一种新的基于PCA变换多源遥感影像像素级融合方法

在多源遥感影像融合中,基于传统PCA变换的多源遥感影像融合的光谱分辨率受到较大影响。提出了一种新的基于PCA变换的多源遥感影像像素级融合方法,通过在传统PCA变换融合算法基础上引入小波变换融合,保留了多波段遥感图像光谱特性的有用信息,进一步提高融合后遥感影像的效果。给出实验的融合结果,并与传统PCA变换方法进行对比,证明了该方法的有效性。     

南海北部海域油气资源调查技术及其应用研究——震源子波检测及模拟分析

在野外采集中考察气枪的稳定性以及室内进行确定性子波反褶积处理,都要求能够获得气枪阵列的实时远场子波。从震源子波检测方法出发,阐述了近场子波采集、幅值转换及记录流程,并列举出实测近场子波时需要考虑解决的问题;接着介绍了震源远场子波的获取方法和主要途径;震源近场子波及远场子波的实测方案,检测震源子波所需的仪器设备和采集技术方法。文中分析了气枪子波的气泡干扰问题,虚反射与后续气泡震荡间的关系以及吸收衰减对子波的影响,并根据实测远场子波,对齐氏和范氏两种气体模型进行了模拟效果对比,结果表明:采用范氏气体模型所模拟的子波与实际子波更为吻合,模拟出的气枪的子波波形、振幅大小、气泡周期上,与业界通用的Nucleus软件的模拟结果吻合较好,在后续的使用中将继续优化。     

一种改进的小波阈值去噪方法

利用D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数。与传统的硬、软阈值函数相比,该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,且同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性。仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的硬、软阈值方法。     

海道测量中测线定位数据处理的三种模型

为了对海道测量中测线定位精度进行评估,以及为补偿测线系统误差的需要,提出了实测定位折线模型,同时在利用小波降噪算法求得拟合航迹线的基础上,提出了拟合定位测线的概念,针对测线的不同形态给出了拟合测线的另外两种模型,即拟合直线和拟合折线。仿真实验表明:提出的三种测线模型均满足1:2 000以下比例尺测图要求;在满足定位精度和测线正横水深梯度不超限的约束条件下,可以用拟合测线代替原始测线进行数据的后处理;三种测线模型对系统误差不存在"淹没效应";拟合折线可以方便地减弱测线内受方向、船速等系统误差的影响。     

A novel technique in analyzing non-linear wave-wave interaction

During wave growth non-linear wave–wave interactions cause transfer of some wave energy from lower to higher wave periods as the spectrum grows. Wavelet bicoherence, which is a new technique in the analysis of wind–wave and wave–wave interactions, is used to analyze non-linear wave–wave interactions. A selected record of wind wave that contains the maximum wave height observed during 6 h of wave generation is divided into five segments and wavelet bicoherence is computed for the whole record, and for all divided segments. The study shows that the non-linear wave–wave interaction occurs at different bicoherence levels and these levels are different from one segment to another due to the non-stationarity feature of the examined data set.     

基于小波变换和数学形态学的潮沟提取方法研究

潮沟是潮滩的主要地貌类型之一,潮沟信息的检测对湿地生态环境的监测和保护有着重要意义。本文以长江口九段沙下沙北部发育比较复杂的潮沟为研究对象,使用2016年1月26日Landsat8全色波段数据,采用了一种融合小波变换、最大类间方差法和数学形态学的方法对潮沟边缘信息进行了检测。小波变换中通过减小高层小波系数,达到弱化潮滩灰度变化的目的;通过增大低层小波系数,达到增强潮沟信息的目的;利用数学形态学和图像之间的几何(加减乘)运算,完成潮沟的提取;最后,分别在原始数据和检测结果相应的位置取样进行精度验证,样方潮沟面积一致性精度平均为92.1%。     

基于遗传小波神经网络的海底声学底质识别分类

分割海底声纳探测图像,提取单元特征向量进行主成份分析,选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量,构建小波神经网络。利用遗传算法优化小波神经网络的初始权值及小波参数,对砂、礁石、泥3种底质类型分别进行训练,并得到3种底质的测试精度都在90%以上,优于单独利用小波神经网络进行训练时的测试精度,克服了小波神经网络训练时易陷入局部极小的固有缺陷,表明基于遗传算法的小波神经网络可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。     

岬湾海滩剖面中长期变化特征及其控制因素——以青岛石老人海滩为例

了解海滩剖面变化可以更好地理解海滩动态过程。利用2007年5月~2014年12月近8 a青岛石老人海滩剖面的实测资料,计算剖面各段单宽体积变化量及后滨宽度,结合交叉小波和小波相干分析方法,探讨海滩剖面中长期淤蚀变化特征及其控制因素。结果表明,近8 a来海滩剖面表现为侵蚀状态,不同岸段侵蚀程度不同。剖面1岸段侵蚀明显,剖面2和剖面3岸段轻微侵蚀。剖面的变化过程可划分为平稳期、剧变期和微调期3个时期。各时期剖面的季节性变化较复杂,平稳期具冬蚀夏淤的交替变化特征,整体淤蚀量较小;剧变期剖面呈阶段性蚀退,变化幅度相对较大,微调期剖面可能仍处于剧变期的恢复阶段,季节性变化不明显。剧变期和微调期的小波交叉谱和相干谱分析显示,波浪和前滨单宽体积相干性较好,尤其当大于2 m的波高达到10%以上,海滩地形可以和波高变化产生同周期的变化。因此波高变化基本控制了剖面的季节变化。而海滩长周期变化主要受控于风暴潮作用及其漫长的恢复期,沿岸输沙和海平面变化则一定程度上导致了剖面长期侵蚀格局的形成。     

基于小波分析的陀螺随机漂移建模与滤波

采用基于小波分析提取信号趋势项的方法,对实测三浮陀螺漂移数据的趋势项加以提取,并对其残差进行建模。在建立了时序模型的基础上进行卡尔曼滤波器设计,对三浮陀螺的随机漂移数据进行卡尔曼滤波,结果表明,滤波方法有效地抑制了陀螺的随机误差。     

海岛礁光学和雷达影像基于改进非子采样小波变换的自动配准

Homologous feature point extraction is a key problem in the optical and synthetic aperture radar （SAR） image registration for islands. A new feature point extraction method using a threshold shrink operator and non-subsampled wavelet transform （TSO-NSWT） for optical and SAR image registration was proposed. Moreover, the matching for this proposed feature was different from the traditional feature matching strategies and was performed using a similarity measure computed from neighborhood circles in low-frequency bands. Then, a number of reliably matched couples with even distributions were obtained, which assured the accuracy of the registration. Application of the proposed algorithm to SPOT-5 （multi-spectral） and YG-1 （SAR） images showed that a large number of accurately matched couples could be identified. Additionally, both of the root mean square error （RMSE） patterns of the registration parameters computed based on the TSO-NSWT algorithm and traditional NSWT algorithm were analyzed and compared, which further demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm. The algorithm can supply the crucial step for island image registration and island recognition.