快鸟影像用于泥石流冲毁区自动提取

针对泥石流冲毁区难以自动提取的问题,该文基于快鸟(QuickBird)高分辨率影像,探讨了泥石流冲毁区自动提取方法,提出一种多信息结合自动提取模型。该方法首先对原始反射率影像做缨帽变换,利用湿度分量和绿度分量的差得到初始泥石流冲毁区影像;其次利用阈值自动提取技术将疑似泥石流冲毁区区域与其他地物分离,得到泥石流冲毁区候选区域;最后提取出水体信息和植被稀少地区,对泥石流冲毁区候选区域进行掩膜运算,得到泥石流冲毁区,并对泥石流冲毁区中的小斑块做后处理,得到相对准确的泥石流冲毁区分布范围。实验结果表明,此泥石流冲毁区自动提取模型是可行和有效的,取得了较好的结果;但对小斑块泥石流提取的精度不高,需要加强研究。     

HJ数据的LBV变换及其在面向对象分类中的应用

为了探讨环境卫星影像在分类中的应用潜力,通过对其地物光谱进行分析,计算推导出了适用于环境卫星数据的LBV变换公式,并且将变换后得到的LBV图像应用到面向对象分类中。实验结果表明:推导的针对HJ\|1B影像的LBV变换公式具有普适性,并且经过LBV变换后的影像有效地弥补了环境卫星数据光谱分辨率不高的缺点,在分割参数相同的情况下,分割效果明显好于原始影像分割结果。利用变换后的LBV图像进行面向对象分类,可以很好地提取出水体、植被、城镇和建筑用地4大类,总体分类精度达到93%,Kappa系数为0.8894,表明经LBV变换后的HJ影像在面向对象分类中具有很大的应用潜力。     

集成特征分量的高分二号影像阴影检测

针对高分辨率遥感影像中阴影检测精度易受水体、植被等因素干扰的问题,通过分析高分二号影像中典型地物的光谱特征,构建了一种集成特征分量与面向对象分类相结合的阴影检测方法。构建的特征分量包括：主成分第一分量PC1、亮度分量I、归一化差分植被指数NDVI及水体指数WI。将各特征分量进行归一化处理,建立包含波段均值、标准差等特征的规则集,对影像的I和PC1分量进行多尺度分割 ,结合面向对象的方法进行阴影检测。选取不同区域遥感影像进行实验,实验结果表明:与传统基于像素的阴影提取方法相比,该方法提取出的阴影斑块完整,且能有效地减弱水体和植被的影响。     

集成特征分量的高分二号影像阴影检测

针对高分辨率遥感影像中阴影检测精度易受水体、植被等因素干扰的问题，通过分析高分二号影像中典型地物的光谱特征，构建了一种集成特征分量与面向对象分类相结合的阴影检测方法。构建的特征分量包括：主成分第一分量PC1、亮度分量I、归一化差分植被指数NDVI及水体指数WI。将各特征分量进行归一化处理，建立包含波段均值、标准差等特征的规则集，对影像的I和PC1分量进行多尺度分割 ，结合面向对象的方法进行阴影检测。选取不同区域遥感影像进行实验，实验结果表明:与传统基于像素的阴影提取方法相比，该方法提取出的阴影斑块完整，且能有效地减弱水体和植被的影响。     

集成特征分量的高分二号影像阴影检测

针对高分辨率遥感影像中阴影检测精度易受水体、植被等因素干扰的问题,通过分析高分二号影像中典型地物的光谱特征,构建了一种集成特征分量与面向对象分类相结合的阴影检测方法。构建的特征分量包括:主成分第一分量PC1、亮度分量I、归一化差分植被指数NDVI及水体指数WI。将各特征分量进行归一化处理,建立包含波段均值、标准差等特征的规则集,对影像的I和PC1分量进行多尺度分割,结合面向对象的方法进行阴影检测。选取不同区域遥感影像进行实验,实验结果表明:与传统基于像素的阴影提取方法相比,该方法提取出的阴影斑块完整,且能有效地减弱水体和植被的影响。     

一种Landsat-8影像提取不透水面的新方法

针对V-H-L-S模型在提取不透水面中端元选取不足的问题,提出了一种基于Landsat-8OLI影像提取不透水面的新方法。该方法首先集成了归一化水体指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)和调整型土壤调节植被指数(MSAVI);其次,通过制作水体、植被及土壤掩膜,将三者信息进行叠加;然后,运用MNF变换将原始影像信息集中至前三波段;最后,将掩膜文件与MNF变换后影像合成,选取阈值提取不透水面信息。实验结果验证了该方法可以快速有效地提取不透水面,总体精度达90.94%,Kappa系数为0.81。     

多时机NOAA—AVHRR数据主成分分析的生物学意义

利用多时上NOAA－AVHRR的中国归一化植被指数NDVI数据进行主成分分析,并与从NDVI派生的4个生物不数作相关分析,结果表明：主成分变换既压缩了信息,将21个月的信息主要压缩到前4个主分量,又提取了关键的变化信息,第一主分量反映基本植被覆信息,第二、第三和第四主分量反映植被季相变化信息,正是由于一年12个月的NDVI曲线反映了植被季相变化特征,使得主成分变换得到的各主分量具有一定的生物学意义,而且17种中国典型植被在这4个主分量图像上存在一定的差异性,使其具有进行较高精度土地覆盖分类的潜力。     

