图像分类中基于核映射的光谱匹配度量方法

针对多光谱遥感数据特点利用SSV匹配技术改进高斯核函数得到新的KSSV函数,然后在由KSSV核函数映射得到的高维空间中利用SAM匹配技术代替基于欧氏距离的相似性度量。如此可以充分挖掘多光谱影像中的波谱特征信息并有效利用,提高模式识别方法应用的有效性。将此方法分别应用于非监督分类(k均值)与监督分类(最小距离、SVM)的试验表明,改进度量的分类方法可显著提高地类间的可区分度并有效降低类内的不一致性,更有效针对多光谱遥感影像中的地物类型,获得较好的精度改进。     

中国天山西部森林积雪短波辐射收支特征

本文通过对中国科学院天山积雪与雪崩研究站不同开阔度森林下积雪表面短波辐射的观测研究,分析了森林积雪短波辐射收支特征,短波辐射透射率。结果表明：阴坡林下积雪表面短波辐射小于阳坡,且随森林开阔度的减小而减小;林下雪面短波辐射和净短波辐射随太阳高度角增加而逐渐增加,不同开阔度林下雪面短波辐射和净短波辐射的差异也随太阳高度角的增加而不断增大;阳坡、阴坡林冠上方和80%开阔度林下积雪短波辐射在晴天日变化呈单峰型,林下积雪短波辐射峰值出现时间由林冠上方直接辐射和散射辐射的相对关系决定;多云天气,短波辐射的日变化特征取决于云量的变化;林冠开阔度越大,其短波辐射率越大,日平均短波辐射透射率随太阳高度角的增加而增加,且开阔度越大,其增加速率越快,短波辐射透射率日变化呈“U”型,早晚大于12:00~17:00。     

高光谱--遥感测绘的新机遇

通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性.同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等.通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动.     

面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析

为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。     

吐哈盆地侏罗纪煤中主要组分结构特征与生烃性分析

在高纯度煤岩显微组分分离富集的基础上,应用透射式显微傅里叶红外光谱技术 (Micro FTIR),对吐哈盆地侏罗纪煤中的主要组分-镜质体、丝质体、角质体、藻类体的结构组成进行了测定。结果表明 :藻类体主要由长链脂族结构组成,芳香结构含量相对较少;角质体和基质镜质体中含有较丰富的芳香结构以及长链脂族结构;而丝质体则主要由芳香结构组成,脂族结构含量很少。显微组分的这种结构特征决定了藻类体具有很高的生烃潜力、角质体和镜质体的生烃潜力中等、而丝质体的生烃潜力则很低。对于吐哈盆地煤成油来说,由于藻类体主要由长链脂族结构组成,并且生烃潜力也高,因此其具有高的液态烃产率、丝质体的产油率最小、角质体和镜质体的液态烃产率中等。由于镜质体是本区煤中含量最高的组分。因此,对于吐哈盆地所形成的具有工业规模的油田来说,镜质体应该是主要的贡献组分之一。但对于富含藻类体的厚层状烛藻煤,由于它类型好,品质高、生烃潜力大、以中长链脂族结构为主,是煤成油最理想的源岩。     

陕西一次强沙尘暴过程诊断与分析

2006年陕西共发生沙尘天气13次,其中4月11日的沙尘天气最为严重,危害最大,这也是陕西近10 a来最为严重的一次沙尘暴天气过程。这次沙尘天气带来一系列的天气演变过程,它持续时间虽然只有8~9 h,但覆盖面积大,影响范围广,全省70%~80%左右的区域都受到了影响。运用FY-2卫星红外云图及MICAPS2.0模式中的数值预报进行分析,发现红外云图呈现出异常状态,高低空形势配合较好,气压梯度、温度梯度密集,狂风突起等状况,试图揭示与解读沙尘天气在发生过程中某些气象因子的特征及其对沙尘天气的影响机理,为今后预报沙尘暴强度和发生区域提供一定的理论依据。     

面向对象的航空高光谱图像混合分类方法

传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明：面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。     

基于ASTER数据的蛇绿岩组分识别：以德尔尼矿区为例

本文运用高级星载热辐射和反射探测器（ASTER）反射率数据对青海德尔尼蛇绿岩的主要岩石组成和蚀变矿物进行探测.以现有的标准光谱库数据作为参照,采用光谱角制图法来提取感兴趣的岩性和矿物信息,并通过与现有地质图对比,验证结果的精度.实验结果表明,运用ASTER数据和标准的光谱库数据,可较有效地识别蛇绿岩的主要岩性和相关矿物成分,但不同岩性的识别精度不同.     

地震热红外与卫星遥感的关联

卫星热红外波段主要接收来自地球表面或低层大气的电磁辐射,它反映了地表或低层大气的介质热状态,本文从3个方面说明了在地震孕育和发生过程中热状况的改变和卫星热红外异常存在着关联.     

内蒙赤峰莲花山金矿田石英脉的红外光谱成矿信息及定量预测

测试了１３０余件含金石英脉及不含金石英脉的红外光谱试样，查明了该区含金石英脉的红外光谱特征，同时配合其它预测含金石英脉的测量方法，提出了该区含金石英脉的预测靶区，经过初步验证，预测基本上是准确的。