基于滑动窗口的影像中建筑物特征提取方法研究

针对多尺度分割算法在工程项目应用中使用成本高的问题,提出采用基于滑动窗口的影像对象获取方法.将主成分第一分量作为输入,通过灰度共生矩阵计算影像对象纹理特征,并与光谱均值特征构建面向对象的建筑物信息提取方法,将多尺度分割后的预测结果与滑动窗口分割后的预测结果进行对比实验验证.结果表明,滑动窗口提取结果的总体精度比多尺度分割提取结果的总体分类精度高出0.94％,Kappa系数高出0.0125,验证了滑动窗口预测结果的准确性与普适性.     

面向海洋通信网络的分布式系统容错机制

针对在船队航行过程中,由于网络通信不稳定引起的P2 P分布式系统节点频发的退出问题,通过优化P2 P分布式架构的容错策略,提高系统的抗灾能力。探讨并设计在海洋环境下分布式系统的容错机制,提出更加适用于全新容错机制的节点选举方法,提高节点选举的可靠性和稳定性。在优化的P2 P架构下,设计并实现基于船队出海环境的分布式数据平台原型系统。通过仿真实验证明该系统具有较好的可伸缩性、独立性和稳定性。     

基于GPS广播星历的载体速度和加速度多普勒测定方法

多普勒频移是GPS接收机的重要观测数据且具有高精度、实时性和不受周跳影响等特点,围绕多普勒观测值开展载体速度和加速度的实时获取方法研究.由于卫星速度和加速度获取的时效性和准确性是制约多普勒计算载体速度和加速度的关键,对广播星历实时计算卫星速度和加速度原理方程进行推导;建立基于广播星历的GPS多普勒计算载体速度和加速度模型后,分别开展静态和车载动态实验,结果表明:基于广播星历的GPS多普勒计算载体速度和加速度算法可满足车载导航精度要求.     

基于Argo浮标剖面数据获取全球海面温度异常

Argo浮标的大范围投放,为海洋科学研究提供了丰富的资料,使得海洋表层温度的获取不再局限于传统的考察船、漂流浮标和卫星数据反演。本文提出了获取海洋表层温度的一种新方法。利用Argo浮标实测剖面数据与标准温度模型,获取每个格网点的温度异常;然后再利用标准温度模型和温度异常,获取海洋表面上任一点的温度。利用实测数据对此方法进行验证,得到内符合精度为1.8,外符合精度为1.97,结果证明了此方法的可行性和有效性。     

一种不透水面精细制图新方法及其在城市SDGs指标评估上的应用

城市不透水面是城市化程度的重要指示器,也是城市环境的重要敏感因子.联合国提出的城市可持续发展SDG11.3.1指标——城市土地使用率与人口增长率之比(LCRPGR)需要有效监测土地城镇化与人口城镇化关系.针对其监测与评估中高分辨率和高精度城市用地产品缺失,以及低纬度地区城市可持续发展研究较少的问题.基于Google E...     

基于Kohonen网络的小波阈值在遥感图像去噪中的应用研究

传统Donoho非线性小波阈值去噪方法中,阈值的选取一般是根据噪声方差设置的,但在实际的操作中很难对噪声方差的精确值,这种理论上的局限性使得各种基于方差估计的去噪方法并不能获得实际需要的去噪结果;针对阈值选取的问题,提出一种非线性小波变换阈值的kohonen神经网络的自调整学习训练方法对遥感图像进行去噪,该方法在小波变换的基础上结合了神经网络的非线性阈值自组织特征映射算法,阈值的选择根据训练图像进行学习;可以实现自调整寻找最优值,以满足实际,达到最优的去噪效果。     

双轴旋转光纤捷联惯导八位置标定方法

针对双轴旋转捷联惯导系统长期工作时光纤陀螺误差参数随时间变化问题,提出一种姿态未知条件下的八位置标定方法.该方法利用双轴旋转机构可提供惯性测量单元(LMU)相对载体固定角位置特性,结合光纤陀螺简化误差模型,设计出八位置标定路径并激励出光纤陀螺误差参数.新的标定方法既避免了陀螺误差参数的耦合影响,又可以解算出载体航向信息.转台实验结果表明,八位置标定方法可在载体姿态未知条件下完成对光纤陀螺误差参数的标定工作.     

结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割

为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。     

稀疏表达模型在高光谱遥感影像目标探测中的应用

为了更好地利用高光谱影像的空间和光谱信息,提出了一种基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测方法.首先通过对影像训练样本进行训练提取过完备字典,利用稀疏表达模型对遥感影像稀疏表达既达到降维的目的,又可以表示出遥感影像的主要信息;然后利用传统的目标探测器结合目标已知光谱信息对高光谱遥感影像进行目标探测,即基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测(SRM-TD).3种影像数据的实验结果表明:在确定的迭代次数下,通过设置稀疏度L可以得到最优的探测结果.提出的探测方法在参数设置、选择和运行结果上优于传统的高光谱遥感影像目标探测方法.