面向对象的遥感影像水域信息提取应用研究--以西藏(东)地区为例

以西藏(东)地区为例,选用高分辨率卫星遥感影像,根据地理国情普查内容与指标,选择地表覆盖分类中的水域作为分类研究目标,通过特征分析与流程设计,形成适用于该地区特定影像的面向对象的水域信息提取方案。生产应用测试验证了该方案在地表覆盖信息自动提取方面应用的可行性。     

高分辨率遥感影像路上桥梁提取方法

根据遥感影像路上桥梁的光谱特征和几何结构特征,提出了一种高分辨率遥感影像路上桥梁的识别方法。首先,利用道路矢量数据确定道路缓冲区,对缓冲区边缘进行检测与矢量化;然后,去除道路两边的防护带、道路上的车辆、道路绿化带、交通标志线等的干扰,以及去除桥梁本身的阴影确定路上桥梁的平行边;最后,利用几何参数完成路上桥梁目标的识别。试验结果表明,该方法能有效识别出高分辨率遥感影像路上桥梁。     

无人遥感平台场景感知关键技术与应用

无人平台在工厂、仓储、军事等领域具有广泛的发展空间。当今世界随着物联网、智能传感器、人工智能等技术在场景感知、目标检测等方面的快速发展,无人平台如无人机、无人车、无人艇等,位置、空间感知能力越来越精准,目标识别、跟踪能力也越来越强。本文以对抗环境下的无人平台自主行动为例,综述了当前无人平台自主执行能力关键技术,并以场景感知为例,重点阐述了多源遥感智能感知、目标检测以及跟踪技术发展现状及趋势,并进一步分析了无人自主行动场景感知技术面临的问题与挑战。     

近景摄影测量控制点快速自动识别与定位

近景摄影测量数据处理过程中,控制点的识别和定位需要耗费时间和人力,但该环节也是实现近景摄影测量数据自动处理的关键所在。设计了一种具有抗仿射变换特征的控制点,并将模板匹配和Harris特征点提取算法结合,实现了控制点的自动识别与定位,提高了数据处理自动化程度,并通过实验证明了该方法的可行性。     

利用CNN实现室内人行/车行定位方法切换下的行为状态识别

不同运动状态的语义信息,可以为室内定位提供更加丰富的参考从而进一步辅助并提高定位的可用性和高精度性。本文以此为出发点,获取语义信息并基于CNN(convolutionalneuralnetwork)来识别目标体当前的状态行为(选取4种状态：静止、车行、步行和其他),进而为室内定位提供依据不同运动状态实现相应定位切换的方法。以武汉大学某地下停车场为研究区,结果表明,与SVM(supportvectormachines)相比,基于CNN实现行为状态识别能取得更好效果。本研究对室内环境下对所有目标使用单一定位算法实现定位的思想进行了拓展,将室内定位和情景语义进行结合,使得面向用户的定位服务更加智能化、情景化。     

相干和方差数据体的算法研究及应用

研究了相干数据体的C3算法以及方差数据体算法,编制开发了利用相干和方差数据体技术进行地震资料处理的数据处理系统,利用相干和方差数据体的时间切片和顺层切片来分析相邻道地震信号的相似性,进而探测小断层和分析地质构造.通过对实际资料的分析解释可以看出,相干和方差数据体技术对断层解释是非常有效的,可以提高解释精度,缩短勘探周期.     

利用卫星轨道资料获取降水云团尺度的新方案

提出一种新的统计方案,以目标面积比为核心度量指标,并参照连续圆形目标定义目标面积比意义上的等效半径,实现对目标宏观尺度大小的量化估计。此方法能有效减轻轨道截断效应所造成的目标尺度低估,可对通过计数类方法得到的目标空间尺度做出有效修正。     

面向对象的土壤—地形体数字化数据库管理系统分析与设计

利用全新的面向对象软件研制方法，经过分析、设计、编码和测试开发完成新的土壤、地形体数字化数据库（SOTER）管理系统。新系统继承和扩充了原有系统的属性数据管理功能，增强了SOTER数据库的完整性与安全性；将属性数据管理、空间数据管理和模型库集成在一个系统中，采用Windows的图形用户界面（GUI）与用户交互，使SOTER数据库的建立与维扩更加方便；同时促进了土壤信息应用的定量化、模式化和自动化，也为进一步建立土壤信息系统打下了良好基础。     

一种用于沉积相分析的新型模式识别方法

本文介绍一种用于沉识相分析的新型智能模式识别方法──神经网络模式识别方法。该方法利用关键井研究建立的测井相与地质相的对应关系作为识别模式,通过向识别模式学习获得模式识别智能知识,从而利用这些智能知识识别未知井、未知点的微相类型。本文方法成功地应用于中原油田文留地区沙四段沉积微相的识别与划分。     

利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号

着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程,主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程,并验证了用该网络进行点状地图符号识别的有效性。