高光谱激光雷达后向散射强度的粗糙表面二向反射模型EI北大核心CSCD

高光谱激光雷达是同时获取光谱和空间信息的主动遥感探测方法。在激光扫描过程中,激光入射角是重要的影响因素之一。在实际应用中,目标表面粗糙度会使其入射角效应偏离朗伯模型。因此,基于Oren-Nayar模型对粗糙表面建立二向反射模型,研究了入射角效应的辐射校正方法。选取8种典型的粗糙表面作为实验对象,分析了各波段后向散射强度与入射角的关系,并量化了粗糙度对强度的影响。基于构建的模型,对该研究样本的入射角效应进行辐射校正。辐射校正后,不同入射角反射率的标准差均不大于0.06;与校正前相比,标准差平均改善率为67.86%。结果表明,所提出的方法提高了提取目标反射特性的准确性,为高光谱激光雷达更好地为开展数据分析与应用提供良好的物理基础。     

利用图模型存储算法依赖关系的方法

在大数据时代,用于数据处理的算法数量呈爆发式增长,当前对大量算法的管理方法通常是对算法分类、打标签或以任务为单位存储由算法构成的流程,对任务集合中的算法间拓扑关系未能给予足够的重视.随着领域知识与任务流程的积累,算法间的依赖关系愈发重要.本文基于巨量算法管理的需求,提出了拆分有分支依赖关系为无分支依赖关系的管理方法,通过免索引邻接图数据库的指针搜寻拓扑关系,避免Join操作,在管理算法依赖关系时具有先天优势.另外为突出算法模块复用能力,提出“连接点”的概念,在图模型中用节点表示依赖关系边,区分算法模块在不同任务流程的位置,使被多个任务复用的算法模块在图中只需用一个算法模块节点表示.最后,基于具体项目验证了本文提出的算法关系管理方法,证明本文算法关系管理方法在算法数量成规模且算法模块高复用的场景下具有明显优势.     

顾及相对距离的路灯点云分层提取方法研究

路灯提取是车载点云目标提取的重要研究方向之一,但由于路灯上部和下部容易产生粘连和遮挡,路灯识别往往存在困难。针对此问题,考虑灯杆中部不易产生粘连和遮挡这一特点,结合灯头与灯杆之间的相对位置关系,提出了顾及相对距离的路灯点云分层提取方法。首先用布料模拟滤波（CSF）算法将原始点云分为灯头层、灯杆层和地面层,在此基础上对灯头层和灯杆层点云进行连通域分析并输出聚类;然后根据灯杆层各聚类矩形对角线长度和拟合圆内部范围提取灯杆点云;最后根据灯头中心与灯杆中心的相对距离搜索灯头点云,从而实现完整路灯点云的提取。对三组数据进行实验分析,结果表明：所提方法对数据1的正确率、完整率、质量和F1值均为100%;对数据2的正确率、完整率、F1值均为87.50%,质量为77.78%;对数据3的完整率和质量均为94.74%,正确率为100%,F1值为97.30%。所提方法能够实现对路灯点云的有效识别和提取。     

基于多核DSP的激光点云解算算法并行设计

快速、实时地进行点云解算以及获取三维坐标信息是当前遥感应用的发展趋势。针对机载激光雷达点云计算量大、处理算法复杂等特点,设计了基于TMS320C6678多核DSP的并行、高效激光点云处理方法。首先,简要介绍了点云解算的算法原理和特点;其次,具体说明了基于TMS320C6678多核DSP的并行点云解算架构设计;最后,利用机载激光雷达系统获取的数据对设计的多核DSP并行处理架构进行了验证,并比较分析了同平台下单核和多核处理器的运行效率。     

