纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。     

基于遥感和GIS的石河子垦区土地覆被动态监测研究

应用遥感和GIS技术对新疆石河子垦区1980年、1990年、2002年和2014年的遥感影像资料进行处理,并从土地覆被总体状况、数量变化和土地覆被转移方向三方面作了动态监测分析。结果表明,草地、耕地、未利用土地是石河子垦区的主要土地覆被类型。1980到2014年间,草地面积大幅度减少,耕地面积大幅度增加,其中城乡、工矿、居民用地年变化率最大,林地动态度最低。分析结果为该区土地资源的可持续利用提供了重要的依据。     

国际油气井钻头进展概述 (四)——PDC钻头发展进程及当今态势（下）

近年来,非平面PDC切削齿,如浅凹面PDC齿、Stinger毒牙中心锥形齿、Stinger毒牙刀翼锥形齿、AxeBlade斧式脊形PDC齿和StayCool保持冷却PDC齿等制造的钻头,逐步在油气钻井中得到有效的应用。这些钻头能够以较高的钻进效率和工作寿命钻进某些硬岩和研磨性地层。为了满足水平钻井,特别在页岩气水平井中能够强力排除岩屑,并具有优良的钻井导向性能,国际著名公司推出了许多新型钻头,如ONXY Ⅱ矛式PDC钻头、Seeker导向PDC钻头、CounterForce反力PDC钻头、Speed快速PDC钻头等用于当代油气钻井,取得了良好的效果。文章还介绍了Defyer DPA套管钻头与CuttPro PDC防剪切保护帽。提出了以下建议：继续深入研究PDC钻头,以提高其性能,更好地满足油气钻井的要求;组合化钻头是油气钻头发展的重要趋势;比金刚石性能更好的钻头切削材料有可能今后发现或合成,可用于制作更佳钻井钻头;我国钻头企业需重组和发展状大;各种钻头技术创新应该加强。     

利用松弛标记法进行空间场景匹配

相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。     

具有遗忘时滞的静态神经网络的H∞状态估计

本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H_∞状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H_∞性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性.     

面向离散点的空间权重矩阵生成算法与实证研究

采用阈值法和k-近邻法度量空间上离散点间的空间邻接关系,针对不同的距离计算方式(欧式距离和曼哈顿距离)设计了面向离散点的空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对收集的8 367个常州市地价样点构建了不同土地用途地价样点的空间权重矩阵,并计算出分用途的常州市城市地价空间自相关指数。     

基于MATLAB的基本矩阵随机采样鲁棒估计

基本矩阵的估算可以分为线性算法、非线性优化迭代算法、鲁棒估计算法三大类,而以鲁棒估计效率、效果最为突出,但是实现比较复杂。本文通过数码相机获取的两张未标定照片,采样互相关系数法和RANSAC算法,在MATLAB中实现了基本矩阵的自动拟合,实验表明拟合精度较高、速度快,为下一步三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

应用分块矩阵求逆解算约束秩亏间接平差模型

在通常的四分块矩阵求广义逆矩阵和凯利逆矩阵公式基础上,分析左上角子矩阵为秩亏、右下角子矩阵为零的特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵存在条件,应用广义逆矩阵法和矩阵变换法推导该类特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵显性表达公式,并用于解算约束秩亏间接平差模型的参数估计.实验数据表明,当满足存在性条件时,应用分块矩阵求逆公式解算约束秩亏间接...     

图像重建块迭代算法中松弛参数选取的研究

在图像重建中,Landweber迭代算法是图像重建算法中的重要方法.本文将针对Landweber分块迭代算法中松弛参数的选取进行研究.在重建过程中采取对投影矩阵按投影角度分块的方法,选取特定的松弛参数.通过数值实验得出结论:对于按角度分块的块迭代算法,松弛参数选取为λ乘以块矩阵与其共轭转置矩阵乘积的最大特征值分之一,当采集完全投影数据,且λ接近(1/6)～(1/7)时效果最好.另外,本文按角度分块的做法和松弛参数的选取方法对于有限角度图像重建问题也是可行的.     

基于VGG19卷积神经网络和迁移学习的水稻病害图像分类方法

本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。