红外高光谱成像仪(ATHIS)对矿物和气体的实验室光谱测量

首先介绍了热红外高光谱成像应用的独特优势,然后论述了机载热红外高光谱成像仪（Airborne Thermal-Infrared Hyperspectral Imaging System, ATHIS）灵敏度优化的设计方法,结合仪器特点介绍了实验室矿物发射光谱和气体吸收光谱测量的辐射模型,分析了样本红外光谱与温度分离的数据处理流程。在此基础上,利用ATHIS开展了矿物发射光谱和气体红外吸收光谱的实验室测量,结果表明,利用ATHIS仪器和本文建立的数据方法已具备准确反演矿物发射率光谱和气体吸收光谱的能力,后续将利用该仪器开展多平台的遥感应用试验,为未来开展星载热红外高光谱相机研制和数据处理方法奠定基础。     

一种新的等高线质量评价方法

分析了传统等高线质量评价相关模型,提出了基于信息量的等高线精度评价方法和基于形状指数的等高线光滑度评价方法,并给出了具体的量化计算过程;最后通过实验验证了该评价方法的可行性。     

结合影像和LiDAR点云数据的水体轮廓线提取方法

从遥感影像中提取水体的传统方法在阴影处和水体浑浊处存在一定局限;机载激光雷达(LiDAR)获取点云数据时水体受阴影和浑浊的影响小,因此使用点云数据提取水体比使用影像数据更加稳健;但点云数据的分辨率低,所提取的轮廓线精度不高。为了提高水体边缘轮廓线的精确度,提出一种高分辨率影像与点云数据相结合的水体轮廓线提取方法。实验结果表明,该方法所提取的水体轮廓线定位精确、细节完好,水体提取准确率达到98.6%。     

海量点云的边缘快速提取算法

提出一种海量点云边缘快速提取算法。该算法先对点云数据进行格网组织,然后排除非边缘的离散点,最后采用Alpha Shapes判断条件提取边缘。该算法牺牲少量格网数据组织时间,节约大量的Alpha Shapes条件判断时间,从而显著提高算法效率。在VC环境下实现了该算法,实验结果表明该算法不仅具有提取外边界、空洞等功能,而且效率高。     

普通车床加工长锥孔的方法

胀胎式夹具的胀圈如图1所示。由于带导板车床的行程不够,因此只能在普通车床(CW6163)上加工斜角为2°的锥孔。     

基于分解策略的多机器人编队控制方法

根据多机器人在不确定环境中编队智能行进控制的要求,以多移动机器人为对象,提出了一种基于分解策略的多机器人编队控制方法,将复杂的多机器人编队问题分解为若干组2个机器人之间的协调问题.建立了多机器人编队的基本队形模型,提出了基于主从方式的多机器人控制策略,根据基于行为的方法设计了机器人的基本子行为,通过带权值的各子行为的叠加合成得到机器人的最终行为,给出了机器人的速度调节方案.计算机仿真结果验证了该方法的有效性和可行性,具有较好的可扩展性.     

基于SAM-SCP组合方法的热红外高光谱影像岩性分类

为了改善传统岩性分类方法中对光谱局部细节特征分析不足的问题，在光谱角分类模型的基础上，有效地融合地物的光谱特征参量，提出了一种新型的光谱角和光谱特征参量（Spectral Angle Mapper-Spectral Characteristic Parameters，SAM-SCP）组合的分类方法。该方法既体现了光谱的形状特征，又能够充分利用光谱的细节特征，解决由于岩性光谱曲线形状相似而识别效果差的问题，提高了分类精度。应用SAM-SCP分别对模拟热红外高光谱数据与真实热红外高光谱数据进行实验，并在SCP的设定过程中，调整主要谷、次要谷所占的权重以获得最佳的分类效果，最终的结果证明：SAM-SCP能对热红外高光谱影像进行有效的岩性分类，分类结果优于传统分类方法。     

在集群多核CPU环境下的等高线并行提取方法

分析集群环境下分布式存储编程模型和多核CPU环境下共享存储编程模型各自的优缺点,采用结合集群和多核CPU的并行环境来取长补短;并研究其在等高线提取中的相关并行算法,其中以建立三角网和跟踪等高线作为共享存储并行的研究实例;最后通过实验验证了该并行方案的可行性。     

基于分布式的RS影像快速分发机理及应用

提出利用分布式技术来建立遥感数据个性化快速分发服务体系的整体策略,研究了Web服务构建影像处理平台的相关技术,开发了适应于遥感影像快速发布的遥感影像压缩及地理编码信息处理模块,实现了适应于当前网络环境下遥感影像个性化,实时分发方式。实验结果表明,遥感影像发布效率有很大提高,个性化需求得到满足。