Web资源地理位置分类与检测

检测Web资源地理位置信息是建立各种基于地理位置的Web应用的关键问题。本文在调研大量地理位置应用需求的基础上提出将Web资源地理位置区分为实体位置、内容位置和服务位置，并针对这三种不同的位置定义给出了一套自成体系的学习与检测架构。在该系统中，每种位置定义的计算只考虑与其相关的地理信息源和相适应的检测方法。基于
大规模真实Web数据集上的实验结果证明了所提出的分类与检测机制的合理性和有效性。     

基于时域均匀区的自适应水印算法

本文提出基于时域的、嵌入量随均匀灰度粒度非线性自适应变化的水印算法。将目标图象自适应分割成均匀灰度子图像序列,水印分别嵌入代表不同变化程度的大、中、小子图像中;用目标图象四叉树结构作为提取密钥,将结构所对应的目标子图像均匀化后提取水印,由此获得水印的隐密性和鲁棒性。该算法适应任意比例的JPEG压缩、任意角度
度的图像旋转、噪音、滤波、剪切与划痕,同时具有时域算法的低时间复杂度。     

重复传播网络的改进及其在遥感分类中的应用研究

对重复传播网络在权值初始化、网络学习进行修改,实现在一定警戒条件下竞争层节点的动
态分配,并在遥感分类上进行实验。重复传播网络中学习次数影响了竞争层节点数目和学习精度,
学习精度随学习次数的增加而有限度的增加;警戒参数决定了节点调整的搜索范围,随学习过程进
行,节点搜索范围变小,保证了分类精度和网络的稳定性;两层竞争层结构分类精度要优于单层,其
总精度和Kappa系数分别提高1.1%,0.02。实验结果表明该方法是一可行的遥感分类方法。     

陆地卫星MSS资料在大范围融雪径流模拟中的应用

本文主要介绍了一种利用数字处理的卫星资料估算周期性雪盖面积的方法。
由于我们首次提出了在地形复杂的高山流域进行大面积雪盖制图的方法，因此，对
于有部分云盖的地区或卫星图象不完整时，其雪盖的确定过程还有待于进一步改进
和完善。
季节性雪盖的面积变化范围甘融雪径流模型是一个很重要的变化参量，根据这
些参量，我们就可以利用融雪径流模型(SRM)对所研究的流域(面积3249k
mZ，海拔高度571一3614m)的自然径流做出模拟。但在我们的研究流域，由于实
测径流要受到水岸调配的明显影响，因此，要想通过实测值来优化模型参数，对模
拟值进行校正似乎是不可能的。     

数据抽取中噪音过滤应用研究

在数据抽取中,网页中噪音数据的处理是关键的第一步。针对噪音数据类型以及它们在网页中的位置,采取利用启发式规则和基于文本内容方法两种策略分步对噪音数据区域过滤,使用kNN文本分类算法进一步对列表页中的非用户关注栏目过滤。     

一种基于自由空间法的虚拟人行走规划方法

本文提出了一种基于自由空间法的虚拟人行走规划方法。该方法以虚拟环境的表示为基础,首先将虚拟环境离散化成为环境图;然后用启发式A＊搜索算法进行路径搜索,产生从初始位置到目标位置的最优路径,引导虚拟人对环境进行漫游;最后设计实现了一个仿真演示实例。仿真结果表明,所提算法简便易行,能够满足虚拟人在复杂环境下导
航和漫游的要求。     

基于机载多普勒雷达数据的飓风内部三维风场反演算法

利用2002年NOAA海洋飓风实验中三维风雨微波成像仪(IWRAP,UMass Imaging Wind and Rain Airborne Profiler)数据,提出了两种自适应卡尔曼滤波算法进行飓风三维风矢量的反演。为验证不同自适应滤波算法的准确性,通过对实际风场以及相应的机载雷达观测数据进行仿真,得到一种最优自适应滤波;文中对滤波结果误差进行了初步分析,探讨了误差来源。根据仿真结果,利用最优自适应滤波对2002年10月2日飓风莉莉多普勒雷达测量数据进行处理,滤波得到的三维风场与本次实验中GPS下投式探空仪的三维风场同步测量数据,多波段微波辐射计的海面风场测量数据,以及飞机高度风场数据进行了比较。
     

