基于KL-ISOMAP的高光谱图像彩色可视化

标志点等距映射（L-ISOMAP）作为一种降维方法,在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题,提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法（KL-ISOMAP）,进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成：1）通过改进型K-medoids算法选择标志点;2）根据相似度剔除相似像元;3）实现剩余像元的非线性降维;4）完成降维结果的可视化.实验结果表明,KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性,进而取得了更好的可视化效果;另一方面可通过对相似阈值的设置,加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.     

GPS技术和遥感影像在编制重点文物地图中的应用——以制作武汉大学校园重点文物图为例

GPS技术具有实时导航、定位准确的特点,遥感影像能提供快速及时的地理信息,它们当前还未广泛应用于地图的制作,本文尝试将这两种技术结合应用来编制地图,进而探讨在制作过程中的数据处理、重点文物图的设计与编制等问题;并以制作武汉大学的重点文物图为例,来说明和分析这种制作方法所具有的显著特点和具体操作的可行性。     

基于光谱多尺度分割特征的高光谱混合像元分解

提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。     

A novel mathematical morphology based algorithm for shoreline extraction from satellite images

Abstract

Shoreline extraction is fundamental and inevitable for several studies. Ascertaining the precise spatial location of the shoreline is crucial. Recently, the need for using remote sensing data to accomplish the complex task of automatic extraction of features, such as shoreline, has considerably increased. Automated feature extraction can drastically minimize the time and cost of data acquisition and database updating. Effective and fast approaches are essential to monitor coastline retreat and update shoreline maps. Here, we present a flexible mathematical morphology-driven approach for shoreline extraction algorithm from satellite imageries. The salient features of this work are the preservation of actual size and shape of the shorelines, run-time structuring element definition, semi-automation, faster processing, and single band adaptability. The proposed approach is tested with various sensor-driven images with low to high resolutions. Accuracy of the developed methodology has been assessed with manually prepared ground truths of the study area and compared with an existing shoreline classification approach. The proposed approach is found successful in shoreline extraction from the wide variety of satellite images based on the results drawn from visual and quantitative assessments.     

一种高分辨率遥感影像处理方法及其在电力工程中的应用

随着地球空间信息科学技术的飞速发展,高分辨率卫星遥感技术逐渐成为主流的对地观测手段之一。其生产的高分辨率遥感影像具有数据获取迅速、成本低、不受地域限制等诸多优点,广泛应用于国土、石油、电力、林业等行业部门。但由于其出现年代较新、数据量庞大、分辨率高,高分辨率遥感影像的数据处理与应用尚无完整的理论和方案指导,导致其在电力等行业的应用长期处于探索阶段。本文针对高分辨率遥感影像的关键处理难点,结合电力工程实际需求,提出了一整套数据处理及应用方案,为高分辨率遥感影像数据处理及其电力工程应用提供了技术支持和实践经验。     

一种用于海底类型聚类的新方法

By using sonar imaging, this paper presents a new algorithm for the clustering of seabed types based on the self-organizing feature maps （SOFM） neural network. The theory as well as data processing is studied in detail. Some valuable conclusions and suggestions are given     

一种基于紫外极光图像的亚暴膨胀期起始时刻的自动检测方法

准确界定亚暴起始时刻是理解亚暴相关问题的关键.已有研究主要集中在两方面:一是从极光图像中人工挑选亚暴事件进行案例分析或统计分析来研究亚暴发生机制及亚暴期间的地磁环境;二是基于一些空间物理参数,如AE指数、SME(SuperMAG electrojet)指数、Pi2、正弯扰等,采用人眼判断或是模式识别的方法从中找出亚暴起始时刻.本文尝试采用模式识别的方法从紫外极光图像中自动地检测出亚暴膨胀期起始时刻.首先,将紫外极光图像通过网格化处理转换到磁地方时-地磁纬度(MLT-MLAT)直角坐标下,然后通过模糊c均值聚类方法提取亮斑,再考察亮斑强度是否增强、面积是否极向膨胀来判断是不是亚暴事件.本文方法在1996年12月—1997年2月这三个月的Polar卫星紫外极光图像上进行了实验验证.我们将检测到的亚暴起始时刻与Liou(J. Geophys. Res., 2010, 115: A12219)的人工标记进行了对比,并详细分析了与标记不一致的多检和漏检事件.本文提出的自动检测方法可以快速地从海量紫外极光图像中完成亚暴事件的初步筛选,方便研究人员进一步深入研究极光亚暴.     

利用CFP技术解决复杂近地表问题综述

复杂近地表条件会降低地震数据的质量,通常采用基于地表一致性的时移静校正消除其影响.但静校正与速度是密不可分的,而确定复杂近地表速度是非常困难的.基于CFP技术处理复杂近地表问题时避免了对速度的直接操作,使得静校正和速度的确定相互独立.首先根据叠前数据估算出波场的传播算子,然后依据等时原理在DTS模板中进行算子更新,再用这些更新的算子重建基准面和实现近地表单程时间成像.获得正确的算子振幅也是重建基准面的关键.     

基于航线的数码航摄影像可视化查询

针对数码航空摄影测量的特点,利用Java语言的Java3D开发工具包生成模拟的可视化航飞路线模型．利用Java3D的事件监听处理功能实现对航线模型的缩放、平移。单击航线模型上的曝光点可以实现对相应数字航摄影像的浏览,可以任意浏览整个测区的每一张影像．模型为整个数码航摄影像的处理过程提供便捷、高效的影像查询和浏览。     

利用SEM照片获取土的孔隙结构参数

以土工实验和计算机图像处理技术为基础, 探讨利用SEM照片获取土的孔隙结构参数的方法, 并以重塑粘性土为例进行实证分析.为获取孔隙结构参数, 首先分3个步骤对土样的SEM照片进行图像处理: 即照片格式转换、颗粒边际线探测和颜色充填; 然后针对黑白二元图像测算孔隙结构参数.从设计制备的重塑粘性土的三轴试验样品中, 选择了12个不同水分状态和密度状态的样品, 经风干和烘干后, 进行SEM测试, 每个样品拍摄了3个尺度的SEM照片, 放大倍数依次为500倍、1000倍、2000倍.之后, 对所获得的SEM照片进行了图像处理分析, 计算了相应的平面孔隙比和平面孔隙率.数据分析表明: SEM照片测算的孔隙参数与通常三相图计算的孔隙参数有关联, 测算数据可以反映土的孔隙结构特征; 样品的不同脱水方式对SEM照片测算的孔隙参数有影响, 与三相图法计算数据相比, 风干土样测算的数据略有偏大, 烘干土样测算的数据偏小; 同一土样不同比例尺的SEM照片测算出的孔隙参数有所不同, 邻近三相图法计算结果上下波动; 利用SEM照片提取土的结构信息是可行的, 对SEM照片进行图像处理分析是获取土的孔隙结构参数的有效办法.