文学地理学视野下香港文化认同

通过文本分析和档案分析的方法,立足文学地理学分析框架和研究范式,分析了香港70年代、过渡时期、后殖民时期三部文学界热门且公认具代表性的作品——《我城》《烦恼娃娃的旅程》和《后殖民食物与爱情》,解构了作品中“本土”“国家”和“全球”3个空间维度下再现的地理物象、空间想象、人物活动、地方文化,窥探其内部隐含的文化认同与身份意识问题。结果发现,由于香港社会历史和文化背景不断变迁等原因,香港的文化和身份意识处于不断重塑的状态。通过文本分析,发现香港文学作品中最早萌芽的是“本土”意识。西西的《我城》被认为是本土意识的发轫之作,其在港英政府和回不去的家这一夹缝中在“城”这一空间尺度上勾勒出浓浓的地方意识。其次,在中国恢复行使香港主权这一背景下,《烦恼娃娃的旅程》这一极具回归题材代表性的作品深刻地刻画了香港人在身份认同尺度升级过程中的迷惘。最后,也斯的《后殖民食物与爱情》通过“食物”为线索讲述了回归后的香港故事,为读者认识后殖民时期多元文化混杂下的香港社会提供了细致的观察。通过对三部文学作品的分析,发现港人经历了由殖民统治时期本土身份意识的觉醒以及对中国文化的归属,到回归过渡阶段身份意识的尺度升级及其不适,再到回归后多元文化的交织和协商,不仅在尺度上实现了由地方到国家再到全球化的身份意识塑造,而且在结构上存在中华文化、西方文化和香港本土文化不断协商与冲突的三重性。更为重要的是,通过文学地理视角的讨论,发现这样的文化和身份意识不是属于某个群体的特有特征,而是根植于香港社会的每一寸肌肤,不仅反映了小说作者对香港社会的细致观察,在一定程度上也反映了社会本身所面临的文化和身份困扰。     

一种快速的天文图像模拟方法及分析

图像模拟在天文学研究中已经发挥越来越重要的作用,其重要性主要表现在以下几方面:通过模拟可以为准备研制的天文观测设备评估提供重要的依据;通过对模拟数据的处理可以验证数据处理的算法。对图像模拟的整个过程进行描述,并在计算上对图像模拟的局部方法进行优化,使模拟结果能够高效准确的生成。主要工作包含以下几方面:对天体形态的模拟,包括点源(如恒星)和展源(星系),这里主要对展源建模;模拟观测条件,主要是仪器和天光背景等产生的噪声;模拟点扩散函数;从计算和程序的方法对计算流程进行优化;对结果进行分析。采用的数据是哈勃超深空场(HUDF) ACS WFC i(F775)波段的数据,其极限星等达到29等。通过对模拟结果的分析,可以看出该方法能够快速并且较为准确地对星系图像进行模拟。     

结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测

提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM）,然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。     

改进分数阶达尔文粒子群的多Renyi熵图像分割算法

针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次a系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%.     

结合空间信息选取最优端元组合的混合像元分解

传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。     

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。     

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。