面向野外地质调查工作的道路提取方法研究

为弥补传统的依靠管理组织、法律、经济、教育等进行对野外地质工作安全管理工作的不足,通过百度SDK采集GPS步行轨迹数据,基于单向GPS轨迹数据的特点,进行轨迹的分割分段处理.最后利用BP神经网络算法拟合道路,通过反复实验确定BP网络的参数配置信息.并以中国地质大学西区为研究区域,提取路网信息,验证算法的有效性和实用性....     

一种COVID-19病例个体时空轨迹交互式提取与质量评估方法

针对当前新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例个体时空轨迹描述文本高度非结构化的特点,提出了一种基于自然语言处理(natural language processing, NLP)辅助的交互式轨迹提取方法,用于提高轨迹提取的效率和质量.设计了交互式轨迹提取和质量评估流...     

基于不完备模态信息的海洋平台损伤诊断研究

首先利用测量自由度正则化损伤指标向量得到损伤的大致区域;其次,在选定的区域内分别采用序列二次规划算法和最小二乘法来诊断损伤构件及其损伤程度,并对其结果进行了比较。数值模拟表明,仅需少量低阶模态和部分测量自由度,上述损伤诊断算法便可完成海洋平台的损伤诊断。     

龙须菜琼胶的提取方法研究

采用多种方法提取了龙须菜(Gracilaria lemaneiformis)中的琼胶,并研究了碱处理、微波处理、超声波处理等方法对龙须菜的琼胶提取率、硫酸基质量分数和多糖质量分数的影响。结果表明:当碱质量分数由2.5%增加到10%时,琼胶产率由15%降低到9.8%,硫酸基质量分数由2.66%降低到2.06%,同时,多糖质量分数由98.3%增加到102.6%;微波和超声波处理在不同程度上增加了琼胶的提取率和多糖质量分数,同时降低了硫酸基质量分数。另外,还从宏观和微观两个角度考察了龙须菜碱处理前后藻体的变化。     

植被高光谱特征分析及其病害信息提取研究

高光谱(hyperspectral)遥感是20世纪末地球观测系统中最重要的技术突破之一。根据植被高光谱数据的植被冠层光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征,利用光谱连续统去除法,探讨光谱一阶微分反射比(FDR)和从连续统去除的光谱吸收特征中获得的波段深度(BD)、连续统去除后微分反射比(CRDR)、波段深度比(BDR)和归一化波段深度指数(NBDI)等光谱特征参量。结合多时相的条锈病小麦PHI航空高光谱影像,分析条锈病对小麦光谱的影响及其光谱特征,并运用光谱特征参量和波谱角制图(SAM)技术监测和识别小麦条锈病。     

Small target extraction based on independent component analysis for hyperspectral imagery

IntroductionFeature extraction or transformation is a key stepfor target detection in hyperspectral imagery. Thepurpose is to transform the high-dimensional imageinto low-dimensional image series so that the differ-ences between the targets and the backgr…     

面向遥感大数据的地学知识图谱构想

由于地球表面的时空异质性与复杂性,传统从遥感影像具有的信息特征出发,构建智能解译算法解决遥感地学认知的思路在应对面向全球的海量遥感大数据分析时,其精度和地学实用性已触及瓶颈.为此,本文从地学知识为核心的角度出发,结合当前知识图谱理论的发展,提出一种新的面向遥感大数据分析的地学思维构想——地学知识图谱.本构想将地学知识的...     

多时相Landsat影像的平原河网区不透水面信息提取方法与应用

不透水面是衡量城市生态环境的重要指标,针对平原河网区不透水面与水体、裸土等地物较难区分的问题,以苏北里下河平原快速城镇化区为研究对象,利用多时相Landsat影像为数据源,基于像元光谱特征及其季节性变化分析,构建了基于时序NDWI、NDVI和NDBI的决策树模型,并利用GIS空间分析技术对不透水面的时空变化特征进行了分析。结果表明：多时相光谱信息可有效改善水体、裸土和稀疏植被等像元与不透水面的混分,2005年和2016年的不透水面分类总体精度和Kappa系数均在0.85以上,合理反映了不透水面以向东和向南扩张为主的趋势特征,年均扩张速度约为6.7 km²。研究成果为该区城镇化下的生态环境效应研究提供数据基础,同时可为其他平原河网区不透水面信息提供借鉴和参考。     

电力巡线LiDAR点云电塔自动定位和提取算法

针对电力巡线机载激光雷达（LiDAR）激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。     

ASTER数据的煤矿区水体信息提取

为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTER_xy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取,在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力,具有一定的推广价值。