ECM算法的多视SAR影像分割

多视SAR影像像素强度通常建模为Gamma分布,其形状参数为常数(视数)。实验表明,多视SAR影像分割时,设Gamma分布的形状参数为变量可取得更好的分割结果。由于Gamma分布中形状参数以Gamma函数的形式出现,利用EM算法求解时无法获得形状参数的解析解。为此,本文提出了一种基于Expectation/Conditional Maxinnization(ECM)算法的多视SAR影像分割方法。利用ECM算法估计最大化后验概率条件下的Gamma分布参数及表征最优多视SAR影像分割的标号场实现。采用模拟和真实多视SAR影像验证提出算法。实验结果表明,Gamma分布的形状和尺度参数均能快速收敛到稳态值,且以此得到各同质区域的Gamma分布曲线可以很好地拟合其直方图。通过对分割结果的定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性,且优于EM算法。     

一种基于工业CT技术的岩芯样品孔隙度测量分析方法

岩芯(石)或地质样品的孔隙度,对于成矿流体的研究有着极其重要的意义.针对现有测量与分析计算岩石孔隙度方法难于确保反映岩石样品内部的、原始的、原位的信息或特征等不足,笔者利用工业CT无损检测技术能以图像的形式,直观呈现物体内部密度分布或结构状况这一特点,基于岩芯(石)样品的工业CT切片图像,采用边缘检测和阈值分割等数字图像处理方法,对某矿区ZK992钻井10件岩芯样品的孔隙度做了计算分析研究工作.通过二阶B样小波模极大值法对岩芯CT图像ROI进行边缘检测和改进的类间方差最大法对岩芯CT图像ROI进行阈值处理,分别获得了10件岩芯样品的孔隙度(1.22％～5.79％),基此得出了随着钻进深度的增大,岩芯样品的孔隙度呈现先递增后递减的趋势.研究结果表明,所测得的岩芯样品的孔隙度结果,与经验值基本吻合.这既可为成矿流体的研究提供参考价值,又可为岩石孔隙度测量分析提供一种新的手段或方法.     

一个两时间层分裂显格式海洋环流模式(MASNUM)及其检验

A two-time-level, three-dimensional numerical ocean circulation model（named MASNUM） was established with a two-level, single-step Eulerian forward-backward time-differencing scheme. A mathematical model of large-scale oceanic motions was based on the terrain-following coordinated, Boussinesq, Reynolds-averaged primitive equations of ocean dynamics. A simple but very practical Eulerian forward-backward method was adopted to replace the most preferred leapfrog scheme as the time-differencing method for both barotropic and baroclinic modes. The forward-backward method is of second-order of accuracy, computationally efficient by requiring only one function evaluation per time step, and free of the computational mode inherent in the three-level schemes. This method is superior to the leapfrog scheme in that the maximum time step of stability is twice as large as that of the leapfrog scheme in staggered meshes thus the computational efficiency could be doubled. A spatial smoothing method was introduced to control the nonlinear instability in the numerical integration. An ideal numerical experiment simulating the propagation of the equatorial Rossby soliton was performed to test the amplitude and phase error of this new model. The performance of this circulation model was further verified with a regional（northwest Pacific） and a quasi-global（global ocean simulation with the Arctic Ocean excluded） simulation experiments. These two numerical experiments show fairly good agreement with the observations. The maximum time step of stability in these two experiments were also investigated and compared between this model and that model which adopts the leapfrog scheme.     

FLU-net：用于表征页岩储层微观孔隙的深度全卷积网络

页岩孔隙是页岩气储集的主要空间,孔隙的形状、大小、连通性与发育程度很大程度上决定了页岩储集层的储集性能,因此,页岩气开采首先需要对其孔隙有充分的认识。基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段,但是受扫描电镜图像灰度分布差异的影响,该方法需要逐一修改图像的最佳分割阈值以达到最好的孔隙分割效果,且阈值分割方法无法直接划分孔隙类别,这给后续的页岩微观结构定量表征带来了麻烦。为了实现页岩孔隙的智能识别和分类,笔者设计基于像素级语义分割的深度全卷积神经网络FLU-net,对页岩孔隙识别并分类为有机孔、无机孔（粒内孔、粒间孔）及裂缝,并结合孔隙尺度分类统计方法,分析不同类型孔隙发育数量、孔径大小、孔隙度等参数,实现页岩储层微观孔隙结构的自动化定量表征。以重庆渝西区块足201井区和四川盆地威远地区威204井区的页岩扫描电镜图像为研究对象,在对1 600幅页岩扫描电镜图像原始数据进行人工标注并划分数据集后,使用FLU-net进行孔隙识别,结果表明,本方法具有较高的准确率,同时自动化程度和泛化能力均高于传统预测方法。因此,扫描电镜与基于深度学习的语义分割模型结合是定量研究页岩微观结构表征的有效手段。     