基于椭圆轨道的星载SAR面目标原始数据模拟

提出了一种基于椭圆轨道的星载SAR面目标原始数据模拟的方法。首先通过建立椭圆轨道的卫星平台和地球上目标的运动模型,求出卫星平台与目标的距离变化规律,并分析了这个距离与由其它模型得到的距离的不同及其对方位向压缩成像的影响。然后给出了面目标的原始数据模拟的方法,详尽地描述了整个模拟过程。最后给出并分析了原始数据压缩的方法及成像结果。
     

基于HJ-1A/B卫星CCD数据的土地宏观监测试验研究

对HJ-1A/B卫星CCD数据质量进行分析,并采用人工解译和计算机自动分类两种方法进行土地利用信息提取试验研究。结果表明,HJ-1A/B卫星CCD数据能够满足制作1∶100 000比例尺数字正射影像图的平面精度要求,可用于不大于1∶100 000比例尺的土地利用宏观遥感监测。
     

基于多源知识和Ranking SVM的中文微博命名实体链接

命名实体是文本中承载信息的重要单元,正确分析存在歧义的命名实体对文本的理解起着关键性作用。该文提出基于多源知识和Ranking SVM的中文微博命名实体链接,结合同义词词典、百科资源等知识产生初始候选实体集合,同时从文本中抽取多种组合特征,利用Ranking SVM对候选实体集合进行排序,从而得到目标实体。在NLP&CC2014^①中文微博实体链接评测数据集上进行了实验,获得了89.40%的平均准确率,与NLP&CC2014中文微博实体链接评测取得最好成绩的系统相比,本文的系统具有一定的优势。
     

西南地区不同山地环境梯度叶面积指数遥感反演

叶面积指数(LAI)遥感估算是植被定量遥感研究的热点之一,监测植被LAI时空变化对于研究陆地生态系统碳循环及全球变化等具有非常重要的意义。在我国西南山区设置10个50km×50km的观测样区作为研究区,其中包括5个森林生态系统样区、3个农田生态系统样区和2个草地生态系统样区。分别获取不同优势植被类型LAI地面实测数据,结合同期获取的遥感数据,考虑地形因素影响,基于偏最小二乘原理分别构建各样区LAI遥感估算模型,并采用交叉验证的方式对模型精度进行评价。结果表明:考虑了海拔、坡度和坡向等地形因子的森林LAI遥感反演模型与未考虑地形变量的模型相比,其验证精度有所提高,R2由0.30~0.75提高至0.50~0.80,RMSE由0.52~0.93m2/m2降低至0.48~0.89m2/m2;所有样区优势植被类型LAI反演模型验证R2在0.40~0.80之间,RMSE在0.22~0.89m2/m2之间。发展的LAI遥感估算方法有助于认知山地植被LAI反演的地形效应问题,可为进一步的山地植被长势监测提供科学依据。     

遥感图像多维量化关联规则挖掘

数据与数据库的爆炸式增长引发了一个十分突出的问题,就是如何高效、智能地将海量的数据转化为有用的信息和知识?近年来,数据挖掘技术的广泛研究正是基于这个目的。初步研究了卫星遥感数据的关联规则挖掘及其在土壤侵蚀和退耕还林上的应用。根据多维空间数据的特点,将遥感数据的属性值划分为不同的块。同时为了充分利用现有的关联规则挖掘的算法,还将划分好的数据转变为事务数据库形式。最后,利用Apriori算法提取了土壤侵蚀强度与坡度、植被覆盖度以及坡耕地之间有意义的关联,为退耕还林还草决策提供有益的支持。     

