利用台站元数据及卫星遥感资料分析影响气温序列均一性的原因

为了减少均一性检测结果的不确定性,提高均一性检测结论的可信度,基于可靠证据探讨影响气温序列均一性的可能原因,用3种均一性检测方法对陕西77个台站月平均气温序列进行检测,同时引入台站元数据及卫星遥感影像数据对其结果进行判别,并分析影响气温序列均一性的原因。结果表明:2种及其以上方法检测出的非均一断点36个(占78%)有台站元数据支持,台站站址迁移、观测仪器变更和日平均计算方法改变造成气温序列非均一断点的百分率分别为66.7%、22.2%和11.1%。利用以气象站为中心的缓冲区内土地利用/覆盖变化(LUCC)的卫星遥感影像和台站元数据中的图像文件综合分析认为,台站探测环境的变化是影响潼关站气温序列均一性的重要原因。建议将卫星遥感影像作为台站元数据的补充,以便更加直观、客观地定量描述台站探测环境。     

基于弧段检测的高频地波雷达特定目标航迹跟踪方法研究

本文对现有的高频地波雷达目标跟踪方法进行了概述,提出了一种地波雷达目标长时连续跟踪的方法,基本思想是:充分挖掘航迹弧段特征,基于特征对船只运动建模,并结合杂波背景进行融合决策。进一步,为了达到长时间连续跟踪的需求,借鉴深度学习的思想,利用新获取的弧段数据对算法估计结果不断递归校正,使得随着获取数据的增加跟踪越准确。该方法适用于杂波环境且在航道附近存在众多干扰船只的情况下对机动目标航迹的实时稳定跟踪,为高频地波雷达在复杂干扰环境下特定目标持续跟踪提供理论基础和方法指导,为充分发挥地波雷达在海上监视监测中的作用提供技术支撑。     

CPA-核酸试纸条快速检测副溶血性弧菌(Vibrio parahaemolyticus)方法的建立及其在海产品检测中的应用

本研究将交叉引物恒温扩增技术(cross priming amplification,CPA)与核酸试纸条相结合建立一种副溶血性弧菌(Vibrio parahaemolyticus)快速可视化检测方法。针对副溶血性弧菌特有的不耐热溶血素基因tlh的六个不同区域设计两对特异性引物和一对检测探针,通过优化反应条件确定了最佳反应体系。CPA-核酸试纸条方法对副溶血性弧菌的检测具有较强的特异性,对纯培养物的检测灵敏度达到58 cfu/m L,对污染牡蛎中副溶血性弧菌的检测灵敏度为5.2 cfu/g,比传统的PCR技术灵敏度提高了10倍,且具有较高的稳定性。交叉引物恒温扩增技术与核酸试纸条相结合的方法操作简便、特异性强、灵敏度高且能有效防止污染,可用于现场及基层单位副溶血性弧菌的快速检测。     

基于黑白环扇圆盘的角点自动识别与排序

采用传统棋盘格进行相机标定时,标定模板旋转角度对角点排序带来较大的影响,针对此设计了一种黑白环扇圆盘标定模板,并提出了与该标定模板相应的角点识别和排序算法。新的标定模板设计中心圆为1/4缺口的黑色圆,以此来消除标定模板旋转给角点排序带来的影响。通过模板区域分割算法实现标定模板的提取;创建圆形检测器剔除Harris算法提取的伪角点;利用向量积和角点几何特性完成角点排序。实验结果表明:该标定模板及其角点识别与排序算法可以有效剔除伪角点,角点排序具有良好的旋转不变性,能够实现自动相机标定。     

结合水平集与光流的序列影像运动分割技术研究

提出一种结合变分水平集分割与变分光流的运动分割方法。该方法将光流能量函数与水平集分割能量函数进行整合形成新的运动分割能量函数,并采用变分方法进行优化。采用无人机序列影像对该运动分割方法进行实验分析,实验结果表明该方法在目标运动位移过大时,既能准确地估计出运动矢量,又能精确地分割出目标区域。     

连续局部阈值分割的阴影检测方法

遥感图像中通常存在大量的阴影,阴影会对图像分割、目标识别造成一定的影响,阴影检测是阴影去除的基础。针对传统Tsai算法准确度上不足,提出了一种改进方法。首先,采用chuang所提出的方法定制了新的比例图,通过对定制比例图进行全局阈值分割将输入图像分为候选阴影点与非阴影点;再对大致阴影图中的每一个候选阴影区进行迭代分割处理来从候选阴影点中挑选出真正的阴影点;剩下的每一个候选阴影点进行fine-shadow判断处理。实验证明,改进算法可以提高阴影检测的准确性。     

交通地理信息中基于梯度方向的车道线提取

针对所摄路面影像,本文提出了基于梯度方向的车道线提取方法。车道线上边缘点的梯度方向大体与本车道线垂直,据此我们可以将车道线上的边缘点从所有边缘点中分离出来,再将这些点拟合,得到车道线。实验结果表明,本文方法具有很好的鲁棒性,对复杂路面的车道线提取效果较好。     

浅谈室内大长度检测平台设计与应用

介绍了室内大长度检测平台的结构、功能及各检测项目的检测方法,该平台在建设方面达到国内领先水平,能更好地开展全站仪、手持测距仪等计量器具的多项室内项目的检测,确保测绘成果量值的准确和统一。     

光学遥感影像DCM-HTM去雾算法研究

针对卫星遥感影像的雾区检测和校正问题,提出了一种暗通道图像DCM与雾厚度图像HTM结合的DCM-HTM遥感影像去雾算法。算法基于暗通道原理,采用mean-shift均值漂移滤波和直方图自动阈值来检测雾区域;同时通过不重叠窗口获取HTM;最后在检测出的雾区内实现去雾校正处理。实验结果表明,算法能较准确地检测出影像上的雾区域,能在影像正常区域不受影响的前提下,有针对性地对受雾影响区域进行校正,校正效果较整幅影像的去雾校正有较大改善。     

地基可见光全天空云图云量图像处理识别方法

为增强地基可见光全天空云图中云与天空的特征和区别,提高云检测率,基于图像复原和图像增强技术提出一种改善云图质量的方法。该方法采用暗通道去雾算法进行图像复原;采用亮度直方图均衡增强图像纹理细节;综合两种方法,先图像复原,再图像增强。按低能见度薄云、低能见度厚云、高能见度薄云、高能见度厚云4种情况分别进行讨论,结果表明:除高能见度薄云采用单一的图像复原使云检测效果降低外,图像复原和图像增强都能使云检测和云量识别准确率提高;综合二者,云检测和云量识别准确率进一步提高;该方法对薄云和低能见度云图的改善最为显著。