基于深度学习的卫星多通道图像融合的海雾监测处理方法

海雾无论在海上还是在沿岸地带，都因其恶劣的能见度对交通运输、海洋捕捞和海洋开发工程以及军事活动等造成不良影响，因此对于海雾的实时监测和预报就显得尤为重要。本文提出了基于深度学习的静止气象卫星多通道图像融合分割算法，使用D LinkNet深度卷积神经网络语义分割算法模型对黄渤海海域范围的16通道、空间分辨率为0.5 km的Himawari 8卫星数据进行研究。分别采用均交并比（mIOU）以及观测值检验作为评价指标，在测试集上的mIOU为0.9436，并且用卫星测试数据结果与海上观测数据结果进行对比，得出雾区准确率（检测有雾且真实有雾/检测有雾）为66.5%，雾区识别率（检测有雾且真实有雾/（真实有雾-云覆盖））为51.9%，检测正确率(检测正确/总样本)93.2%。本文提出的方法能为海雾监测提供一个可靠的参考。     

拓展广西气象影视服务新道路

从广西气象影视产业目前经营的现状、模式等方面,结合公众对广西气象部门服务工作的评价．来分析广西电视气象节目存在的问题和发展的瓶颈,提出提升服务水平、提高节目质量的改进建议,在“三网融合”信息数字化时代背景下找到电视气象节目发展的新方向。     

参数自主学习的车辆运动约束新模型及其惯性推算误差抑制分析

准确、连续、可靠的位置信息是车载导航应用的基础条件,在不增加额外传感器的前提下,集成GNSS与MEMS及车载CAN总线传感器,并融入车辆运动约束信息,是最为简单有效且低成本的车载多源导航方案。在车辆运动约束中,合理配置相关参数是约束条件能否充分发挥作用的关键,本文重点针对车辆非完整性约束,采用多元回归和深度学习方法,构建了参数自主学习的车辆运动约束模型。同时,提出了在观测域直接学习侧向/垂向速度参数的新思路,相比原有方差域调参方法具有更好的约束效果。实测分析表明,相比于方差域调整参数的传统方法,在观测域进行参数自主学习的新模型具有显著的精度提升,采用多元回归模型的惯性推算误差在水平位置上减小了69.6%~81.2%,而利用深度学习则减小了60.0%~77.3%,同时,水平相对定位精度分别改善了75.2%和65.0%,新模型能够有效提升GNSS失效时车载定位精度维持能力。     

多传感器图像融合技术及其进展

数据融合技术是一个多级、多层面的数据处理过程,主要完成对来自多个信息源的数据进行自动检测、关联、相关、估计及组合等的处理,得出最终结论或决策的技术。多传感器数据融合是一门新兴的技术,是对数据的综合与处理的过程。该技术在军事领域和民用领域都有很大的发展和应用前景,是目前受到普遍关注并迅速发展的技术分支,本文简述了图像融合技术的原理与架构、技术特点以及像素级、特征级和决策级图像融合的分类方法,介绍了各种方法的一些具体实施方案、特点及新的进展,评述了图像融合技术进一步发展和应用的一些关键问题,并指出了多源传感器数据融合研究中存在的问题及研究方向。     

SPOT 5与ETM+影像融合用于土地调查

以SPOT 5及ETM 遥感影像为基础数据,通过对云南昆明郊区利用PCA法和Brovey法进行影像融合,使融合后影像同时具有多光谱特性和高分辨率,提高影像的解译度。并对融合后的影像进行分类及精度分析,讨论影像融合技术在土地调查中的应用。     

基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法

从影像成像的频率特性出发，提出了一种影像分辨率退化模型，并在此基础上提出了一种新的全色和多光谱遥感影像融合方法。     

ARSIS概念下的多分辨率图像融合

介绍了在ARSIS概念下的多分辨率图像融合,采用了DB3小波包为例,进行快鸟高分辨率影像和多光谱影像的分解,采用波段间交互构建模式重建低频小波包系数,以活跃度为准则进行重建高频小波包系数,融合试验结果表明,本方法较PCI融合方法提高了视觉效果,更能清晰地表现地物的细节特征,同时校正了快鸟影像中存在的色彩偏差现象.     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中,IHS变换法与小波变换法具有互补性,文中把这两种方法结合起来,提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法.通过对具体影像的实验证明,该方法是有效的,达到了预期的目的.     

Wallis变换在小波影像融合中的应用

介绍了一种基于Ｗａｌｌｉｓ变换的影像增强方法在影像融合中的应用。通过分析线性拉抻、直方图均衡拉伸和Ｗａｌｌｉｓ变换３种影像增强方法对多孔算法中小波系数分量的影响,得出对原始的高分辨率影像进行线性和直方图均衡性拉伸后和多光谱影像的融合效果与直接用原始高分辨率影像进行融合的效果差别不大,增强算法本身没有提高融合的效果,而基于Ｗａｌｌｉｓ变换的影像增强方法可以较好地把携带细节信号的小波分量表现出来,有效