21世纪初中国农作物与自然植被物候时空差异

利用离散小波方法对2001~2012年MODIS EVI时序数据进行平滑,基于动态阈值法提取我国植被物候信息,探讨农作物和自然植被物候的时空变化特征。结果表明:(1)我国第一季农作物开始、峰值和结束日期主要以华北平原为中心随海拔的上升而推迟,而自然植被物候更早20d左右,且随海拔的上升先推迟后提前;(2)物候在时序上有显著变化的第一季区域,43.98%开始日期、52.83%峰值日期呈现提前趋势,多在开始晚、结束早的西南区及东北与内蒙古交界处,其余区域开始、峰值日期及81.80%结束日期呈推迟趋势,发生在开始早、结束晚的黄土高原及双季农作区;农作物物候推迟幅度小于自然植被。     

闽江流域水质时间序列变化趋势识别及特征分析

针对传统方法难以反映水质指标时间序列非线性、局部特征的问题,提出一种结合STL时间序列分解算法和Mann-Kendall趋势检验算法的水质时间序列识别与分析方法。该法首先应用STL时序分解算法对水质指标的时序数据进行回归分解,分离出水质指标趋势项,利用Mann-Kendall检验法,识别并分析出水质指标趋势项的变化趋势及特征。选用2014-2018年闽江流域12个监测站点、8个水质指标时间序列作为分析数据源,结果表明:闽江流域水质状况整体较好且呈现出稳步提高的趋势;闽江上游水质整体上优于闽江下游,但有机物污染较下游更为严重;闽江下游NH3—N、TP浓度下降趋势明显,但DO值较上游偏低并成为影响水质的主导因素。     

森林资源调查与督查的移动GIS研发及应用

为解决传统森林资源调查与督查工作中存在的通讯盲区多、效率低以及工作量大等问题,在分析森林资源调查与督查的业务基础上,结合ArcGIS for Android、北斗短报文通讯服务和移动位置服务技术,研发了面向森林资源调查与督查的移动GIS系统。该系统具有基础地图、数据导入导出、位置感知、森林资源调查与录入、违法督查管理、传感器数据的接入与展示等功能,能够提升野外工作的便携性、自动性和即时性。系统在平潭综合实验区进行应用,操作界面简洁直观,系统运行稳定,取得了较好的应用效果。     

面向辐射模拟的叶片模型的网格简化方法

针对冠层辐射模拟对模型精度要求高,而计算量大的问题,提出了一种适应于叶片模型网格简化的改进边折叠方法。在基于二次误差测度算法的基础上,在折叠代价中引入曲率变化及狭长三角形的判断,同时对于叶片模型边界的保持则采用半边折叠的方法。以枇杷为例,利用Artec手持激光扫描仪获取的叶片网格模型进行简化,并将简化后的叶片模型应用到辐射度计算,实验结果表明,在辐射度的模拟精度方面,相同模型简化前后的模拟结果变化幅度较小,可以满足辐射度模拟精度要求,而明显提高辐射度的计算效率;在可视化效果方面,简化后的模型能够保持叶片的主要形态结构特征,有着较好的可视化效果。     

基于改进遗传算法的动态路径规划研究

在静态路网模型的基础上构建时间依赖的动态路网模型数据库,进行动态路径规划问题研究。针对传统遗传算法在解决此问题中存在的“早熟收敛”、局部搜索能力差等问题,对其进行下列改进：结合随机选择和趋于终点方向的种群初始化策略,在保持初始种群多样性的同时提高其个体质量;根据空间邻近关系选择交叉位置点,有效保留父代优良基因,同时避免“早熟收敛”;采用节点适应度的局部搜索策略,根据路段所属道路等级、转弯类型、实时路况以及与局部路段终点的夹角四个影响因子,构建当前节点邻接节点的适应度,提高局部搜索能力。研究结果表明,改进后的遗传算法具有更好的收敛效果和收敛稳定性,满足行进中的动态最优路径规划对求解精度和效率的要求。     

