新形势下做好办公室工作的几点思考

在机关管理中办公室工作起着承上启下、沟通内外的枢纽作用，其内容包罗万象，综合性极强。过去经验性的工作很难胜任目前新形势下不断发展的办公室工作，本文就办公室工作的几个重要方面，在总结经验的基础上，提出了几点思考。     

双偏振天气雷达探测量的伪彩合成

针对S波段双线偏振天气雷达,提出了一种基于水平反射率因子Zh、线性退偏比LDR和差分反射率因子Zdr等探测量的图像合成技术,根据它们各自的探测范围将3个变量线性调整至0~255的范围,再在RGB色彩空间内分别赋予图像的三个通道,从而得到全新的伪彩合成图像,对比分析发现,分别采用LDR、Zh、Zdr作为RGB分量的组合方式得到的合成图像能够体现出更为丰富的信息,新的图像保留了原始反射率因子的结构特征,两个偏振探测量特征也能通过色彩的差异而体现,同时具有较为舒适的视觉特征。根据不同类型水凝物粒子的取值范围,分别计算了不同类型粒子在LDR-Zh-Zdr合成图中的颜色值,定性分析表明不同类型粒子对应的颜色值有较大的差异,有利于人眼直接鉴别。用雷达PPI和RHI扫描数据进行个例分析表明,利用LDR、Zh、Zdr作为RGB分量方法得到的合成图像保持了原有反射率因子结构特征,图像不同色彩对应的粒子相态分布合理,用该图像能够方便地对雷达回波类型进行合理判断。     

遥感植被分类方法的概述及发展

卫星遥感技术的发展为大范围作物的识别分类提供了新的方法，90年代以来国外主要使用卫星遥感结合植物表面温度、地形等非遥感要素对地面植被进行判识分类，我国自80年代以来应用图像纹理、植被指数变化、植被指数的动态聚类及经验正交函数等方法对大范围植被分类进行了研究。近年来，为提高植被分类精度已在提高资料的空间分辨率、利用微波遥感，综合应用“3S”技术等方面做了努力。     

遥感图像融合方法研究

利用遥感图像专业处理软件ENVI与ERDAS IMAGINE,对珠海市2002年的Landsat 7 ETM+遥感数据进行了图像融合方法试验,包括IHS变换、Brovey变换、K-L变换和Gram Schmidt波谱锐化等。然后利用定性和定量方法对各种方法的融合结果进行了光谱特征和统计参数等方面的评价。研究结果表明:Gram Schmidt波谱锐化在纹理信息、亮度信息和光谱信息等方面都优于其他几种融合方法。     

华北区域冰雹天气分型及云系特征

基于地面加密观测资料、FY-2E静止气象卫星观测资料和NCEP分析资料,选取2010—2012年华北区域内27次冰雹过程,按大气环流背景、主要影响系统和云系的云型特征等将其分为冷涡云系尾部型、低涡槽前型和偏北气流控制型3种类型。分析结果表明:3种天气型下冰雹对流云系特征存在差异,但90%以上的冰雹过程发生在对流云团的快速发展阶段中,降雹集中出现于准圆形或椭圆形对流云团边缘或带状对流云系的传播前沿区域,对应于云顶亮温梯度的大值区。在掌握背景环境的前提下,综合分析红外图像中对流系统的发展演变、水汽图像暗带和暗区变化等信息,对冰雹的监测和预警有一定的参考价值。定量统计分析表明,大的亮温梯度值 (不低于8 ℃/0.05°) 是辅助判断冰雹能否发生的重要参量,而当冰雹云同时具备低云顶亮温和大亮温梯度的情况下,更有利于大于10 mm大冰雹的发生。     

阿克苏地区一次大降低水天气的卫星云图分析

通过分析１９９５年９月２－７日阿克苏地区一次大降水天气的静止卫星云图资料，结合形势学变，认识到副热带大槽所形成的大积雨云团北抬，以越过青藏高原，并与北部云系结合，共同影响阿克苏地区的大降水天气。     

基于双线性内插值的CD雷达垂直剖面算法

该文针对贵州CD型号新一代多普勒天气雷达反射率因子,采用C#编程,经坐标转换后处理成三维网格数据,基于双线性内插值法,实现任意方向雷达反射率因子垂直剖面制作,结合贵阳雷达分析,结果表明双线性内插值法放大后的图像质量较高,解决了因垂直剖面图像较小不利于显示及放大的问题。     

"2001.4.6"宁夏沙尘暴过程卫星图像分析

利用日本GMS-5地球同步气象卫星资料,结合常规气象资料,对2001年4月6日发生于宁夏的一次沙尘暴天气过程的影响系统、物理机制、运动学特征、发展演变过程和地形作用等进行了分析。结果表明：在GMS卫星图像上,这次过程有明显的特征,通过图像处理可以得到更多的细节信息。结合实测资料的分析表明：这次沙尘暴天气是高空强西北气流和地面急行冷锋共同影响的天气过程,在卫星云图上其热力与动力过程有明显的反映,而且随着时间的变化其作用不同。三种不同的地形在这次过程中具有不同的效应。这些结果对深入认识沙尘暴天气过程,提高监测预报能力有重要意义。     

高分辨率SST反演中的图像预处理和算法修订

水陆分离、云检测及算法适应性修订等前期处理过程对于提高高分辨率海表温度(sea surface temperature, SST)遥感反演精度至关重要,为解决这部分内容长期被忽视且缺乏系统性总结等问题,首先梳理了热红外图像预处理的一般流程,重点介绍了开展水陆分离和云检测的时机、原理、方法以及应着重关注的对象等;其次给出了主流SST反演算法应用在新传感器上时须进行修订的参数及方法等,并对下步各算法改进重点方向提出建议。本研究可为高分辨率SST业务化反演提供参考。     

改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测

为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。