新疆托里金矿带矿化蚀变体系及遥感混合蚀变信息分解-复合提取研究

文章以新疆西准噶尔托里金矿带为例，基于ETM数据源，在矿区矿化蚀变体系系统研究基础上，以典型岩、矿石地物波谱的差异性为依据，设计出适合本区的混合矿化蚀变信息分解-复合提取方法，通过混合蚀变信息分解、多变量蚀变信息增强、对增强图像（复合）合成3个工作环节，形成最终的蚀变信息提取图像。经对比后，有18处遥感异常为已知金矿的反映，有3处遥感异常已提供国土资源大调查使用。     

相对编码与绝对编码组合的数据采集编码方案

提出在数字化测图的数据采集中,宏观采用相对编码微观采用相对编码与绝对编码相配合的方式,实现在全要素编码测图中,仅需输入两三位字符的编码方式,即可实现连线地物的编码连线。本方法不仅编码短,而且编码简单,可极大降低编码输入人员的劳动强度和提高编码的质量。     

校园典型地物波谱特性数据库系统研究

通过对山东科技大学若干典型地物如植被、水体、岩石的波谱特征测定、波谱图像处理,获得了较详细的地物波谱数据。结合当前地物波谱的研究现状及成果,建立了一个便于查询山东科技大学地物波谱特性的数据库系统。同时研究了地物波谱的动态变化规律,为进一步遥感数据分类等应用提供基础数据,为学生进行遥感实验提供基础资料。     

基于MODIS的LAI时间序列谱的地物分类方法研究

利用MODIS数据所反演的每8d一景,全年共46景的时间序列叶面积指数(LAI)图像,分析江西省不同类型地物的LAI时间序列谱,并对地物进行分类。首先,利用最小噪声比变换技术(MNF)将噪声从数据中分离;然后,通过纯净像元指数(PPI)从LAI时间序列谱中提取5类主要地物类型终端单元(Endmember),从而对地物进行分类并制图;最后,结合2000年江西省兴国县1 10万比例尺的土地利用/覆盖矢量图对本研究分类结果进行检验。结果表明,该方法的地物分类精度达到74.45%,其分类方法是有效可行的。     

ERDAS I MAGINE V8.7新功能介绍——建立数字城市的地物纹理建模工具

ERDASIMAGINEV8.7中的立体分析模块 1.4版新增2个在立体像对的工程文件中创建带有纹理的 3维矢量纹理工具 ,这些纹理可以是真实世界照片或普通的贴图平铺纹理。·Block自动纹理化。前一版本的ERDAS立体分析工具提供捕获摄影测量工程文件立体影像的纹理信息 ,现在立体分析 1.4版提供为 3D矢量图形贴纹理的新功能。这些纹理可以作为纹理矢量标志文件 (扩展名为 .tvs)存储起来。纹理自动提取工具它通过移动 3D表面和摄影测量工程文件中每一个面的对应区域作为感兴趣面 ,计算最接近感兴趣表面几何视角 ,作为提取纹理的帧。     

基于LiDAR点云数据的地物几何特征提取与制图

从机载激光雷达数据自动识别地物对象,可提高数据的解译能力,成为快速、高效地形图测量、数字地籍、三维城市等数据获取的有效途径。本文基于机载Li DAR数据和遥感数据,进行快速数据获取与制图研究,充分利用激光雷达获取数据质量高的优势,通过高密度、不规则点云分析,构建建筑物、树木、地表、电力线等地物的离散几何模型,从而提高点云数据的分类精度及制图自动化。根据描述地物使用线和面以及纹理、颜色的方面的约束条件,通过构建点云的离散几何模型,对高维数据进行降维,达到高精度构建地物信息。应用法线估计法,计算邻域法线的各项异性的相似度,判断相邻网格是否属于一个平面,结合区域增长法构建规则地物的几何模型;采用自组织神经网络法对点云数据进行处理,利用自由曲面描述地物,以长春师范大学校园为例,实现了Li DAR点云数据的地物几何信息提取与制图。     

综合识别法去除风廓线雷达地物杂波的可行性研究

以杂波谱极小值连线的思想为基础,针对强风天气条件下的风廓线雷达地物杂波信号,提出一种综合识别杂波的去除方法,并与常规的地物杂波抑制方法相比较。结果表明:利用该方法对强风天气下的地物杂波有更好的抑制效果,水平风速得到了明显增强,与地面观测数据相比,雷达产品更趋于真实风速。     

第三次全国土地调查线状地物调查方法探讨

通过第二次、第三次全国土地调查执行的土地利用现状分类和土地调查技术规程对比分析,根据现有第二次全国土地调查成果和第一次全国地理国情普查成果等已有资料,提出在第三次全国土地调查中,应将村道纳入公路调查范围的观点,归纳已有资料,对利用方法、线状地物图斑构建方法和构建中可能遇到的问题提出处理方案,供开展三调工作的工程技术人员讨论。     

基于改进主动轮廓模型的无人机影像矿区地裂缝提取

矿区地裂缝精准识别对防灾、减灾和生态环境修复具有重要意义。针对高分辨率无人机影像较难自动精确提取地裂缝的问题,本文提出了一种基于改进主动轮廓模型的无人机影像矿区地裂缝提取方法。首先,采用Otsu算法计算背景和地裂缝初值作为先验知识;其次,构建背景和地裂缝初值的提取能量函数,并引入到传统CV主动轮廓模型,增强地裂缝提取的针对性;最后,通过轮廓的不断演化实现地裂缝的提取。以内蒙古扎赉诺尔矿区为研究区、无人机影像为数据源,采用改进主动轮廓模型方法进行地裂缝提取,并与传统的Canny边缘检测算法、支持向量机（SVM）、最大似然（MLM）和传统CV主动轮廓模型方法进行对比分析。结果表明：在地物类型较为单一的小范围区域,传统的Canny边缘检测算法和传统CV主动轮廓模型提取效果较差,改进主动轮廓模型、SVM和MLM共3种方法均可以取得较好的效果,其中,改进主动轮廓模型方法精度最高;在地物类型相对复杂的大范围区域,传统的Canny边缘检测算法、SVM、MLM和传统CV主动轮廓模型方法存在较多的漏提和误提,Kappa系数均低于0.7,而本文改进主动轮廓方法依然可以取得较好的效果,Kappa系数达到0.9左右。因此,本文提出的方法通过引入先验知识可有效提高地裂缝提取的精度和稳定性。     

基于自适应上下文聚合网络的双高遥感影像分类

融合高光谱和高空间分辨率(双高)遥感的优势可以实现地物目标更为全面和精细的属性识别。然而,空间分辨率的显著提升使得双高影像中地物细节特征凸显出来,呈现出极高的空谱异质性,进而导致同物异谱现象大量发生,地物类内方差明显增大。基于此,本文提出一种局部-全局上下文信息自适应聚合的快速双高影像分类框架(adaptive context aggregation network, ACANet),通过编码-解码的全卷积网络架构顾及全局空谱信息,在编码器中构建局部到全局的长距离上下文感知模块缓解双高影像极大的类内方差,在解码器中构建自适应上下文聚合模块进一步实现局部和全局的上下文信息自适应聚合。本文方法在WHU-Hi双高影像分类基准数据集中取得了优异的分类性能,试验表明可以很好缓解双高影像极高空谱异质性对地物精细分类的影响。