基于分类K—L变换的多波段遥感图像近无损压缩方法

去除空间和谱间相关性是多波段遥感图像压缩中的重要环节，为了得到更好的去相关效果，将矢量量化方法引入多波段遥感图像压缩中，以去除对应同一地物的波段矢量间的相关性，再通过分类K－L变换去除量化误差图像的变间相关性，对K－L变换后的特征图像采用预测树的方法进一步去除谱间结构相关性和空间相关性，实验结果表明，该方法可以取得很好的压缩效果。     

基于小波多分辨率分析方法的海冰遥感影像数据融合

采用小波多分辨率分析方法，对辽东湾2000－01－18的海冰遥感数据（NOAA／ARHRR和Radarsat/ScanSAR)进行了融合分析，并从几方面对结果作了深入的分析和对比。文中首次采用了小波分析中的多层次分解和重构技术用于数据融合分析。     

地图投影的最小二乘二元多项式拟合的误差估计

探讨了在地图投影的最小二乘二元多项式拟合中参考点的分布对拟合误差的影响,提出了一种基于矩阵的秩亏的方法来判断参考点是否在指定次数的二元多项式空间的代数曲线上,并导出在极小范数最小二乘意义下的拟合多项式的误差估计式,公式表明拟合误差和参考点的最小二乘误差无关。     

遥感影像镶嵌时拼接缝的消除方法

对现有的影像并接缝消除方法的优缺点进行了分析,提出了拼接缝消除的强制改正方法,并用大量的实际图像进行了试验。结果表明：所提出的方法具有较好的拼接缝消除效果,且算法简单,易于实现,可以处理彩色和黑白等多种图像。     

星载激光光斑影像激光指向变化探测法

地面光斑足印的定位精度高度依赖于激光指向角的测量精度,星载激光光斑质心提取及其变化规律对激光指向角的分析具有重要的意义。本文基于ICESat/GLAS的激光剖面阵列（laser profile array,LPA）影像数据,首先利用灰度一阶矩阵法提取LPA的质心,精度优于0.3个像素,LPA相对定位精度优于0.11个像素。其次利用傅里叶变换和傅里叶级数拟合对LPA质心坐标的变化进行周期探测和建模分析,结果表明,激光光斑影像的质心坐标存在1.83×10^-4 Hz、3.36×10^-4 Hz、5.19×10^-4 Hz和6.71×10^-4 Hz 4个明显的周期变化,拟合结果的相关性R²达到了0.86,拟合精度可达0.4″,优于0.13个像素,得到了较好的结果。可为我国的高分七号和后续的卫星激光测高数据处理提供参考。     

基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

针对传统的遥感图像道路提取算法存在错漏率较高的问题,提出一种基于时频特征提取和域自适应学习分类器的高分辨率航空遥感图像道路提取新算法。首先利用地统计学抽取道路的时域纹理特征和三维小波变换抽取道路的频域光谱特征,构成高分辨率航空图像中的道路特征。然后使用抽取的道路特征训练由迁移支持向量机模型构建的域自适应分类器,并对高分辨率航空遥感图像进行道路粗提取。最后,结合道路形态特征,用数学形态学方法处理粗分类后的道路,获得提取后的完整道路。仿真实验表明,所提方法能有效降低高分辨率航空遥感图像道路提取中非道路目标的干扰,提高道路提取的精确性。     

角度域广义Radon变换多参数非迭代线性反演

基于Born近似的线性反演是当前流行的定量化地震成像与反演方法, 然而, 现有线性反演方法存在多种不可避免的问题, 比如迭代计算成本过高, 背景模型依赖, 以及多参数提取不确定/不稳定.为避免这些问题, 本文提出了角度域广义Radon变换(AD-GRT)多参数非迭代反演方法(2D声波双参数介质).AD-GRT是一种地震数据与角度域模型之间的积分变换, 该角度域模型能够保留地震散射数据的完整信息.基于该角度域模型, 地震数据可被精确重建, 即使背景模型是错误的.介质双扰动参数可在角度域模型中准确且稳定提取.为解决传统角度域离散方法存在的幅值震荡和不连续问题, 设计了两种有效的角度域离散单元分裂方法, 实现了平滑连续的角度域幅值提取.为提高AD-GRT反演的分辨率, 考虑了震源子波反滤波.利用三个数值模型验证了AD-GRT在角度域模型反演、数据重建、多参数提取方面的有效性.

     

3D正态分布变换在多波束自动校准中的应用

多波束测深数据存在横摇误差、纵摇误差、艏摇误差等,需进行校准。当前主要采用商业软件Caris进行人工手动校准,自动校准主要采用迭代最邻近算法等。针对Caris需要人工干预以及ICP容易陷入局部循环的缺陷,采用3D正态分布变换的配准方式,通过建立联合概率密度函数,采用似然函数建立匹配点云与目标点云之间转换关系。利用Hessian矩阵和梯度向量求最优化转换参数,完成多波束条带的自动校准。本文结合Caris中的人工配准结果,通过对3D-NDT算法匹配效果进行对比分析,验证了文中算法在平坦地区、斜坡区域等多种地形中都取得了更优的匹配效果,为实现多波束自动校准提供了重要的算法依据。