基于遗传小波神经网络的海底声学底质识别分类

分割海底声纳探测图像,提取单元特征向量进行主成份分析,选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量,构建小波神经网络。利用遗传算法优化小波神经网络的初始权值及小波参数,对砂、礁石、泥3种底质类型分别进行训练,并得到3种底质的测试精度都在90%以上,优于单独利用小波神经网络进行训练时的测试精度,克服了小波神经网络训练时易陷入局部极小的固有缺陷,表明基于遗传算法的小波神经网络可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。     

图像灰度匹配算法研究

图像配准是图像处理的基本任务之一,其效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。介绍了一种借助转动惯量计算惯量椭圆以进行遥感灰度图像配准的方法。     

结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测

提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM）,然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。     

利用控制点三维信息标定机载双天线干涉SAR参数

采用基于敏感度方程的方法,研究基于三维重建模型下的机载双天线干涉SAR系统的干涉参数定标问题.干涉参数定标是生成高精度数字高程模型的关键.本文修正了Madsen提出的干涉SAR三维重建的视向量正交分解算法,采用电磁波波前的球面波模型,加入了载机的姿态旋转,构建一种新的干涉SAR三维重建模型.利用各干涉参数对控制点三维信息的不同的敏感性,提出分别利用地面控制点三维信息,对各干涉参数进行定标.并利用中国科学院电子学研究所自主设计、研制的机载干涉SAR系统数据,进行定标处理实验验证.     

一种实用的图像纠正方法

本文论述了基于经纬线格网进行图像纠正的基本方法和实现步骤。利用本文提出的方法，不仅可以解决地理信息生产中的实际问题，而且可以制作小比例尺地图的栅格地图。     

青海省柴达木盆地西北缘盐类矿产遥感预测研究

利用ETM多光谱遥感图像,在对盐湖区的遥感影像特征和主要地物光谱特征分析的基础上,通过波段组合变换,压抑粘土及砂砾层等地物的影响,将盐类矿产信息增强提取出来。对比前人的钾盐矿田勘查成果,所提取的盐类信息异常与现代新盐带、湿盐滩和现正在开采的钾盐矿区十分吻合。结合区域地质背景与成矿条件的分析研究,圈定了4个预测区、9处有利地段,为进一步盐类矿产勘查提供了科学依据和目标地。     

基于InSAR的西安地面沉降与地裂缝发育特征研究

西安地区长期遭受地面沉降和地裂缝灾害。采用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对该区域1992年至今的地面沉降和地裂缝的时空特征进行了监测。主要分3个阶段进行,在每一阶段尤其对InSAR处理过程中的干涉图滤波进行了迭代自适应处理和相位解缠进行了顾及粗差的改正,通过与同期水准和GPS监测结果比较可得InSAR精度达1cm。从3个时间段的InSAR成果可以看出在空间分布上,西安市的东郊和南郊是沉降严重的区域;从时间发育来看,最大沉降阶段发生在1996年,最大沉降量达21cm,而2006年的最大沉降量减少到8cm,且沉降中心转移到西南郊;3个阶段均探测到活动地裂缝两侧的不均匀沉降,地裂缝的南侧沉降均大于北侧。该研究将为西安地区地面沉降和地裂缝的解释和减灾提供数据支持。     

地震CT及其地质解释

在金川公司龙首矿东采区1 280中段井下500m深的巷道中应用地震CT技术进行寻找深部隐伏矿体的实验。波速图像表明,研究区内中西部有一高速异常区,推断为花岗岩体和含矿的超基性侵入岩体。区内还有一个横贯测区中央近东西走向的低速断裂带。这些推断结果为后期的钻探和巷道开掘所证明。     

背景场对变分方法海面风速反演结果的影响

利用前期提出的合成孔径雷达反演海面风场变分方法新解法,开展背景场对合成孔径雷达反演海面风场变分方法风速反演结果影响的模拟试验分析。模拟试验表明,变分方法有效解决了直接反演方法的两大缺陷:一是当背景场风速较大的时候,合成孔径雷达后向散射系数对风速不敏感,直接导致较大的风速反演误差;二是当背景场风向存在误差时,将导致后向散射系数更大的误差,进而导致风速反演结果更大的误差。进一步试验表明,当背景场风速较大时,变分方法风速误差低于直接反演方法风速误差。而当背景场风向误差较小时,直接反演方法风速误差比变分方法风速误差小。