西安市近50年来气候变化多时间尺度分析

利用Ｍｏｒｌｅｔ小波变换法分析了西安市近５０年月平均气温距平和月降水量距平变化的多层次时间尺度结构，发现西安市气候变化除１年的自然周期变化和２０－４０年尺度范围的周期变化信号在全时间域中都强小，其它时间尺度的周期变化在时间域中分布很不均匀，具有很强的局部化特征，西安市月平均气温距平变化主要表现为随机振荡，无特征尺度，而月降水量距平变化则有显著的４～５月的时间尺度，西安市气候变化受地理条件的影响较大     

“狮子山”奇异路径及业务预报着眼点的初步分析

利用热带气旋业务资料、数值模式分析场等产品从大气环流、双台风作用角度简要分析了1006号强热带风暴“狮子山”奇异路径的形成原因,结果表明同时存在的热带气旋“南川”和“圆规”所产生的双台风作用对“狮子山”路径有重要影响,并针对业务中的预报着眼点进行了分析和讨论.     

新余市1959-2005年降水多时间尺度特征

应用一维Morlet小波变换分析方法对新余市降水的多时间尺度进行分析,发现新余市降水除在整个时域中有明显的3—5a的周期变化外,其他尺度周期信号的强弱在时-频域中的分布具有很强的局部特征。但无论是较大时间尺度,还是较小时间尺度,新余市年降水、汛期降水均处于偏少期,且近期偏少趋势仍较明显;伏秋季降水则处于偏少末期,有向偏多转化的趋势。     

优化K means算法在中国近海气候区划中的应用

利用我国近海多年的风、浪及温湿资料,采用DB指标和最大距离法相结合的优化K-means聚类算法,对冬季我国近海进行气候区划,避免了传统K-means算法中确定聚类数目和初始聚类中心的主观性。结果表明,冬季我国近海可被划分为3个区域:1区主要包括28°N以北的海域以及我国东南沿海的一条狭长区域,2区主要包括台湾周边海域、台湾海峡、巴士海峡以及自越南东南部起由西南部向东北部的南海大部分海域,3区则主要包括台湾岛西南部海域、北部湾、广东沿海以及南海东南部。根据给出的区划指标,分析各分区的气候特征及其对海上舰船航行和出海人员的影响,判定1区为基本适宜区,2区为不适宜区,3区为适宜区。     

太阳活动变化的小波分析

结合太阳活动变化分析,介绍了Morlet小波变换方法在气象时间序列周期分析和突变分析中的应用,对太阳黑子活动得出了一些有意义的结果。分析发现,太阳活动存在14.5 a和106 a的变化周期,其中14.5 a周期最为显著。太阳活动强弱变化存在一定的阶段性,在近258 a发生过6次突变。     

小波同态滤波用于南极遥感影像阴影信息增强

介绍了同态滤波方法的原理、实现过程和特点,给出适用的滤波器和表达式,引入基于小波变换的同态滤波方法,采用同态滤波器对小波分解系数进行处理,实现了在保持南极遥感影像总体面貌的基础上增强阴影信息的效果.     

高光谱图像数据变换编码压缩方法

三维ＤＣＴ变换编码包括谱段方向的一维ＤＣＴ变换和由此产生的特征值图像的二维ＤＣＴ变换编码。谱段方向一维ＤＣＴ变换的主要作用是去除光谱方向的数据相关性,并产生由ＤＣＴ系数构成的并与各个谱段相对应的特征值图像。特征值图像的压缩由ＪＰＥＧ算法完成,图像的压缩比由ＪＰＥＧ的量化因子ｑ控制。图像边缘特征对高光谱图像的应用具有非常重要的意义,在高光谱图像的压缩过程中要尽量保持图像的边缘特征。我们设计了具有图像     

一种快速的全色和多光谱图像融合算法

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在全色和多光谱图像融合中计算复杂度较高的问题,文章提出了一种快速的基于NSCT和超维彩色空间变换(HCT)相结合的融合算法:采用HCT变换提取多光谱图像的亮度分量,使得任意波段的多光谱图像跟全色图像融合的计算复杂度降低;采用NSCT进行融合,使得融合结果的空间分辨率提高的同时,保留原光谱特性。基于Pleiades卫星图像的实验结果表明,跟NSCT变换相比,本文提出的融合算法的融合结果空间细节更加突出,光谱畸变更小,同时计算复杂度显著降低。     

小波的SAR和光学图像融合方法比较研究

本文通过光学图像和SAR图像的融合,对几种典型的小波融合方法进行了分析对比实验,并使用各种评价标准对它们的融合效果给出了评价。在此基础上,对光学图像和SAR图像融合效果的各种评价标准做出了讨论并提出自己的看法。     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来.