集成特征分量的阴影多尺度分割方法

针对高分影像阴影检测精度易受水体、深色地物和暗色植被影响等问题,结合GF-1影像自身特点,提出一种结合特征分量构建和多尺度分割面向对象的阴影检测方法。首先,对GF-1影像多光谱数据、全色数据进行正射校正和信息融合,以达到光谱与空间分辨率信息最大化利用。其次,集成特征分量(主成分第一分量PC1、亮度分量V、绿光波段G、归一化植被指数NDVI)以增强阴影信息。最后,对集成后的影像进行多尺度分割,并利用特征分量构建规则集,最终实现阴影信息提取。实验表明,该方法既能准确地检测出GF-1影像中的阴影信息,又能有效削弱水体、深色地物和暗色植被的影响。     

环境减灾小卫星影像水体和湿地自动提取方法研究

本文在研究HJ星多光谱CCD相机数据地物光谱特征基础上,提出了一种基于蓝光波段的改进型归一化差异水体指数（NDWI-B）,并分别利用HJ星数据和ETM＋数据,比较分析了NDWI-B和归一化差异水体指数NDWI提取水体的效果。结果证明,应用NDWI-B除可准确提取大范围水体外,还能够提取小范围水体和湿地,为基于环境减灾小卫星数据的洪水淹没等水体分布信息快速自动提取提供了一种实用化方法。     

基于缨帽变换分析地表温度变化

利用缨帽变换提取土壤亮度指数、绿度植被指数、湿度指数等地表参数,利用模型提取归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、修改型土壤调整指数MSAVI等植被指数和水体指数MNDWI,利用Artis单窗算法估算热红外波段像元尺度地表温度,将地表温度的影响因素作为BP神经网络输入估算30m空间分辨率的亚像元地表温度,分析1989~2006年桂林城区土地利用变化、缨帽变换特征分量变化、植被参数变化、水体指数变化对地表温度的影响机理。     

防火墙在网络安全中的应用研究

防火墙是一种行之有效的网络安全机制,它是在网络的内部与外部之间实施安全防范的系统。文章阐述了防火墙技术的功能和关键技术,并探讨了如何在实际中实施改进防火墙。在本篇论文中采用了对比论证的方法,目的在于有所比较。论文在理论论述的同时也注重对所述内容加以举例说明,"构建基于Linux的防火墙"一节即为前述理论的实践。     

Underworld的地上世界

许多人认识Underworld,不少是因着当年电影《猜火车（Trainspotting）》中那首大红大紫的《Born Slippy》--上世纪90年代的经典Cult电影,以及汇聚了彼时最当红英国乐队的原声,当然会是最能让人记住的时代icon。     

增加GSM系统网络容量的研究

本文针对日益激化的移动终端用户需求与受限频率资源的GSM系统网络容量间的矛盾,提出了GSM理论网络容量与载干比C/I间的计算方法,对GSM系统网络容量与移动通话质量间的关系进行了定量分析,同时提出了AMR-HR、COMMON BCCH等新技术,在尽可能维护无线通话质量的情况下提升GSM网络容量。     

数字认证服务在校园网上的应用

本文讨论了当前网络安全研究中占主要地位的公钥基础设施PKI。根据校园网安全需要我们设计、测试并部署了PKI组件，在校园网上建立CA、向用户发行数字证书等。     

便携式电气设备故障监测系统的研究

本文对便携式微机监测系统的功能设置、软件中的难点问题进行了探讨．给出了系统实现的样例界面，最后就系统在软件方面的改进提出了自己的见解。     

增加GSM系统网络容量的研究

本文针对日益激化的移动终端用户需求与受限频率资源的GSM系统网络容量间的矛盾,提出了GSM理论网络容量与载干比C/I间的计算方法,对GSM系统网络容量与移动通话质量间的关系进行了定量分析,同时提出了AMR-HR、COMMON BCCH等新技术,在尽可能维护无线通话质量的情况下提升GSM网络容量.     

增加GSM系统网络容量的研究

本文针对日益激化的移动终端用户需求与受限频率资源的GSM系统网络容量间的矛盾,提出了GSM理论网络容量与载干比C／I间的计算方法,对GSM系统网络容量与移动通话质量间的关系进行了定量分析,同时提出了AMR-HR、COMMONBCCH等新技术,在尽可能维护无线通话质量的情况下提升GSM网络容量。     

定位模块在定长控制中的应用

用三菱A系列定位模块来控制三菱交流伺服电机,实现运输带的定长控制,定长精度达到±0.75mm。     

Web服务中跨域安全的认证与授权研究

在跨域访问中,传统的集中式或分布式管理越来越难以适应系统间移植性、扩展性和安全性方面的发展,从而导致孤立的用户体验和复杂的管理.提出一种基于XACML和SAML的Web跨域访问控制模型,利用XACML控制用户对单个安全域资源的访问,SAML用来在多个安全域之间传输验证结果,解决单点登录问题.两者结合有效的解决了多个类似安全域系统之间验证模型的可移植性和扩展性,并通过对XML加密,提供了更加安全的信息传输服务.