无人机动态跟踪展示系统设计

本文从电力系统实际应用出发,利用无人机体积小、可执行高风险任务等特点,结合高分辨率遥感影像和输电线路三维仿真,设计实现了无人机动态跟踪展示系统,帮助地面工作人员很好地把握无人机飞行区域的总体状况,并对无人机飞行进行监控,确保无人机飞行安全。     

粒子群空间优化的端元提取算法

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）应用于高光谱影像端元提取时,由于影像中存在端元的像元数所占比例极小且分布零散,导致粒子群的搜索空间破碎,存在收敛性能低、容易陷入局部最优解等缺陷。对粒子群的搜索空间进行优化,选择影像中纯净像元指数（Pixel Purity Index,PPI）较大的像元作为预选像元,然后对预选像元进行光谱聚类排序,将排序后的集合作为粒子群的搜索空间,优化了粒子的搜索空间。并在迭代过程中,充分利用粒子群的信息自适应地调整其系数,在缩小原始图像与反演图像的误差同时,增加体积约束,在提取端元时更好地保持其原有的形状。通过模拟数据和AVIRIS影像的实验表明该算法具有较好端元提取效果。     

基于图割与阴影邻接关系的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

高空间分辨率遥感影像的建筑物自动提取能够加速城市基础地理数据库的更新进程.建筑物提取方法存在的一个亟需解决的问题是建筑物轮廓难以准确提取.本文通过建筑物的阴影特征和图割提出一种在高分辨率遥感影像中识别与提取建筑物的方法.首先,基于势直方图函数检测阴影;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件从图割结果中筛选出候选分割对象;最后,利用开运算、膨胀和腐蚀分别对阴影进行处理,计算处理后的阴影和候选分割对象之间的邻接关系得到建筑物及其轮廓.为了验证本文方法的有效性,选取PLEIADES影像中6幅具有代表性的子图像进行试验,结果表明本方法的平均查准率和平均查全率分别达到92.31%和74.23%.     

一种改进的二维Otsu阈值分割算法

Otsu算法,也被称之为最大类间方差算法,是实现阈值分割的经典算法之一。二维Otsu算法是一维Otsu算法的推广,它充分考虑了图像的灰度信息和空间邻域信息,可以有效滤除噪声影响,但是同样存在着运算量大、时效性差的问题。对此提出了一种改进的二维Otsu快速阈值分割算法,先将二维Otsu算法分解为两个一维Otsu算法,并集成类间和类内方差信息构造了一种新的阈值判别函数,同时通过降维,进一步降低计算量。实验结果表明,该算法在时间效率与分割效果两方面明显优于传统的二维Otsu算法与快速二维Otsu算法。     

基于二进制鲁棒不变尺度关键点-加速稳健特征的自然特征虚实注册方法

针对基于视觉的增强现实(AR)中虚实注册的准确率和实时效果受光照、遮挡和视角变化影响大,易导致注册失败的问题,提出一种基于二进制鲁棒不变尺度关键点-加速稳健特征(BRISK-SURF)算法的自然特征虚实注册方法。首先,利用加速稳健特征(SURF)特征提取算子检测特征点;然后,采用二进制尺度旋转不变鲁棒(BRISK)特征描述算子对特征点进行二进制描述,结合汉明距离实现准确高速的特征匹配;最后,根据图像间的单应性关系实现虚实注册。从图像特征匹配和虚实注册两方面进行实验,结果显示BRISK-SURF算法的平均准确率与SURF算法基本保持一致,比BRISK算法提高了约25%,平均召回率提高了约10%;基于BRISK-SURF的注册方法的结果接近参考标准数据,精度较高,实时性较好。实验结果表明,所提方法对于光照、遮挡和视角情况不同的图像具有较高的识别准确度、注册精度和实时效果。另外,使用此方法实现了基于AR的交互式旅游资源呈现与体验系统。