A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

联合显著性和多方法差异影像融合的遥感影像变化检测

针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法.选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vector analysis,CVA)和光谱斜率差异(spectral gradient di...     

GPS网起始数据的误差分析

应用5种GPS控制网起算点坐标误差的分析方法,分析了某地铁二号线西延伸线工程GPS控制网的起算点坐标误差,成功地剔除了误差超限的起算点。     

耀斑日面位置与磁扰关系的不对称性

本文探討了耀斑日面位置与磁扰关系的不对称性。經分析研究,得到（βγ+γ+β_f）型活动区耀斑的磁扰效应有明显的南北不对称性,但（β_p+β）型活动区耀斑却无此南北不对称效应。在太阳南半球,不論那种磁場类型活动区,发生在西边的耀斑要比东西或中心子午线附近耀斑的影响强,而在北半球只有（β_p+β）型活动区耀斑才有这种东西不对称性效应。在最近三个太阳黑子周內,这些不对称是經常存在的,而在春秋季表現最为明显。     

基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法

在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中 ,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术 ,以提高谱估计的精度 .文中同时讨论了连续小波变换中各种参数的选取问题 ,给出了Morlet小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式 ,并给出了谱估计的具体算法 .结果表明 ,本文方法可有效压制较强的白噪声和局部相关噪声 .与FFT谱估计方法相比 ,该方法大大降低了对信号记录长度的要求 ,因而对大地电磁信号的处理有实际意义 .     

不同气候背景下我国冬夏两季极端气温特征分析

利用全国175个测站1960—1999年间的日平均气温资料,分别选取1960—1989年(气候态A)、1970—1999年(气候态B)作为气候背景,采用蒙特卡洛显著性检验法检验了这两个气候态背景下我国冬夏两季季节平均气温的差异显著性。并在此基础上利用气候百分位法分别分析了在这两个气候态背景下2000—2010年间我国冬夏两季的极端气温特征。分析结果表明,相对于夏季,冬季气候态A、B背景下季节平均气温的差异更为显著。冬夏两季,我国大部分地区极端低温事件的发生频率相对较低,而极端高温事件的发生频率相对较高。由于气候态B包含了全球变暖特征最为显著的20a,故在气候态B背景下,冬夏两季极端低(高)温事件的发生频率要高(低)于气候态A,这与全球变暖的趋势相吻合。     

昆明长水机场气候特征分析

利用昆明市1951—2010年逐日气象数据,采用回归分析法和Mann-Kendall突变分析法进行分析和检验,确定了昆明市极端降水和极端温度天气事件。在此基础上,对昆明长水机场极端天气背景下大雾天气航班安全运行开展研究,并在对比昆明长水机场与原巫家坝机场大雾特点的基础上,制定出航班安全运行的应对措施。研究表明,近几年昆明市极端温度和极端降水事件呈现增多趋势;因地形原因,长水机场出现大雾的频率远高于原巫家坝机场;大雾造成的低能见度天气背景下,航班的安全运行需要航空公司各部门的通力协作。     

视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法

受人类视觉认知机制的启发,提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法。首先利用认知物理学中的数据场构建居民地的视觉显著性模型,并通过自适应阈值法实现候选居民地的自动提取,然后利用多尺度小波变换的高频特征实现居民地的知觉组织,最后通过集合交运算提取同时满足这两种视觉机制的居民地。通过ZY-3和Quickbird两种高分传感器的影像数据集进行居民地提取试验,验证了该方法的有效性。     

有序聚类分析法的改进及其在水文序列突变点识别中的应用

有序聚类分析法是水文学中识别突变点的有效方法,但该法只考虑了同类之间的离差较小原则,忽略了类与类之间的离差较大原则。基于此,提出了改进的有序聚类分析法,改进法同时考虑了同类之间的离差较小和类类间的离差较大原则。将改进的有序聚类分析法应用于年平均流量序列突变点识别中,并与传统有序聚类分析法进行对比分析,研究结果表明,改进的有序聚类分析法原理明确,识别突变点更加有效。     

一种改进的图像视觉显著性检测算法

视觉显著性检测在图像分割中起着重要作用。提出一种新的检测算法,首先将图像划分成不相交的超像素集合,并以其作为结点构建闭环图;然后利用背景先验知识与流形排名方法计算图中结点的显著度,得到视觉显著图;再使用Sigmoid函数对视觉显著图进行非线性校正,抑制背景结点的显著度和增强目标结点的显著度。不同算法的对比实验表明,新算法具有更好的检测性能,更易于区分背景区域和目标区域,同时也提高了鲁棒性。