面向城市地物分类的 SAR 图像纹理特征提取与分析

合成孔径雷达（ SAR）图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。     

基于灰色关联分析的新疆棉花产量气象影响因素研究

整理了新疆境内2000—2009年的棉花单产、年降水量、年平均相对湿度、年日照时数以及年平均气温等统计数据,对各因素变化趋势及相关性进行了分析,并应用灰色关联分析方法研究各个气象因素对棉花产量的影响程度。结果表明,年日照时数与棉花单产之间相关性最好,对棉花产量贡献最大,基于日照时数建立的棉花产量预测模型具有良好精度。     

利用数值预报产品制作府环河流域面雨量预报试验

以府环河流域内所有加密自动气象站降水资料为基础,使用泰森多边形法计算实况面雨量,利用T213、GRAPES、MM5、JAPAN和GERMANY数值预报模式短期降水预报产品,将其在府环河流域上所有格点资料的算术平均值作为预报因子,采用灰色预测GM（0,h）模型,制作府环河流域24h、48h面雨量预报。经过2007年主汛期6～8月预报业务实际应用,其面雨量预报能力较强,其中面雨量暴雨预报Ts综合评分,24h的为52．0％,48h的为40.0％。     

九寨沟水环境灰色系统动态模型

在充分了解九寨沟地区地质、水文地质的基础上，本文充分利用已监测的数据资料构建了九寨沟水环境灰色系统动态预测模型，对该区水环境变化趋势进行了预测评价。     

地震结构灰色关联在塔河油田4区奥陶系储层预测中的应用

对塔河油田4区奥陶系油层、地震数据体结构特征研究结果表明：塔河油田4区奥陶系油层具有明显的地震数据体结构特征响应，并在随后用此“地震数据结构特征预测油气法”所部署的一系列钻井中得到了印证，提高了钻探成功率，获得了明显的经济效益．     

泥石流沟谷演化的不等时距灰色预测*

泥石流沟谷纵剖面形态系表征泥石流发育的综合地形指标.本文以利子依达沟为例,用不等时距GM(1,1)预测沟谷纵剖面形态指数N值的变化,并改进了预测模型的精度.     

安阳夏玉米生长期气候要素与产量的灰色关联分析

采用灰色关联度分析了安阳夏玉米生育期间主要气象要素与夏玉米产量的关系,明确了当地夏玉米产量在年度间的差异主要以积温为主导因素,不同生育期中的气候因素以拔节-乳熟期的光照和降水量对产量影响最大,而乳熟-成熟的降水量对产量的影响程度最弱。     

基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究

在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的辅助作用。纹理特征作为一种重要的非光谱特征对于遥感影像分类精度的提高也有很重要的作用。本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方法,对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验,证明了灰度共生矩阵提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。     

结合深度学习的高光谱与多源遥感数据融合分类

高光谱数据具有丰富的光谱特征,但是其空间分辨率相对较低。一些遥感数据具有与高光谱数据互补的优势,例如提供更精细的空间信息的高空间分辨率数据和具有高度信息的激光雷达LiDAR（Light Detection and Ranging ）数据。通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合,可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。近年来,基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。然而,由于深度网络的特征提取过程是一个自主的过程,往往无法精确的获取最有利于遥感数据分类的特征;同时,深度学习方法具有复杂的网络结构和大量的参数,往往会在分类训练过程中造成参数拟合困难。以上这些因素会导致分类效果不佳。针对这些问题,本文提出了一种将卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）和纹理特征相结合的多源遥感数据特征级融合分类框架。该方法共3个步骤,首先,对高光谱数据或多源遥感数据提取纹理特征;然后,构造CNN,分别将原始高光谱遥感数据、原始多源遥感数据和第一步中获得的纹理特征作为深度网络的输入进行深度特征提取;最后,将分别提取到的深度特征拼接,并利用Softmax分类器进行分类。为了验证本文提出方法的分类效果,本文在休斯顿和塞特福德矿地区公开数据集上进行实验,并将该分类框架与支持向量机分类方法、像素级融合分类方法和特征级融合分类方法进行对比。由此可以分析得出,本文提出的基于深度学习的融合分类方法可以获得较高的分类精度。     

自动气象站常规传感器现场检测系统设计

设计了一种适合自动气象站常规传感器现场检测的系统,主要介绍了传感器信号采集电路和基于测试数据分析的传感器故障判断方法。在温度、湿度和气压传感器的测试中引入经实验室检定的传感器作为标准器,与待测传感器在同环境下同步测试,经统计学分析实现待测传感器的4种工作状态自动分类;分析风向传感器输出格雷码的码位关系,设计9个不同于计量检定规程的特定测试方位,实现对全部输出码位的检测;在风速和雨量传感器的现场检测中模拟实验室检定流程,达到准实验室检定效果。该成果已应用于广东省气象装备一线保障中,性能稳定,满足保障业务需求。