云边端架构下边缘智能计算关键问题综述：计算优化与计算卸载

近年来,随着入网设备数量与数据体量的急剧增加,以云计算为代表的中心式计算模式的缺点越来越显露出来。边缘计算,即让计算尽量靠近数据源,以减少数据传输时间和网络延迟,作为云计算的补充,已经成为学术界和工业界关注的焦点。该文面向边缘计算中应用较广的实例架构—云边端架构,以及边缘计算的典型应用—边缘智能计算,讨论云边端架构下边缘智能计算的两大关键问题：计算优化和计算卸载。首先分析和梳理了云边端架构下边缘智能计算优化的应用与研究现状。然后讨论了云边端架构下计算卸载的研究思路和现状。最后,总结提出了目前云边端架构下边缘智能计算业务所面临的挑战和未来研究趋势。     

CO2高温光谱参数测量系统设计与实验

CO_2和CO被称为燃烧效率指示性气体,燃烧流场中CO_2的精确测量对工业燃烧过程的节能减排和发动机燃烧状态诊断等都具有重要意义.研究CO_2气体的高温光谱参数,包括:线强、自加宽系数、温度系数,可提高燃烧过程中CO_2浓度的测量精度和可靠性.为了获得可用于燃烧诊断的CO_2吸收线的高温光谱参数,基于可调谐半导体激光吸收光谱技术设计了一套最高温度可达2 073 K的精确控温控压气体光谱参数测量系统.采用该系统开展了CO_2R(50e)吸收线(中心频率为5 007. 787 cm-1)的高温光谱测量实验,获得了温度范围1212～1873 K内多个压强下的纯CO_2气体的大量高温吸收光谱,经热辐射背景扣除、基线拟合、时频转换、多线组合非线性最小二乘法拟合等数据处理过程,得到温度范围1 212～1 873 K内CO_2R(50e)吸收线的线强、自加宽系数及温度系数,其中线强不确定度1. 5%,自加宽系数不确定度小于4. 5%.这些参数是对现有数据库的补充和完善,对燃烧诊断中的CO_2浓度检测有很大帮助,能够满足燃烧过程中CO_2浓度精确反演的需求.     

基于迭代式动态规划的影像密集匹配

针对动态规划影像密集匹配中因匹配的整体相关性导致的误匹配点连带扩散效应问题,提出了一种基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法。该算法在影像密集匹配过程中引入了视差方向一致性、视差突变性作为迭代判定准则,通过对动态规划匹配结果中不满足迭代条件的候选匹配点子集进行分析,在候选匹配点子集中识别出误匹配点并去除之,反复迭代直至满足迭代准则,从而解决了误匹配点的连带扩散效应问题。该算法已成功应用于嫦娥三号遥操作项目,经在轨应用的检验表明,提出的基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法能够极大地降低立体影像匹配中密集同名点的误匹配率。     

轻小型无人机载激光雷达系统研制及电力巡线应用

基于无人机载平台的轻小型激光雷达系统是当今研究的热点,该系统具有价格低廉、方便携带和使用灵活的特点,近年来发展十分迅速。针对轻小型无人机载激光雷达系统研制所涉及的时间同步与结构集成设计、安置角误差消除等开展研究,提出了一种适用于复杂地形工况环境下的轻小型无人机载激光雷达数据采集与处理分析的完整解决方案,并利用集成后的系统开展了电力巡线巡检应用,试验数据分析结果充分展示了该系统在电力巡线上的优势,验证了其功能与性能。     

一种遥感图像太阳—观测几何归一化方法

宽空间覆盖、高观测频率传感器往往具有较大的观测视场,大观测视场带来的问题是不同位置和不同时间的太阳—观测几何不同。因此,在半经验的核驱动BRDF模型基础上,提出一种新的模型用于遥感数据太阳—观测几何归一化,利用植被指数组成的二次多项式作为基于核驱动的半经验BRDF模型中体散射部分和几何光学散射部分的核系数,并使用目标在不同时间的多角度观测数据反推用于太阳—观测几何转换的模型系数。分别利用红色和近红外波段的模拟数据和真实观测数据对模型进行验证,结果表明新提出模型的模拟值与真实观测值具有较好的一致性,能够应用于遥感图像的太阳—观测几何转换。