基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测

遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性。为了提高分类精度往往需要引入先验知识。贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度。以北京通州地区1996-05-29和2001-05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测。实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法。     

室内楼层平面导航路网模型的自动生成

室内路网模型作为室内导航研究的基础,如何自动生成室内路网模型成为近年的研究热点.对于目前自动路网模型研究中出现的复杂环境适应度不够的问题,本文提出了一种室内楼层平面路网模型的自动提取方法.它将室内空间分为公共空间和专属空间两类,从而形成公共空间路径和专属空间路径,并用转换点将两类路径进行衔接;最终利用提取的公共空间路径...     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。     

多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。     

NASA/Goddard长波辐射方案在GRAPES_Meso模式中的应用研究

本文将NASA（National Aeronautics and Space Administration）/Goddard长波辐射方案引入到GRAPES_ Meso（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System_Meso）模式中,对2006年4月中国地区进行了一个月的模拟试验,并与相应的NCEP（National Centers for Environmental Prediction）再分析资料进行了对比分析。试验结果表明:在模拟区域内,使用GRAPES_Meso模式进行24 h、48 h预报得到的晴空大气顶向外长波辐射通量（the clear sky outgoing longwave radiation flux,OLRC）、地面接收到向下长波辐射通量（the clear sky downward longwave radiation flux at ground,GLWC）分布形势与NCEP再分析资料具有较好的对应关系;模式预报24 h、48 h OLRC和NCEP再分析资料月平均误差百分比控制在－10%～＋10%以内,GLWC月平均误差百分比比OLRC略大,但总体上两者误差都在合理和可接受范围之内。OLRC和GLWC 24 h、48 h的预报和NCEP再分析资料的逐日距平相关系数及标准误差的对比显示,模式24 h预报OLRC、GLWC的距平相关系数月平均值分别为0.96、0.98,标准误差月平均值分别为24.54 W m-2、27.23 W m-2;模式48 h预报OLRC、GLWC的距平相关系数月平均值分别为0.9521、0.9804,标准误差月平均值分别为22.43 W m-2、27.64 W m-2。总体上,模式24 h、48 h预报OLRC和GLWC的距平相关系数都在0.93以上,标准误差都在31 W m-2以内,且GLWC预报和NCEP再分析资料的相关性比OLRC略好,OLRC预报与NCEP再分析资料的的标准误差比GLWC略小。通过和RRTM长波辐射方案对比可知,两者的预报水平基本一致。本文研究结果表明,引入NASA/Goddard长波辐射方案后的GRAPES_Meso模式整体上能够较好地预报OLRC和GLWC,该辐射方案可以作为模式GRAPES_Meso的备选辐射方案之一。     

水稻分蘖动态观测中存在的问题与解决方案

分析了目前农业气象观测业务中,由于规定不明确引起的水稻分蘖动态观测中存在一些方法问题,并针对性地提出了三种解决方案,可为相关业务人员的具体观测提供参考。     

利用卫星云图估算黄河中游地区平均面雨量

介绍了利用卫星云图资料估算黄河中游面雨量的基本方法：将GMS卫星1h间隔的可风和红外云图作为判别的两个特性进行分类，确定红外光线资料的所有最小值点作为对流核；多参照Negri-Adler的方法，应用斜率参数消除卷云；应用－维云模式确定红外线图上对流核的降水率，层状云降水通过一个温度阈值给出。另外，通过2001年7月26日至28日黄河流域出现的一次较强降雨过程进行应用分析，得出结论－－利用卫星云图估算黄河中游地区平均雨量的方法具有很好的实用价值。     

利用极化SAR数据进行土地覆盖分类研究

基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵。目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度。对荷兰F levoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复W ishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复W ishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。     

基于面向对象分类技术的沈阳市土地利用动态变化研究

基于RS和GIS技术,采用面向对象分类技术,根据沈阳市的实际情况,建立土地利用类型解译标志,利用多尺度分割方法进行影像分割,然后利用决策树法和最近邻的分类方法,建立分类规则,提取区域土地利用信息,得到该区域的两期土地利用/土地覆被数据,并对研究区的土地利用动态变化及引起这种变化的驱动力进行分析.研究中所采用的面向对象的分类方法在地表景观信息提取中充分利用了地物的光谱信息、纹理特征等特征,最大程度上克服由于不同地物光谱信息相似、相同地物光谱信息不同而造成的混分现象.     

虫黄藻的分类和遗传多样性研究进展

综述了虫黄藻的分类研究,其中与造礁石珊瑚共生的虫黄藻主要是共生藻属(Symbiodinium)的种类,重点概述了共生藻的分类和遗传多样性研究进展,特别综述了分子生物学技术在造礁石珊瑚共生藻的分类和遗传多样性方面的研究近况,并对未来共生藻的分类和遗传多样性研究作了展望.目前多采用分子生物学手段进行共生藻的分类和遗传多样性研究,PCR-RFLP是解决共生藻系群水平分类的有效分子标记,而DNA序列分析是目前进行共生藻分子进化和系统发育研究最有效的方法.目前应用于共生藻分子系统发生研究的DNA信息主要为核糖体RNA.对共生藻进行分类和遗传多样性研究,将有助于理解造礁石珊瑚共生藻共生系统对外界环境变化的生态响应机制.