基于时差特征与随机森林的水稻种植面积提取

准确提取水稻种植面积是探讨气候变化背景下水稻生产与粮食安全的重要前提。我国南方的水稻种植区域,地块破碎且受云雨天气影响严重,如何充分利用有限时相的数据获得较高精度的水稻面积提取是亟需解决的关键问题。提出了一种利用两个时相的数据,通过构建差值特征突出水稻物候变化的特点,并与随机森林算法结合高精度提取水稻种植面积的方法。将之应用于湖南省常德市鼎城区的水稻种植面积提取,结果表明:采用本方法进行水稻提取的最终总体精度达到93.01%,Kappa系数0.91,与单时相提取结果相比,总体精度提高了近3%。为了进一步分析差值特征对其他分类器的改进效果,分别将差值特征与决策树和随机森林组合,并分析了两种组合提取水稻的精度。研究发现构建的差值特征能够有效反映植物的生长状况,增加地物的可区分性,可为对象的分割及分类提供更多有用的信息,能够有效改善水稻种植面积的提取精度。
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Automatic Extraction of Qinghai Lake Boundary from Landsat-8 OLI Data

based on the analysis of water spectral signatures in Landsat\|8 OLI remotely sensed image covered Qinghai Lake and ENVI software,a new method referred to as the “IDLWI”(Interactive Data Language Water Index) was put forward to identify water body.The method is to amplify the digital number(DN) values between water and non water body by the difference operation between the squared green band(Band 3) and the squared near\|infrared band(Band 5),with the help of IDL language data conversion rules built in ENVI software.On the basis of water identification,an improved Canny operator was applied to automatically extract Qinghai Lake boundary in the format of vector.In this paper,Qinghai Lake boundary was extracted by means of MNDWI plus improved Canny operator,the law of spectrum relevance plus improved Canny operator and the squared\|difference method plus improved Canny operator respectively.The extracting results were verified by high spatial remotely sensed image and GIS spatial analysis,and it shows that there is an obvious improvement in accuracy and continuity compared to the methods of MNDWI plus improved Canny operator,and the law of spectrum relevance plus improved Canny operator.Besides,the method we proved did well in extracting the boundaries of water which is linked to overflow land and wetland.     

多源遥感数据挖掘系统技术框架

陆地资源卫星源源不断地把遥感数据传输至地面，卫星地面接收站积累了海量的卫星遥感数据。遗憾的是，由于缺乏针对遥感数据的有效的数据挖掘和知识发现技术，致使遥感数据中的绝大部分信息没有得到充分的利用。对传统的数据挖掘和知识发现技术进行技术革新和改造，研究针对多源遥感图像的数据挖掘和知识发现技术，不仅可以提高遥感解译的自动化和智能化水平，而且可最大限度地开发和利用遥感信息。为了能允分利用遥感数据，在传统数据挖掘和知识发现技术的基础上，首先探讨了遥感数据挖掘和知识发现的技术流程，然后设计了多源遥感图像数据挖掘系统框架，最后提出了多源遥感图像数据挖掘系统的原型，从而为进一步开发和研制多源遥感数据挖掘系统奠定了技术基础。     

联合快舟一号影像纹理信息的城市土地覆盖分类

仅依靠光谱信息无法满足高分辨率遥感分类的应用需求,辅之以纹理特征信息进行分类,可提高影像分类精度。利用KZ\|1卫星影像和Landsat\|8卫星影像数据,基于面向对象的影像分割法和灰度共生矩阵纹理分析法对新疆石河子市局部城区进行了地表覆盖分类实验,将不同空间分辨率的全色影像纹理信息、光谱信息构成多种影像特征组合进行分类比较研究,以选择最佳的分类特征集。结果表明:KZ-1影像能为城市区域的土地覆盖分类提供丰富的纹理信息,面向对象的影像分割可较好地利用高分辨率数据的几何结构信息实现优化的影像分割,从而提高多光谱影像的分类精度,总体分类精度为90.06%,Kappa系数为87.93%,比单纯利用光谱信息分类的总体精度提高了8.02%,Kappa系数提高了9.65%,表明KZ\|1数据可为光谱分类提供丰富的纹理信息,从而提高城市区域的土地覆盖分类精度。     

Application of remote sensing to parks and protected area monitoring: Introduction to the special issue

