基于小波变换的遥感纹理信息提取

遥感纹理信息是地物空间特征的综合反映,综合纹理信息是进行专题信息提取获取的重要依据.遥感数据具有复杂性、统计性和随机性,同时,遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等高频信息具有一定的方向性;小波变换具有"变焦性"、对称性、正则性等特点,可以较为快速地检测到奇变信号.利用小波变换可以快速、有效地提取遥感纹理高频奇变信息.     

A wind tunnel investigation of particle segregation,ripple formation and armouring within sand beds of systematically varied texture

This paper reports on a wind tunnel investigation of particle segregation, ripple formation and surface armouring within sand beds of systematically varied particle size distribution, from coarsely skewed to bimodal. By design, the system was closed with no external inputs of mass from an external particle feed. Particles too coarse to travel in saltation for the given range in wind speed were dyed red in order to distinguish them in optical images from finer sand particles, which could be entrained into the unidirectional airflow. A 3D laser scanner measured the changing bed topography at regular time intervals during 18 experiments involving varied combinations of wind speed and bed texture. Image classification techniques were used to investigate the coincident self‐organization of the two populations of particles, as distinguished by their colour. As soon as saltation commenced, some of the red particles segregated into thin discontinuous patches. Particle trapping and sheltering on these rough patches was strongly favoured, causing them to grow preferentially. During the earliest stages of formation, bedform growth coincided with: (i) rapid coarsening of the surface texture; and (ii) the merging of proto‐ripple ‘crests’ to generate larger rhythmic bedforms of lower frequency. Consistent with previous work, ripple size was observed to increase under stronger winds when not exceeding the threshold for entrainment of the coarse‐mode or red particles from the crest. With declining rates of mass transport and particle segregation as the bed surface armoured, and the consequent deceleration of ripple propagation through to the end of each experiment, all surfaces eventually attained a steady‐state morphometry. At saturation, the largest ripples developed on beds having the lowest initial concentration of red particles. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于纹理特征和机器学习的卫星云图分类实验

准确识别云对提升天气预报和气候预测准确性有着重要意义,传统的阈值法和聚类法很难找出统一通用的阈值标准和方法,随着机器学习在云分类领域的应用和发展,在分类速度和分类精度上都有了明显提升。本实验对风云二号G星的红外云图进行预处理并构建卫星云图样本库,通过提取云图纹理特征再结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和XGBoost分类器实现了对“晴空”、“层积云或高积云”、“积雨云”、“密层云”和“卷层云”的分类,实验结果表明：①三种分类器对该实验云分类的平均准确率分别为RF（62.5%）＞XGBoost（61.7%）＞SVM（60.0%）;②三种分类器对“层积云或高积云”的分类都最好且稳定,平均分类精度均达到了90%以上,最高为91.5%;③SVM对密层云（67.9%）、RF对卷层云（68.9%）、XGboost对晴空（68.3%）的分类效果次之,平均分类精度均达67%以上。     

造山带岩石圈化学结构平面图的编制——以秦岭—大别造山带为例

国内外岩石圈化学组成的编图研究还处于探索阶段。笔者从岩石圈化学结构的思路出发 ,提出了编图的 3个地球化学指标 (铅同位素组成、T2DM 和同位素年代学 )和表示方法。以秦岭—大别造山带为例 ,同位素组成图可以反映构造分区和地壳生长历史 ,对造山过程和深部壳幔相互作用也有明确的显示 ;结合地质年代学的资料 ,化学结构平面图具有反映时空演化四维信息的能力。     

海南岛海岸沙丘岩的特征、成因及其环境意义

对海南岛海岸沙丘岩的沉积结构与构造进行了实地调查和实验分析。研究表明,海岸沙丘岩的沉积构造和结构特征有别于其他海岸沉积类型,既有风成特征,也有成岩作用特征。海岸沙丘岩的形成需要具备物源、气候和水分3个条件,并经历初始沉积物堆积、初步胶结和溶解—沉淀3个形成阶段。海岸沙丘岩具有一定的环境指示意义,即海岸沙丘岩形成于冰后期的相对高海面时期,能指示风力较弱、沙丘固定和湿热的气候条件。近1 000多年来,研究区的季风风向与现代盛行风风向基本一致。     

三种地统计学图像纹理用于遥感图像分类的比较

该文运用LANDSAT TM数据对三种地统计学纹理量测方法用于图像分类的性能进行了比较和分析。研究发现，基于绝对值变差函数的纹理具有更好的性能。经典的变差函数和基于方根的变差函数的性能依赖于提取纹理时所用的窗口大小。     

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

CT平扫与动脉期图像纹理分析在鉴别膀胱乳头状瘤和膀胱癌中的应用价值

目的:探讨利用CT平扫与动脉期图像纹理分析在鉴别膀胱乳头状瘤和膀胱癌中的应用价值。方法:回顾性纳入自2016年1月至2020年1月在安徽医科大学第三附属医院就诊的经病理证实的64例膀胱肿瘤患者的病例资料,其中良性病变32例,恶性病变32例。所有患者均行CT三期动态增强扫描,选择其平扫与动脉期图像来进行研究。使用MaZda纹理分析软件对扫描图像上的膀胱病变进行纹理特征的提取,再用费希尔参数(Fisher)法、最小分类误差与最小平均相关系数法(POE+ACC)及相关信息测度法(MI)分别筛选出鉴别膀胱良恶性病灶的10个最佳纹理参数,使用Mazda的B11工具的主成分分析法(PCA)、线性判别分析法(LDA)和非线性判别分析法(NDA)对选取的最佳纹理特征进行分析,计算出其鉴别膀胱良恶性肿瘤的最小误判率(R),对最小误判率所对应的最佳纹理参数进行ROC检验,筛选出最有辅助鉴别意义的可量化参数来对膀胱良恶性肿瘤进行鉴别诊断。结果:基于CT平扫时以MI+NDA组合的误判率最低(1.56%),所筛选的最佳纹理参数分别为WavEnHH_s-1(高高频小波系数转换s-1)、Horz...     

基于纹理合成的三维地形水墨风格渲染研究

提出了基于纹理合成的三维地形水墨风格渲染的方法,以规则格网DEM为数据源,基于OSG进行三维地形建模,在此基础上提取山体特征线,然后生成一幅灰度控制图像。对Efros01纹理合成算法进行改进,利用灰度控制图像指导水墨纹理的合成,将得到的纹理图像映射到三维地形上,实现对三维地形的水墨风格渲染,通过对水墨纹理样本的选择和纹理合成参数的设置能够实现对纹理合成过程的交互控制。结果表明,该渲染方法对三维地形的水墨风格渲染具有较好的效果。     

指派交叉--一种新的遗传交叉方法

在用遗传算法生成影像纹理分类的“Tuned”模板中，引用了一个新的遗传交叉方法——指派交叉，与其他的交叉方法相比，指派交叉可在相同的搜索空间中提供更好的优化组合。试验证明，指派交叉是值得推广的一种遗传交叉方法。