基于松弛法的影像边缘提取

提出一种基于松弛法的影像边缘提取算法.本文详述了边缘标号的设置及初始概率的计算,并根据邻域内的信息分布,综合考虑了边缘的先验知识,设计出自适应的支持函数.     

基于SFF-W算法的潮滩边界提取研究

以上海市南汇潮滩为研究区域,利用2017年高分一号(GF-1)卫星的遥感影像数据为数据源,提出了基于超像素的快速聚类算法(SFFCM)与水边线法相结合的SFF-W模型,用于对潮滩边界进行提取分析.通过目视解译提取的潮滩区域与水边线法、SFFCM模型和SFF-W模型所提取的结果进行对比分析.结果表明,SFF-W模型在提取...     

酶解法提取鱼油的工艺参数优化

利用蛋白酶酶解法从黄鳍金枪鱼（Thunnus albacares）加工的下脚料——鱼头中提取鱼油。以鱼油提取率和感官特征为指标，通过正交优化实验设计，获得了胰蛋白酶提取鱼油的最佳酶解工艺参数：酶解温度45℃，酶添加量1．5％．料液质量比1：1，酶解时间4h，酶解pH8。在该条件下．鱼油的提取率为4．34％，理化指标除过氧化值外均达到SC／T3502-2000的粗鱼油二级标准。多不饱和脂肪酸总含量高达38．47％,其中DHA和EPA的含量分别为23．63％和4．84％。     

基于无人机影像的电力线巡检方法研究

随着无人机技术的飞速发展,无人机在远程遥控、续航时间、飞行品质上有了明显的突破,从而为其在电力线巡检作业中提供了良好的发展前景。本文在基于无人机影像巡检拍摄的电力线进行提取的时候,引入电力线一定处于两端塔杆所确定的铅垂面内的约束条件,从而根据约束条件稳定的实现了同名导线点的对应。在进行电力线实时测距时,采用铅垂线轨迹算法对交跨地物进行测距,快速判断电力线下方地物距离,并作出预警判断。     

土壤重金属连续提取方法的优化

重金属在污染土壤中的形态分布决定着重金属的迁移性和危害的程度。土壤重金属形态分析应用最多的是Tessier和BCR连续提取法。Tessier和BCR连续提取法没有考虑土壤样品的特征。美国环保署危险废物浸出毒性鉴别标准法虽然考虑土壤pH值,但没有划分形态。采集不同pH土样,结合Tessier、BCR和毒性浸出鉴别方法的特征,优化出针对不同pH值土壤的连续提取方法,将土壤中重金属划分为活性态、次生碳酸盐结合态、次稳定态和稳定态。用优化的连续提取方法对土样进行连续提取,重金属回收率为85%~115%。优化连续提取方法的结果与Tessier和BCR结果对比显示优化连续提取方法克服了Tessier连续提取法对非石灰质土壤提取过量BCR连续提取法对石灰质土壤提取不足的缺点。优化后的连续提取方法数据稳定可靠,可作为重金属形态分析方法使用。     

迁移学习用于多时相极化SAR影像的水体提取

基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像水体提取方法具有较高的可靠性,但其通常依赖于大量的训练样本,利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时,在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时,SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此,引入迁移学习方法,利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别标签信息迁移至未标注的样本,以降低获取新样本所需的人工代价,提高水体提取的时效性。使用6景极化SAR影像和4种迁移学习方法进行最佳源域影像选取、样本标签迁移和水体提取实验,实验结果表明,迁移学习方法可以准确地将源域影像上的训练样本的标签信息迁移至其他影像,有效减少其他影像进行水体提取需要的人工标注样本的数量,同时能够维持较高的水体提取精度,在洪涝灾害应急响应中具有一定的应用价值。     

基于LIDAR数据的建筑轮廓线提取及规则化算法研究

建筑轮廓线提取与规则化是LIDAR数据处理和建筑三维建模的重要步骤和技术难点.首次将"Alpha Shapes算法"应用于LIDAR数据处理,实践证明该算法简洁高效、运行稳定、提取精度高,适用于任何形状的建筑轮廓线提取,并具有一定自适应性和滤波功能,非常适合LIDAR点云数据提取建筑轮廓线.同时,提出了改进的"管子算法"用于原始轮廓线的简化,提出了适用于四边形的"矩形外接圆法"和适用于多边形(大于四边且边数为偶数)的"分类强制正交法"以进一步实现轮廓线的规则化,最终解决了离散点云提取规则建筑轮廓线的核心问题.实践证明,本文所述算法适用于凸凹多边形建筑内外轮廓线的提取与规则化.     

黄土丘陵沟壑第三副区水文地貌关系正确DEM的建立与评价

本文以黄土丘陵沟壑第三副区的藉河流域为研究区,利用ANUDEM软件和1:5万地形图研究了水文地貌关系正确DEM的建立方法,从派生等高线与原始数字化等高线对比等方面对建立的DEM进行了质量评价。并且与传统TIN方法建立的不同水平分辨率的DEM做了比较。结果表明:由等高线、高程点、河流和陡崖线在ANUDEM5.1中生成的DEM质量优于由等高线、高程点和地形特征点用TIN方法生成的DEM。ANUDEM建立的DEM更能精确地反映水文地貌特征。在此基础上,研究了确定集水面积阈值的方法,通过在Arc/Info环境下运行AML程序自动提取了基于水文地貌关系正确DEM的流域特征。     

基于MODIS数据的西台吉乃尔盐湖水体提取及水域面积的监测

西台吉乃尔盐湖具有丰富的镁锂资源,受补给、降水、水文地质条件及人为因素的影响,理化性质和面积有较大变化。通过在湖表水和干盐滩进行样本点采集,统计分析盐湖水体的光谱特征,然后根据MO-D IS数据第1、2波段的反射率和NDVI设定的阈值提取水体,进行水域面积动态变化的监测,结合气象资料,对比分析了西台湖面积的变化情况和原因,对盐湖水体的提取、湖区矿产持续开发利用和水体保护具有一定的指导作用。     

湖泊沉积物α-纤维素提取方法

作为湖泊沉积物有机质的重要组成部分,α 纤维素受到了古气候研究者的极大关注,其稳定同位素已成功应用于古气候、古环境重建。目前,纤维素稳定同位素研究受到限制的原因在于从湖泊沉积物提取纤维素非常困难,已经建立的纤维素提取实验流程复杂。在综合前人研究方法的基础上,通过反复实验,建立了一套有效的四阶段提取沉积物α 纤维素实验方法（5%NaOH碱洗、5%HCl酸洗、亚氯酸钠和冰醋酸漂白以及17.5%NaOH碱洗）。红外光谱分析结果显示与标准纤维素谱线图是一致的;为了进一步验证实验结果,与前人研究方法提取的纤维素的碳、氧同位素对比表明本实验方法是可靠的,且简便易行。