一种差分进化BM3D硬阈值参数的遥感影像去噪方法

针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI))作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。     

基于HJ-1B的城市热岛季节变化研究——以北京市为例

基于中国的HJ-1B卫星反演地表温度,通过建立一种2.5维高斯表面模型来对北京城市热岛建模,定量描述热岛的位置、形状和大小,并用这种模型来描述城市热环境及其季节变化。研究发现,北京市热岛效应季节变化明显,夏季市中心形成热岛且强度和范围最大,冬季城区中心变成冷岛。在2009年夏季,北京市热岛区域东西横跨33.92 km,南北横跨40.92 km,面积约为1 090.14 km2。相对的,在冬季,北京市区温度比郊区低,从而形成一个冷岛。研究表明HJ-1B卫星是城市热环境监测中的一个良好的数据源。     

基于潜标测量的海洋环境噪声谱特性分析

利用海洋环境噪声测量潜标系统对南海典型海域开展了为期3个月的海洋环境噪声测量,16通道海洋环境噪声测量系统每小时测量两分钟噪声信号。数据处理结果表明,800~5 000Hz范围内,噪声谱与风速相关性最好,且风速越大相关性越好,噪声谱与风速的相关性好于与浪高的相关性。风关噪声谱级在海水中部基本不随接收深度发生变化,但由于测量水听器阵长度未能覆盖整个水深,因此未给出海面和海底处谱级变化规律。在400Hz以上的高频段整个风速范围内噪声谱级都随风速发生变化,且噪声谱级与对数风速具有很好的线性关系。     

散射模型的多时相极化SAR斑点噪声滤波算法

本文提出了一种基于散射模型的多时相极化SAR数据斑点噪声滤波算法,该方法是利用多时相极化SAR数据,在保持像元主散射特性基础上实现斑点噪声抑制。其基本原理是对多时相极化SAR数据的主辅影像进行分类,并通过统计主辅影像中待滤波像元邻域窗口内类别分布情况自适应地选取参与滤波的像素进行滤波。实测数据的实验结果表明,该方法既能够有效地抑制斑点噪声,又能够良好地保持地物散射特性和边缘纹理特征。     

连续小波变换识别位场场源法的噪声影响分析与尺度因子的选择

为提高连续小波变换识别位场场源准确度,研究噪声对场源识别结果的影响和尺度因子优选方法问题。根据连续小波变换识别位场场源的基本原理,用该方法对不同噪声水平的合成数据进行场源识别,分析噪声对于场源识别结果的影响,研究小波变换的尺度因子对噪声压制的效果,讨论连续小波变换进行场源识别时尺度因子的选取方法。理论模型和实测资料场源识别结果表明,噪声会降低连续小波变换场源识别结果的准确度,笔者提出的尺度因子优选方法能有效压制噪声干扰,提高场源识别结果的准确度。     

区域土地利用影响地表CO2浓度异质性特征的动力学机制

本文综合应用高斯方程和拉姆齐模型,针对京津冀地区2000年以来10 km×10 km栅格尺度的地表CO₂浓度开展研究,分析了区域土地利用影响地表CO₂浓度异质性特征的动力学机制。研究发现：① 地表CO₂浓度与土地利用类型密切相关。2000—2018年京津冀地区CO₂浓度的高值区主要集中于经济较发达的快速城镇化地区;② 土地利用强度及土地利用效率上的时空分异为地表CO₂扩散提供了潜在的势能。京津冀地区地表CO₂排放及扩散存在明显的空间异质性,距离CO₂排放高值区越近,其相应的CO₂浓度越高并随时间推移及空间拓展呈逐步减小的态势;③ 京津冀地区在土地利用结构调整、格局优化及效率提升后,CO₂排放强度增幅明显减弱,其区域间的增幅差异也逐渐缩小。产业转型发展、土地利用格局优化、土地利用效率提高有效地抑制了京津冀地区地表CO₂排放强度的提升并促进了该区域的内涵式增长与高质量发展。     

基于形状先验和图割的高分辨率遥感影像道路提取

给出一种从高分辨率遥感影像中提取道路的方法。先对遥感影像进行滤波预处理获取纹理特征;再以图割解算经典能量函数获取道路图斑,其中利用高斯混合模型构建T链;接着利用直线匹配法获得初始道路段;最后用图割解算融合了两种形状先验的能量函数,结合动态外推的思路连接道路段。对不同遥感影像的实验证明了算法的有效性。     

测距定位方程非线性平差的封闭牛顿迭代公式

测距方程;非线性强度;最小二乘;高斯-牛顿法;牛顿法;病态方程     

常加速度模型的简化自协方差最小二乘法

“当前”统计模型自适应算法并非真正意义上的自适应目标跟踪算法,其性能与其中关键参数的选择有着直接的关系。本文以常加速度模型对机动载体进行建模,顾及其状态噪声协方差矩阵满足特定结构,提出了简化的自协方差最小二乘噪声协方差估计方法,该方法通过建立新息的相关函数序列与未知噪声协方差矩阵间的函数模型,并结合最小二乘法进行噪声协方差估计。数值仿真结果表明,当载体进行阶跃加速度运动或变加速度运动时,本文所提方法的目标跟踪精度均优于“当前”统计模型自适应算法。