桥梁识别是很有效的。     

数学形态学在遥感图像处理中的应用

本主要论述了数学形态学的基本特点及其在遥感图像处理中的应用。     

An oracle-based data management method for large database in CyberCity GIS

An Oracle8i-based approach is proposed to manage the integrated databases of large CyberCity. This approach consists of threeschemes: ① a special R -tree index is designed to accelerate spatial retrieving, in which the bounding boxes of local regions have no intersection and all leaf nodes of the R -tree (geometry records ) have no repetitiont;② different data compression algorithms are adopted to compress the digital elevation models, 3D vector models and images, such as LZ77 lossless compression algorithm for compression of vector data and JPEG compression algorithms for texture images;③ in order to communicate with Oracle8i database, a CyberCity GIS spatial database engine (SDE) is designed. On the basis of this SDE prototype a case study is done.     

改进分水岭方法下的遥感图像水体提取

针对当下全球的水域环境监测中水体提取不完整、与周围地物区分错误等问题,以山东潍河为研究对象,提出了一种改进分水岭分割方法.首先提取目标水体的光谱信息分量作为前景图,然后将膨胀后的水体对象作为背景图,利用前景图与背景图叠加生成标记图,最后利用标记图通过分水岭变换对原图像进行分割以实现水体信息的自动提取.本文将试验结果与OpenCV中手动标记种子点的分水岭算法、基于Canny边缘的分水岭算法、结合形态滤波和标记的分水岭分割方法结果进行了对比.结果表明,本文算法比用种子点手动标记的方法更加自动化,提取的水体更加完整准确;相比于Canny边缘方法又避免了过度分割;比结合形态滤波标记的方法也更加完整准确,目标水体明显,对于水体提取是一种自动化的有效方法.     

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。     

结合形态学和TIN三角网的机载LiDAR点云滤波算法

针对传统不规则三角网滤波精度依赖于初始种子点选取的问题,提出一种结合形态学与不规则三角网的机载LiDAR点云滤波算法。首先采用KD树粗差剔除方法对异常点进行剔除,然后利用数学形态学滤波算法对粗差剔除后的点云进行粗滤波,最后采用改进的不规则三角网滤波算法对上述结果进行精滤波。三角网迭代滤波过程中每次对滤波得到的地面点进行整体构网,减少了构网次数以及离散点之间的相互影响。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的3组测试数据进行滤波,结果表明本文方法能够有效降低I类误差和II类误差,验证本文滤波算法的可靠性。     

基于快速傅里叶变换的ASTER与SRTM有效融合研究

为了克服两种向全球开放的、不同数据源(ASTER和SRTM)DEM的获取技术缺陷,以甘肃省东部董志塬某测区为例,研究两种来源DEM的有效融合方案。首先,借助快速傅里叶变换(FFT)将ASTER和SRTM的DEM数据由空域转换到频域;然后,分别基于高通和低通滤波器进行滤波处理,并将滤波后的频域相加;最后,基于FFT逆变换将融合后的频域转换到空域,实现DEM数据的有效融合。误差分析表明:融合后的DEM最小、最大误差较融合前的均有明显降低,中误差也有降低趋势,误差绝对值大于30 m的网格点数占全部网格数的比例均有所下降。