gPhone重力仪网络数据采集系统中Web服务功能的设计与实现

针对gPhone重力仪网络数据采集系统,开发了一套嵌入式Web服务系统。基于uClinux平台和轻量级BOA Web服务器,利用C语言编写通用网关接口(CGI)程序,实现了远程数据下载及仪器监控等功能。     

Cosmic‐ray rejection for single spectroscopic CCD images by means of template matching

This article describes a novel algorithm for cosmic‐ray rejection in single spectroscopic CCD images. This algorithm is based on a variation of template matching. It focuses on identifying those pixels belong to spectra, while other conventional algorithms tried to locate the cosmic‐ray hits directly. The main principle is applying template matching to find suspicious blocks, which is followed by surface patching to locate the legitimate pixels accurately. Therefore, the rest pixels are the ones corrupted by cosmic‐ray hits. Meanwhile, almost all the parameters are automatically extracted from the images. Examples of its performance are given for both simulated and observed images. It shows an advantage of significantly low false alarm rate with relatively high detection rate (© 2009 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)     

GPS技术和遥感影像在编制重点文物地图中的应用——以制作武汉大学校园重点文物图为例

GPS技术具有实时导航、定位准确的特点,遥感影像能提供快速及时的地理信息,它们当前还未广泛应用于地图的制作,本文尝试将这两种技术结合应用来编制地图,进而探讨在制作过程中的数据处理、重点文物图的设计与编制等问题;并以制作武汉大学的重点文物图为例,来说明和分析这种制作方法所具有的显著特点和具体操作的可行性。     

多时相阴影轮廓差分辅助下的城市水体提取

如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。     

基于光谱多尺度分割特征的高光谱混合像元分解

提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。     

A novel mathematical morphology based algorithm for shoreline extraction from satellite images

Abstract

Shoreline extraction is fundamental and inevitable for several studies. Ascertaining the precise spatial location of the shoreline is crucial. Recently, the need for using remote sensing data to accomplish the complex task of automatic extraction of features, such as shoreline, has considerably increased. Automated feature extraction can drastically minimize the time and cost of data acquisition and database updating. Effective and fast approaches are essential to monitor coastline retreat and update shoreline maps. Here, we present a flexible mathematical morphology-driven approach for shoreline extraction algorithm from satellite imageries. The salient features of this work are the preservation of actual size and shape of the shorelines, run-time structuring element definition, semi-automation, faster processing, and single band adaptability. The proposed approach is tested with various sensor-driven images with low to high resolutions. Accuracy of the developed methodology has been assessed with manually prepared ground truths of the study area and compared with an existing shoreline classification approach. The proposed approach is found successful in shoreline extraction from the wide variety of satellite images based on the results drawn from visual and quantitative assessments.     

一种高分辨率遥感影像处理方法及其在电力工程中的应用

随着地球空间信息科学技术的飞速发展,高分辨率卫星遥感技术逐渐成为主流的对地观测手段之一。其生产的高分辨率遥感影像具有数据获取迅速、成本低、不受地域限制等诸多优点,广泛应用于国土、石油、电力、林业等行业部门。但由于其出现年代较新、数据量庞大、分辨率高,高分辨率遥感影像的数据处理与应用尚无完整的理论和方案指导,导致其在电力等行业的应用长期处于探索阶段。本文针对高分辨率遥感影像的关键处理难点,结合电力工程实际需求,提出了一整套数据处理及应用方案,为高分辨率遥感影像数据处理及其电力工程应用提供了技术支持和实践经验。     

非对称圆弧片状声源在井旁地层中产生的声场

提出了一种可用于随钻三维反射声波成像测井的圆弧片状声源,推导了该声源声学性质在波数-频率域内的数学描述,并利用实轴积分的方法对该声源在井旁地层中产生的声场进行求解,考察了声源的线度、频率等因素对该声源向地层中辐射的声场的影响.研究结果表明,特定尺寸和特定频率下的圆弧片状声源产生的纵波场的水平和垂直指向性图中仅具有一个明显的主瓣,且主瓣三分贝角宽较窄,方位分辨率较高,指向性良好,适用于随钻三维反射成像测井;SV波场和SH波场的指向性图中存在两个或者多个角瓣,SV波场在垂直于井轴方向上辐射的能量为0,另外在井中发射和接收的反射SH波场和SV波场会相互干扰,所以难以利用SV波场和SH波场进行三维反射声波成像;声源的线度和频率等因素对其辐射声场影响较大,考虑到激励效率和方位分辨率等因素,对于本文描述的井孔模型,选择圆周角在75°和90°之间, 主频为12 kHz左右的声源是合适的.     

一种用于海底类型聚类的新方法

By using sonar imaging, this paper presents a new algorithm for the clustering of seabed types based on the self-organizing feature maps （SOFM） neural network. The theory as well as data processing is studied in detail. Some valuable conclusions and suggestions are given     

一种基于紫外极光图像的亚暴膨胀期起始时刻的自动检测方法

准确界定亚暴起始时刻是理解亚暴相关问题的关键.已有研究主要集中在两方面:一是从极光图像中人工挑选亚暴事件进行案例分析或统计分析来研究亚暴发生机制及亚暴期间的地磁环境;二是基于一些空间物理参数,如AE指数、SME(SuperMAG electrojet)指数、Pi2、正弯扰等,采用人眼判断或是模式识别的方法从中找出亚暴起始时刻.本文尝试采用模式识别的方法从紫外极光图像中自动地检测出亚暴膨胀期起始时刻.首先,将紫外极光图像通过网格化处理转换到磁地方时-地磁纬度(MLT-MLAT)直角坐标下,然后通过模糊c均值聚类方法提取亮斑,再考察亮斑强度是否增强、面积是否极向膨胀来判断是不是亚暴事件.本文方法在1996年12月—1997年2月这三个月的Polar卫星紫外极光图像上进行了实验验证.我们将检测到的亚暴起始时刻与Liou(J. Geophys. Res., 2010, 115: A12219)的人工标记进行了对比,并详细分析了与标记不一致的多检和漏检事件.本文提出的自动检测方法可以快速地从海量紫外极光图像中完成亚暴事件的初步筛选,方便研究人员进一步深入研究极光亚暴.