基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法

遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。     

全自动动态二次最优评分的实现

按照中国气象局《重要天气质量评定办法》和《山东省重要天气预报质量评定办法补充规定 (修改本 )》的规定 ,采用动态二次最优评分方案 ,实现了中期预报全自动评分     

用逐步回归预测棉铃虫发生期和发生量

收集了1973年至2000年的气象，农作物、棉铃虫虫害等196年因子，以运城、汾阳和临汾为山西省代表站，利用最优二分割法把发生量分为10级，5级和不分级3种情况；使用逐步回归计算了219个模型，从中选出27个棉铃虫二、三代发生期，发生量最优模型，在农气服务中应用，预报准确率为95％，效果良好。     

两种方法在地下水位估值中的应用

对于许多区域水资源问题,用数值方法进行潜水水流模拟时,需要给出每个节点上地下水位值。本文首先简单介绍了趋势面方法,然后着重阐述了泛克里格方法的基本原理及它们在地下水位估值中的应用,通过比较两种方法的计算结果可以得出泛克里格方法是进行地下水位估值的空间最优估计方法。     

遥感数据的遗传-超平面分割算法

在传统的采用超平面作为判别边界的分割方法中，使用统计学的方法确定类判别界面，当区域间的统计值大于区域内的统计值时，就会出现类判决界面难于确定的问题。遗传算法的特点是进行全局优化搜索，利用这种算法优势可以解决传统算法难以解决的超平面空间定位问题，从而解决类判决界面的确定问题。通过EOS／MODIS图像数据的分割对该方法作了详细的介绍，其分类精度明显高于统计学分类方法。     

基于小波变换及神经网络的图像压缩编码

提提出的基于小波变换及神经网络的图像压缩方法，能较好地解决ＤＣＴ变换图像压缩比的缺点与不足，在理论上和技术上开辟了图像压缩的新途径。     

最优气候相似法及其在降水预报中的应用

介绍了一种短期气候预测方法———最优气候相似法 ,并应用于张家界地区 1 999～ 2 0 0 2年 5～ 7月总降水预报中 ,结果显示最优气候相似法能够有效地提高短期气候的预测能力 ,特别对气候异常具有良好的反应能力 ,适合于短期气候业务预报。     

基于二维小波变换的FMI图象分割

为了从FMI资料中定量提取参数，一个重要的步骤是从实际FMI资料中分离出反映溶孔、溶洞、裂缝的子图像。本文给出的方法，考虑图像像元邻域的特征，应用二维小波变换求出目标与背景边缘的点集，按这个边缘点集的坐标点所对应的原图像像素灰度值的平均值作为分割阈值进行图像分割。实际资料处理表明，应用这种方法可以从实际的FMI资料中准确地分割出孔洞、裂缝的子图像并且可以按深度段连续自动处理，为后续定量计算参数奠定了良好基础。     

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。