2DPCA在遥感图像压缩中的应用

Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用.由于2DPCA本身就具有数据压缩功能,在用于去除图像的空间相关性中,可实现对数据的压缩,尤其是对高光谱或多光谱遥感图像的压缩.实验结果表明,这类方法不仅有效,而且压缩性能良好.     

玉米冠层FPAR的高光谱遥感估算研-基于PCA方法及近、短波红外波段

光合有效辐射分量(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是进行生态系统功能和全球变化研究的重要参数,准确估算FPAR具有重要意义。通过对野外实测玉米高光谱数据和光合有效辐射数据的分析,探讨了主成分分析方法在高光谱信息提取及估算玉米冠层FPAR参数方面的可行性,在此基础上,结合植被指数验证FPAR估算效果,分析近红外及短波红外高光谱数据在FPAR估算方面的应用潜力。     

成像光谱矿物填图精度兼与矿物丰度关系初探

成像光谱遥感技术在岩石矿物识别和矿物填图方面发挥着越来越大作用,而成像光谱矿物填图的精度问题一直是研究的焦点。文章利用高光谱数据HyMap对新疆东天山地区的矿物填图结果,通过引入矿物填绘分布强度的概念,探索性的分析了成像光谱矿物填图与填绘矿物丰度的关系。     

改进相似性测度的高光谱影像FCM聚类分析

高光谱遥感将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,能够实现地面目标的精细分类识别。FCM是一种有效的聚类算法,但存在相似性测度模型单一、分类精度的提高受到限制等问题。文中结合高光谱影像的技术特点,综合考虑光谱曲线的形状、地物辐射亮度及其权重,提出可以更好描述光谱向量之间的相似性的距离测度,并将其引入到FCM聚类模型中。聚类分析试验结果表明：通过改进和优化相似性测度的FCM,可以显著提高高光谱影像聚类精度。     

CHRIS／PROBA高光谱数据的预处理

针对CHRIS／PROBA高光谱遥感数据的特点,对CHRIS影像进行去条带处理、辐射校正、大气校正等预处理,获得较好质量的影像,为影像的进一步分析和实际应用提供保障。     

土钉抗拔承载力的原位试验研究

根据土钉现场抗拔试验数据,分析了钉材、浆液龄期等因素对土钉抗拔承载力的影响,建议了合理的下层土钉开挖时间。最后通过试验土钉抗拔力反算土体与锚固体的极限粘结强度,并与规范推荐值进行了比较。     

端元光谱自动提取的总体最小二乘迭代分解

根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%～20%.     

土城住宅楼工程锚杆拉力监测及数值模拟分析

支护结构中锚杆的受力在一定程度上反映了作用在支护结构上的土压力大小.对锚杆受力进行原位监测,通过对数据进行研究、分析,可以了解土压力的大小和分布规律,这对于优化深基坑支护结构设计具有重要的实际意义.以某基坑工程为依托,对锚杆在张拉锁定及工作过程中的实际受力情况进行了全程监测,通过FLAC数值模拟分析,研讨了作用于支护结构上的土压力计算问题.     

基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法

提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field, MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法.该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果.实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率.     

新鲜煤和氧化煤自燃倾向性的FTIR对比分析

利用傅立叶变换红外光谱（FTIR）分析技术,对乌达矿区低温氧化和新鲜煤样进行了红外光谱测试,通过两类煤样的特征官能团吸光度的对比分析．揭示了煤在氧化前后特征官能团的变化规律：氧化后的煤样中脂肪族和芳烃CH减少,酸酐C=O从无到有,芳烃骨架C=C基本不变,进而研究了其对煤自燃倾向性的影响。结果表明脂肪族和羟基含量越高,煤自燃倾向性越大。