基于粗糙集的多源信息融合处理技术

基于粗糙集理论与融合分析评价提出了多源遥感信息粗糙决策级融合算法,有效地提高融合的速度和精度.基于粗糙集的决策级融合算法是一种最小算法,即基于不可分辨的思想和知识简化的方法,提出了融合处理中决策规则的最小化方法和基于粗糙集理论的规则生成技术,用来精化知识,删除冗余信息,克服信息的过分膨胀和低效现象.利用粗糙集进行信息融合能够方便地对不完整数据进行分析、推理,提取有用特征和简化信息处理,生成的融合决策规则简单易行,能够显著地提高融合速度,增强系统的决策能力.     

PHI高光谱数据和高空间分辨率遥感图像融合技术研究

提出了一种新的高光谱图像融合技术———基于最佳指数准则的高光谱小波包图像融合方法,即首先利用最佳指数选择高光谱的最佳合成波段,得到低分辨率的彩色合成影像,然后采用一种基于区域多特征的小波包融合算法进行融合处理.文中利用上海地区PH I高光谱数据和高分辨率全色航空像片来验证算法的有效性,实验结果表明该方法可有效的实现高光谱数据和高空间分辨率遥感图像的融合处理.     

数据服务QoS评估及择优机制研究

针对当前UDDI服务不能保证服务发现的有效性及数据服务效率的问题,提出了基于QoS的数据服务择优机制,定义了针对数据服务的QoS评估模型及评估要素的量化规则,给出了数据服务QoS的量化计算方法及择优策略;结合UDDI和MDS技术设计和实现了支撑数据服务择优机制的元数据服务,进行了基于QoS的数据服务择优实验。实验结果表明,提出的基于QoS的数据服务择优机制能够有效地提高数据服务的效率。     

基于粗糙集的图像智能增强预处理

以Rough集理论为主要研究方法，以智能化图像的自动预处理为主要应用目标，系统研究了数据发掘、知识发现(SDMKD)、人工智能的理论与方法，特别是Rough集理论，并开拓性地将其引入图像的预处理中，从崭新的角度解决了智能预处理系统的一系列难题，并实现智能预处理系统的绝大部分功能。最后给出了一个智能预处理系统的实例，取得了明显的效果。     

基于粗糙集理论的遥感影像分类研究

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,可以有效地分析和处理不完备信息,已经在模式识别、机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等众多科学与工程领域得到成功的应用,并具有相当的发展潜力,该文在深入研究粗集理论基础上,将其引入遥感影像的处理中,对遥感图像分类进行了系统的研究。文中基于图像的粗糙集知识系统,提出了一种新的遥感图像知识分类算法———粗糙分类法,最后给出了一个相应的实例。     

基于粗糙聚类模型的遥感影像分类研究

1引言 遥感影像分类是遥感技术的重要应用领域之一,其通过对遥感影像中各类地物的光谱、空间结构信息等特征量进行分析,发现特征模式,用一定的分类原则将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像各个单元规划到各个子空间去,可以更加直接生动地表现影像目标性质,提高影像解译判读能力.近几年来,伴随着新兴的学科分支如神经网络、遗传算法、归纳学习同遥感影像分类的结合,该领域的研究也更加广阔、复杂和富有挑战性.     

有理函数模型在航空航天传感器摄影测量重建中的应用及分析

建立传感器成像的数学模型是进行摄影测量立体定位和后续处理的基础。本文首先对有理函数模型的定义及求解方法进行介绍，接着通过有理函数模型拟合画幅式、推帚式传感器严格几何模型的试验，验证了适当方式构建的有理函数模型能够“替代”严格传感器模型完成摄影测量处理并能实现传感器参数的隐藏化。     

基于OpenGVS战场火焰烟雾的模拟

战场特效有助于虚拟战场环境气氛的烘托,其模拟质量直接影响着整个战场仿真的质量.对于战场上的烟雾、火焰等不规则物体,不能采用传统的几何方法建模,而只能采用粒子系统等复杂的数学模型进行模拟.但在战场环境模拟时,同一场景中常常会出现多处火焰、烟雾的情况,这时巨大的计算量势必大大影响场景仿真的实时性.文章对基于OpenGVS的特效实现方法进行了研究,提出一种基于OpenGVS开发平台,将粒子系统模型与二维纹理动画模拟相结合的实现方式,明显减少了模拟所需计算量.将此方法运用到某型高炮训练仿真器的场景模拟中,实际应用表明,保证实时性的同时使战场特效得到了高质量的模拟.