区域Gamma混合模型的SAR图像分割

针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。     

结合异质性及分水岭变换的遥感影像分割方法

面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。     

中坝隧道地下分水岭演化的数值模拟分析

由于铁路隧道的施工,地下水进入隧道,形成了新的排泄基准面,对区域地下水环境产生较大影响,故对该类问题进行深入研究具有重要的工程实践意义。以中坝岩溶隧道为例,采用Visual modflow对中坝隧道进行三维数值模拟,模拟中坝隧道开挖建设后,地下分水岭的演化过程,以此来探讨分析其对地下水环境的影响。     

SPECIFIC DEGRADATION OF WATERSHEDS

An extensive database of reservoir sedimentation surveys throughout continental United States is compiled and analyzed to determine specific degradation SD relationships as function of mean annual rainfall R, drainage area A, and watershed slope S. The database contains 1463 field measurements and specific degradation relationships are defined as function of A, R and S. Weak trends and significant variability in the data are noticeable. Specific degradation measurements are log normally distributed with respect to R, A, and S and 95% confidence intervals are determined accordingly. The accuracy of the predictions does not significantly increase as more independent variables are added to the regression analyses.     

一种基于标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法

为避免分水岭分割高分影像的过分割现象并充分利用高分影像的特点,该文提出一种基于标记的分水岭分割方法,即基于影像先验知识指导分割的原则,对遥感影像进行各向异性扩散平滑滤波后,计算生成融合了光谱和纹理特征的梯度图像;从梯度图像中提取标记重建对象的边缘特征,并执行基于标记的分水岭变换,得到最终的分割结果.实验表明,该方法能够充分利用高分影像的特征信息,并能有效地抑制分水岭过分割现象.     

基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法

本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。     

基于SVD和修正Z指数的汛期旱涝预测及其应用

利用奇异值分解(SVD)方法、500hPa高度场、太平洋海温场和降水资料,建立起汛期降水的预测方程;经过适应本地化的Z指数修正,将预测结果转化为旱涝等级;将SVD技术与修正的Z指数结合起来,实现旱涝的气候预测;将研究成果推广应用到气象、防汛抗旱部门。结果表明:1)影响江淮分水岭地区汛期降水的因子有5个,分别是太平洋地区2个,印度半岛附近2个,欧洲地区1个;2)理论上的Z指数等级不符合江淮分水岭地区的实际状况,因而必须对Z指数进行修正。经过修正后的各个旱涝等级的划分概率较为合理,说明Z指数的5级指标是可靠的;3)利用5个影响因子可以建立汛期降水量与影响因子之间的预报方程,在共计8年的旱涝滚动预测和实况检验中,等级相符的有7年,只有2003年的预测试验相差一个等级,5级的预测准确率达到87.5%;4)经过气象、防汛抗旱部门2008年的应用,旱涝等级的预测意见和实际基本吻合,说明预测技术的应用情况良好。     

云南永胜县分水岭斑岩铜钼矿成矿地质条件分析

云南永胜县分水岭矿区是近年来新发现的一个斑岩型铜钼矿床,矿床位于深大断裂宾川-程海断裂系与箐河断裂交汇部位,构造活动强烈,岩浆活动频繁,成矿流体活跃,矿床蚀变分带较明显,矿化表现为上铜下钼特征,成矿地质条件较优越.     

宽观测带SAR图像入射角效应量化研究与校正

针对宽观测带SAR图像,在对入射角效应量化研究的基础上,提出了一种入射角效应按类校正方法。利用分水岭分割和区域标记技术实现地物取样,基于结合线性回归估计的余弦朗伯定律,实现对地物后向散射值的按类辐射校正。针对Envisat ASAR C波段HH极化数据的实验结果表明,入射角效应对雷达后向散射有明显的影响,含水量越高的地物类型,入射角效应越明显。利用本文方法进行入射角效应校正的效果优于绝对定标和一阶余弦校正的效果。     

砂样图像岩屑自动分割提取方法

通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为桥梁,将卷积神经网络和分水岭算法相结合的单颗粒图像分割提取方法。首先利用改进的Mask R-CNN网络快速分割砂样原图,获得其初分割图像;然后,将初分割图像与砂样原图进行融合,再使用改进的分水岭算法对融合结果进行分割;最后,利用砂样原图坐标点匹配方法,将分水岭分割得到的结果图像进行修正,完成单颗粒岩屑图像提取。实验结果表明,本文的单颗粒自动分割提取方法准确率高达96.77%,且模型更轻量和精准,为岩屑图像分割提供了一种可行且有效的方法,可满足有效测算油藏层构造变化、查找潜在沉积物源及储层动态变化的需求。