高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

GPS/PWV时间序列特征提取方法的研究

针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题,提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解（PEEMD）与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先,在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析,建立GPS/PWV时间序列特征提取模型;然后,将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中,并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明,该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量,滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致,且提取的特征分量与原始信号更加吻合。     

Micromorphology of solonetzic horizons as related to environmental events in the Caspian Lowland

Micromorphology of solonetz species with special attention to natric horizon was studied in microcatenas at the Dzhanybek Research Station （northwestern Caspian Lowland）. The solonetzic （natric） horizon is easily identified, and it occurs at varying depths, which are the criteria for subdividing solonetzes into 4 species, namely, crusty, shallow, medium and deep. In this sequence, the depth of humus-accumulative horizons increases, and the upper boundary of salinity manifestations goes down. The following micromorphological features are assumed as typical for natric horizons： angular blocky microstructures with partially accommodated aggregates having sharp boundaries and narrow plane-like packing voids; b-fabric speckled in the aggregates＇ centers and monostriated at their peripheries merging into stress coatings; very few interpedal voids; organo-clay coatings; humus- enriched infillings; no calcite and gypsum pedofeatures. A complete set of ＂natric＂ features was found only in the crusty solonetz; the shallow solonetz lacks only illuviation coatings, while the medium and deep species have several modifications of fabric elements： blocky aggregates have a rounded shape and are penetrated by biogenic channels favoring their further biogenic reworking; plant residues became more abundant and diverse, and blackened tissues occur; illuviation clay coatings evolved into papules; stress coatings gave birth to striated bfabrics, thus maintaining a high plasma orientation. The thin sections of natric horizons made 50 and 20 years ago were examined to study the influence of environmental changes （increase in precipitation and rise of ground water table） on micropedofeatures. The following processes took place： （i） in the topsoil： humus accumulation and biogenic structurization; （ii） in the natric horizon - re-arrangement of clay coatings into micromass b-fabrics; and （iii） in the lower part of the natric horizon - development of pseudosand fabric, calcite and gypsum formation. The trends revealed are in good agreement with the environmental events.     

基于时空特征分析技术的烤烟GIS系统

本文分析了烤烟信息系统对烤烟种植、生产和销售的重要作用,构建系统的必要性和应用需求,并在.NET框架下,利用ArcEngine和ArcSDE,以C/S结构实现该系统。介绍了系统的结构和功能:包括地图服务、烤烟信息查询统计和烤烟地理信息时空分析和决策支持。同时,讨论了实现该系统的关键技术,包括时空数据库、时空序列的烤烟时空事件分析模型、Web服务等。时空数据包括业务数据和行政区数据两类,对于行政区,除了需要记录行政区的生命周期外,还需记录行政区变更事件,通过行政区变更事件表查询行政区撤消、合并等事件后的业务数据,进而实现时空分析。系统的实现对促进烤烟生产信息化有重积极意义。     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于TLS的滑坡形变分析方法研究

以四川理县一地质滑坡为例,分析扫描点空间位置的理论精度,探讨点云数据获取以及点云过滤、点云拼接、地理参考等数据预处理的关键技术,给出一套比较直观、全面的滑坡形变分析方法,包括基于点云比较的形变分析、基于TIN比较的形变分析、基于特征点的形变分析以及基于DEM的形变分析。为了充分利用非地面点云数据,提出一种提取滑坡区域电线杆、树干的几何特征来分析滑坡水平变化的新方法。通过分析得到的滑坡形变量与GNSS远程实时监测结果基本一致。     

使用支持向量机识别地震类型的影响因素分析

对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。     

桥梁水平位移混沌特征识别与神经网络预测研究

跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生.对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变...     

月地岩矿光谱特征对比及月表信息提取方法简介

分析了月、地同类岩石矿物的光谱特征差异,对比了遥感地质信息提取方法和模型的适用性。利用Clemen-tine UV-VIS（紫外—可见光）数据,以月表典型撞击坑Aristillus（阿里斯基尔）和典型月海Humorum（湿海）为研究区,对月球表面岩矿信息提取方法进行了初步实践。     

全极化SAR数据反演桥面高度

根据高分辨率SAR图像上建筑区的影像特征, 提出了基于灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence Matrix, GLCM)纹理分析的建筑区提取方法, 该方法由初步定位和边界调整2个步骤组成, 均遵循特征计算、基于Bhattacharyya距离的特征选择和KNN分类流程, 所不同的是2个步骤中分别采用了逐块和逐点计算纹理特征的方式以兼顾纹理分析的效率和准确性。文中对不同SAR传感器获取的图像进行了实验。实验结果表明, 选用具有最大Bhattacharyya距离值的3或4个特征可以获得较好的初步定位结果, 建筑区的检测率超过80%, 虚警率低于10%;随着边界调整的进行, 检测到的建筑区边界逐渐接近于真实边界。实验结果验证了该算法的有效性。