内蒙古乌梁素海湖泊沉积物元素地球化学特征及其影响因素

在210Pb同位素测年的基础上,通过对乌梁素海沉积物元素含量的分析,研究了沉积物中元素的变化规律,探讨了沉积物中元素变化的影响因素,结果表明沉积物中Ca、Sr、Cu、Mn、P等元素随深度加深含量下降,其余元素含量随深度加深呈增加的趋势。通过对元素富集系数的变化规律进行研究后,发现Ca、Sr、Cu、Mn、P等元素的富集系数与其含量变化趋势基本相同,反映了该组元素主要受沉积通量的影响;Al、K、Be、Ba、Mg等富集系数与其含量的变化趋势具明显差异,与黏土含量变化一致;而Cr、Fe、Ni、V、Co、Pb、Zn等重金属元素可能受到黏土吸附作用影响。最后,应用有序样品聚类分析方法,对元素这一环境代用指标在研究湖泊历史演化中的作用进行了探讨,研究表明:在湖泊演化过程中,湖泊的形成、20世纪70年代入湖水量的急剧改变以及近年来河套灌区化肥用量逐年加大、大量生活污水和工业废水排入等人类活动的增强等事件,均在湖泊沉积物元素的变化中有所体现。     

一种基于分割图斑的海岸带遥感图像分类方法

传统的基于象元的分类方法在处理海岸带这类动态多变、混杂度大的地物时常出现“椒盐现象”,难以矢量化形成专题图。提出了一种新的遥感图像分类方法——基于分割图斑的分类法,即选择一个合适的尺度,利用光谱信息按照一定的策略将图像分割为一系列的图斑,并确保图斑内大多数象元的光谱特征相近,分别对图斑内诸象元进行统计,求出各个波段的均值,用该均值替换图斑内所有象元的原始亮度值,这样分类时可以确保同一图斑内的所有象元被分到同一个类别中,从而有效地避免了“椒盐现象”,使分类结果便于矢量化成图,也便于对特定地物的提取。实验结果表明,该方法还能在一定程度上提高分类精度。     

基于天绘一号卫星多光谱影像的海岸线自动提取方法

针对常规人工海岸线测量方法耗费人力物力、效率低、工作环境相对危险,难以快速反映海岸线动态变化的问题,提出一种基于天绘一号卫星多光谱影像的海岸线自动提取与分类方法。所提方法首先结合NDWI指数和水平集模型实现全自动水边线提取,然后采用面向对象分割技术和空间拓扑关系提取临海地物基元,最后结合遥感影像海岸线解译标志建立决策树完成临海基元的分类与海岸线提取。实验表明,海岸线提取结果能够作为1∶2.5万海图测制与更新的参考数据。     

海底小目标声呐图像一维最大熵分割的改进方法

作为海洋高新技术,水声技术日益成为海洋水下探测的主要手段,而且有时是惟一的手段(比如对浑水或对远距离的情况).海底物体搜索、海底救捞、海底探宝、海底“黑烟囱”探测、海底施工以及海洋军事活动(如探测水雷)等多方面都涉及海底小目标(这里的“目标”泛指物体,包括各种人工制造物和自然形成物)探测.对海底小目标探测是一个困难而有意义的课题.高分辨成像声呐在海底小目标探测方面具有良好的应用前景.将高分辨成像声呐应用于海底小目标探测,图像处理是关键.图像分割是图像处理中的主要问题,也是机器视觉领域低层视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.     

基于高斯混合模型的海冰图像非监督聚类分割研究

为了利用海冰图像识别技术获取海冰冰况信息, 探索了利用高斯混合模型进行海冰图像分割的技术途径, 描述了具体算法, 并利用高斯混合模型的最大期望值（EM）算法以及最小描述长度（MDL）准则对渤海海冰图像进行目标提取。研究结果表明, 该方法可以很好地实现海冰信息的有效提取和海冰图像的有效分割, 从而证明了建立在图像分割技术...     

基于图像分割的成像测井资料目标拾取与计算

为了从FMI资料中提取定量信息,一个很重要的步骤就是要对FMI图像数据进行分割.即从实际FMI资料中分离出反映孔洞、裂缝的子图像,然后用相应的方法对分割后的子图像进行分析处理,提取相应参数.本文通过研究大量图像分割算法,认为奇异点多阈值分割算法、基于过度区的分割算法、Hopfield网络方法、基于图像间模糊散度的阈值化算法是FMI图像分割的有效方法,实现了从FMI图像中将地层中有用目标,从背景中分离出来.同时,为了得到孔洞及裂缝的形状参数,本文还研究了轮廓跟踪标识边缘的方法以及根据标识的边缘进行填充的算法.在此基础上,也研究了根据目标边缘坐标计算目标的长度、宽度、圆度、裂缝密度、孔洞密度等参数的方法.上述所有方法在SUN工作站GeoFrame平台上开发成功,通过对LX45等八口井的处理结果与岩心分析数据对比表明,效果较好.