基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法

提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field,MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法。该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果。实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率。     

轨道平顺性与测量精度

从轨道平顺性验收标准性切入,提出轨道平顺性对控制网的精度要求;指出轨道平顺性与控制点间的相对精度相关,与控制测量网垂直于线路的的横向误差及高程相关。     

基于机载LiDAR数据获取森林地区DTM新方法

提出了一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的数字地面模型。该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域的体素的高程加权均值的比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的数字地面模型。通过将提出的滤波方法应用于实际采集数据,并与Terrascan的滤波结果进行比较验证该方法的有效性。     

顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法

城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法。首先通过密集格网采样提取尺度不变特征转换(SIFT)全局特征,并与多分辨率颜色矢量角直方图特征融合,形成视觉词典;然后将影像表示为视觉词频率直方图;最后使用随机森林分类器进行分类,以实现场景尺度的城中村识别。以高分二号影像为测试数据对该方法进行验证,结果表明,其总体精度达90.08%,Kappa系数达80.16%,相较于加速稳健特征(SURF)、SIFT、VGG16、ResNet50,总体精度分别高出8.99%、3.51%、4.78%、2.28%。     

深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类

提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。     

基于DEM提取流域特征影响因子的分析

基于DEM的流域特征提取,受数据源、分辨率、重采样技术等因子影响。为系统地评价不同地貌类型对各影响因子的敏感程度,本文提出一种多指标因子分析模型,综合分析不同因子对流域特征,如流域面积、河流分叉比、河网密度、流域长度、流域坡度、流域高程、流域形状等的客观影响。实验过程选取山地、丘陵、平原地形的中小流域为研究区域,以ASTER 30m重采样生成的40—100m分辨率DEM,ASTER 30m、SRTM 90m和GMTED2010 250m的3种数据源及4种重采样技术生成的DEM场景为实验数据。结果表明:分辨率对流域特征影响最敏感,数据源次之,重采样技术不太敏感。山地地形下的流域特征变化趋势性显著,适合山地中小流域的分辨率为最高分辨率,数据源为SRTM,重采样技术为最邻近分配法。丘陵、平原地形评价结果具有随机性。     

Estimation of Land Surface Temperature over the Tibetan Plateau Using AVHRR and MODIS Data

Estimation of large-scale land surface temperature from satellite images is of great importance for the study of climate change. This is especially true for the most challenging areas, such as the Tibetan Plateau (TP). In this paper, two split window algorithms (SWAs), one for the NOAA’s Advanced Very High Resolu-tion Radiometer (AVHRR), and the other for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), were applied to retrieve land surface temperature (LST) over the TP simultaneously. AVHRR and M...     

光谱保真归一化卷积高光谱超分辨率重建方法

高光谱遥感图像受到成像系统硬件限制,无法同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率,较低的空间分辨率制约高光谱图像的应用,超分辨率重建技术可提高图像的空间分辨率.针对高光谱图像的超分辨率重建中光谱保真度的问题,在重建方法中耦合光谱保真度函数,结合结构自适应归一化卷积方法,提出基于光谱保真约束的归一化卷积方法.具体地,将图像局部邻域内像素间的光谱相关性作为约束条件,将与中心像素光谱类似的像素赋予较大权值,从而提高重建后图像光谱特性的保持程度.实验中分别从空间结构与光谱信息保真两个方面来评价重建后结果,结果表明该方法具有较好的光谱信息保持度.     

激发极化弛豫时间谱测井仪探测特性理论分析

大庆测井公司提出具有自主知识产权的激发极化弛豫时间谱测井方法,并研制出了仪器原理样机。这里利用数值分析技术计算了仪器的探测特性。对于仪器分辨率,以简化井眼模型为基础,利用格林函数得出了仪器层厚响应的计算公式,并将计算结果与自然电位测井层厚响应对比,给出仪器的定性分辨率为0．4m;对于仪器的探测深度,利用有限元数值模拟方法得到地层中电位分布,并与核磁共振仪器相类比,得出仪器探测深度为0．75m。     

贵州桐梓新桥浑水河的成因再探讨

通过对新桥浑水河上游明流段、中部伏流段、下游浑水河段实地调查,并结合该区1:20万区域地质资料、区域水文地质资料及煤矿勘查资料,在分析浑水河区域构造背景及水文地质特征的基础上,研究了浑水河的水动力条件,包括纵向水动力条件和横向水动力条件,认为浑水河是特殊构造通道、水土流失带来的粘土颗粒物源、携带粘土颗粒的水体进入地下伏流,粘土颗粒在河床中沉积后又被流水带出的一个过程,即"流失→带进→沉积→带出"过程。浑水河的成因:1浑水河的特殊构造,具备了通道条件;2上游水土流失带来的大量细小粘土颗粒提供了物源;3洞湾水体"盲谷"是浑水的物源载体;4地下伏流的水动力条件,包括纵向水动力条件和横向水动力条件,四者共同作用的结果。