This special issue is the result of sustained and highly collaborative efforts to improve the use of remotely sensed data to inform management of protected areas. The 15 papers in the issue address a diverse range of topics. These papers provide a conceptual basis and a framework for establishing monitoring programs, techniques and methods to make operational the use of remotely sensed data, case studies, and synthesis papers liking remotely sensed data to models used to inform ecological assessments. Studies in this issue necessarily confront the universal challenges of scale, both spatial and temporal, and the sometimes tenuous link between observed patterns and significant ecological process. A clear message is that the information needs of resource managers require information across scales, and these information demands will continue to motivate advances in the collection and analysis of remotely sensed data. This compilation of papers is unusual in (1) articulating a basic, if somewhat technical, foundation of remote sensing that is required for resource managers to effectively collaborate with remote sensing specialists, and (2) providing a framework for addressing monitoring resource issues that is likely to be of interest to many remote sensing specialists. We hope these papers inspire broader use of remotely sensed data to manage the increasingly rare and valuable resources in protected areas around the world.     

中巴卫星数据在海岸带环境监测中的应用

以渤海为示范区,利用中巴资源卫星一号(CBERS-1)CCD数据,结合实测资料,建立了该数据在海岸带及海洋遥感监测中的技术流程,开展了海岸带及海洋环境遥感监测应用示范研究,重点在入海河口污染扩散监测、近岸海洋石油开发活动监测、滩涂养殖污染监测、海域环境监测等方面开展了方法研究和试验。结果表明,中巴资源卫星数据可以在上述应用中发挥重要作用,通过与其它遥感资料和实测数据相结合,可以缩短监测周期,降低应用成本。     

基于城镇居民用地再分类的人口数据空间化方法研究——以长江中游4省为例

基于土地利用数据的人口统计数据空间化方法,在处理过程中会出现同一土地利用类型下人口难以细分的情况,从而影响人口空间数据精度。引入夜间灯光信息并提出了一种基于夜间灯光强度对城镇居民地再分类的人口空间化方法,以改善人口空间数据精度。基于DMSP/OLS夜间灯光及土地利用数据,以长江中游4省为研究区进行方法试验。研究结果显示:利用夜间灯光数据对城镇居民地再分类后,各分区模型的调整R2都提高到了0.8以上,人口空间数据总体平均相对误差较重分类前降低了12.32%。说明该方法在提高传统人口数据空间化模型精度的基础上能够细化城镇居民地人口空间分布。     

Super-resolution land-cover mapping using multiple sub-pixel shifted remotely sensed images

Super-resolution land-cover mapping is a promising technology for prediction of the spatial distribution of each land-cover class at the sub-pixel scale. This distribution is often determined based on the principle of spatial dependence and from land-cover fraction images derived with soft classification technology. However, the resulting super-resolution land-cover maps often have uncertainty as no information about sub-pixel land-cover patterns within the low-resolution pixels is used in the model. Accuracy can be improved by incorporating supplemental datasets to provide more land-cover information at the sub-pixel scale; but the effectiveness of this is limited by the availability and quality of these additional datasets. In this paper, a novel super-resolution land-cover mapping technology is proposed, which uses multiple sub-pixel shifted remotely sensed images taken by observation satellites. These satellites take images over the same area once every several days, but the images are not identical because of slight orbit translations. Low-resolution pixels in these remotely sensed images therefore contain different land-cover fractions that can provide useful information for super-resolution land-cover mapping. We have constructed a Hopfield Neural Network (HNN) model to solve it. Maximum spatial dependence is the goal of the proposed model, and the fraction maps of all images are constraints added to the energy function of HNN. The model was applied to synthetic artificial images as well as to a real degraded QuickBird image. The output maps derived from different numbers of images at different zoom factors were compared visually and quantitatively to the super-resolution map generated from a single image. The resulting land-cover maps with multiple remotely sensed images were more accurate than was the single image map. The use of multiple remotely sensed images is therefore a promising method for decreasing the uncertainty of super-resolution land-cover mapping. Moreover, remotely sensed images with similar spatial resolution from different satellite platforms can be used together, allowing a fusion of information obtained from remotely sensed imagery.