基于面向对象空间数据库的空间对象模型设计及其存储策略的探讨

分析空间信息的结构和面向对象数据库技术的基础上，着重讨论了如何利用面向对象数据库的技术来对空间信息进行存储，展现了利用面向对象设计建立空间信息结构模型的先进性，并针对空间信息的结构提出了在面向对象空间数据库的存储策略。一方面为面向对象空间数据库的设计与建立提供参考，另一方面，通过借鉴相对成熟的面向对象技术，为空间信息的存储管理提供了思路和策略。     

基于平滑渐进图像镶嵌的新算法研究

在虚拟现实应用当中,基于伯恩斯坦多项式的渐入渐出算法是全景图拼接的经典方法,然而,该算法在实践中证实了存在着一定的局限性。该文通过对该算法的分析研究,提出了正弦函数形式的渐进图像镶嵌算法,使之具有实用性和更加广泛的应用范围,可在遥感、虚拟现实、艺术图像融合等应用中体现出它的特色。与此同时,为了使这些改进算法在实际软件开发中能够成为通用工具,又在综合应用新算法的理念引导下,对其进行了实用性扩展,提出渐变的图像融合法和多图像镶嵌法,并使之成为使用便捷、灵活的图像镶嵌工具。     

高光谱遥感图像端元提取的零空间光谱投影算法

端元提取技术是高光谱遥感图像光谱解混的关键.在线性光谱混合分析中,首先引入了高光谱遥感图像经过零空间光谱投影后具有单形体的凸不变性.在此基础上,提出了零空间光谱投影算法,通过设计各种度量和准则,制定不同的单次端元提取策略,灵活地实现算法.经过证明,零空间光谱投影算法是对基于子空间投影距离算法(包括零空间投影距离算法与经典正交子空间投影算法)的进一步延伸,提供了更多的端元提取策略.实验结果表明,零空间光谱投影算法在模拟图像以及真实高光谱遥感图像中都能够有效地提取出图像中的各种端元.     

高光谱遥感图像混合像元分解的群智能算法

近年来,通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果.本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点,然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型,进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法,最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度,对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价.另外,本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结.     

遥感图像端元光谱变异性的模糊描述

在遥感图像中,利用模糊扩展的概率测度描述混合像元各端元的丰度含量,是模糊集合理论进行混合像元分解的主要手段。然而由于非线性因素的影响以及自然地物的复杂性,往往导致了端元光谱的变异性,这是造成混合像元分解误差的主要原因之一。从模糊集合的另一种测度——可能性测度出发,讨论了对端元光谱的变异性的描述：在遥感图像多维正态分布假设的前提下,利用1维连续的卡方分布,提出了面向遥感图像可能性分布的模糊描述,并进一步提出了可能性分布的模糊划分算法,对整个图像进行端元的模糊划分,从而描述端元光谱的变异性。通过对真实的高光谱遥感图像进行检验,结果表明,该方法能充分地表达端元光谱的变异性,可为今后进一步提高遥感图像混合像元分解精度提供重要的参考。     

单形体体积最小化的差分进化光谱解混算法

目的 光谱解混是高光谱遥感图像处理的核心技术。当图像不满足纯像元假设条件时,传统算法难以适用,基于(单形体)体积最小化方法提供了一种有效的解决途径。然而这是一个复杂的约束最优化问题,更由于图像噪声等不确定性因素的存在,导致算法容易陷入局部解。方法 引入一种群智能优化技术-差分进化算法(DE),借助其较强的全局搜索能力以及优越的处理高维度问题的能力,并通过对问题编码,提出了一种体积最小化的差分进化(VolMin-DE)光谱解混算法。结果 模拟数据和真实数据实验的结果表明,与现有算法相比,该算法在15端元时精度(光谱角距离)可提高7.8%,当端元数目少于15个时,其精度普遍可以提高15%以上,特别是10端元时精度可以提高41.3%;在20~50 dB的噪声范围内,精度变化在1.9~3.2(单位:角度)之间,传统算法在2.2~3.5之间,表明该算法具有相对较好的噪声鲁棒性。结论 本文算法适用于具有纯像元以及不存在纯像元(建议最大纯度不低于0.8)这两种情况的高光谱遥感图像,并可在原始光谱维度进行光谱解混,从而避免降维所带来的累计误差,因此具有更好的适应范围和应用前景。