基于SAIL模型的HJ-1卫星LAI反演算法研究

基于辐射传输模型和人工神经网络算法,研究出适用于环境一号卫星CCD相机数据的叶面积指数反演算法针对环境一号卫星CCD相机的波段特征,设计出一种新的植被指数HJVI,有效的避免了数据饱和现象,提高了算法的精度。     

基于全极化雷达数据反演夏玉米覆盖农田表层土壤含水量

基于RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,建立了不同极化方式的后向散射系数与夏玉米植被含水量的响应关系,获得了山东禹城夏玉米覆盖区域农作物含水量。在此基础上,对＂水—云模型＂的参数进行了修改,从总的极化雷达后向散射中去除了植被影响,获取了土壤组分的后向散射系数,从而能够通过雷达多极化数据得到表层土壤含水量。结果表明：夏玉米植被含水量观测值与VH、VV后向散射系数的相关性均达到显著水平,相关系数分别为0.86和0.79,VH极化优于VV极化;在RADARSAT-2四种极化方式下,VV极化下的＂水—云模型＂理论计算的误差平方和最小,是研究区表层土壤含水量反演的最优极化方式。     

遥感图像配准中的块效应模拟

提出和实现了一种随机遥感图像模拟新方法,该方法集成了PROSAIL模型、随机地物类别生成和尺度扩展机制,实现了随机点图像模拟和随机块图像模拟.实验中定量模拟了HJ-1 CCD传感器近红外成像光谱波段图像及具有不同平移、旋转、尺度变化影响的实验图像.利用模拟图像研究了平移、旋转、尺度变化等多种因素对近红外图像配准的影响,通过模拟地物随机分布及尺度变化的随机块图像分析了块效应在图像配准中的作用,并试验将随机模拟图像用于对图像配准算法进行适宜性分析.模拟实验结果表明图像块效应对图像配准处理具有重要影响.     

基于多方法融合的非监督彩色图像分割

针对传统K-means聚类彩色图像分割方法需要人为设定初始分割类别数目、易受噪声干扰等缺陷,提出一种多方法融合非监督彩色图像分割算法。该算法对原始图像进行光谱信息增强处理以提高图像信息提取效率,对K-means聚类引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index, DBI)自动化确定最佳分割类别数目,通过图像聚类分析并进行像素标签标记,并结合高斯马尔科夫随机场(Gauss-Markov random field, GMRF)理论对标记图像进行分割,最后使用形态学算子进行后处理完成分割操作。试验结果表明。本研究方法具有一定的鲁棒性,且分割效果更接近真实性。通过对分割结果进行量化评价,进一步说明本研究方法在分割精度和准确性方面更具优势。     

基于GF-1 WFV影像和机器学习算法的玉米叶面积指数估算

目的 叶面积指数（LAI）是重要的植被生物理化参数,对农作物长势和产量预测具有重要研究意义。基于物理模型和经验模型的LAI估算方法被认为是当前最常用的方法,但两种方法的估算效率和精度有限。近年来,机器学习算法在遥感监测领域广泛应用,算法具有描述非线性数据拟合、融合更多辅助信息的能力,为了评价机器学习算法在玉米LAI遥感估算中的适用性,本文分析比较了随机森林和BP神经网络算法估算玉米LAI的能力,并与传统经验模型进行了比较。方法 以河北省怀来县东花园镇为研究区,基于野外实测玉米LAI数据,结合同时期国产高分卫星（GF1-WFV影像）,首先分析了8种植被指数与LAI的相关性,进而采用保留交叉验证的方式将所有样本数据分为两部分,65%的数据作为模型训练集,35%作为验证集,重复随机分为3组,构建以8种植被指数为自变量,对应LAI值为因变量的RF模型、BP神经网络模型及传统经验模型。采用决定系数R²和均方根误差（RMSE）作为模型评价指标。结果 8种植被指数与LAI的相关性分析表明所有样本数据中,实测LAI值与各植被指数均在（P<0.01）水平下极显著相关,且相关系数均高于0.5;将3组不同样本数据在随机森林、BP神经网络算法中多次训练,并基于验证数据集进行估算精度检验,经验模型采用训练数据集建模,验证数据集检验,结果表明,RF模型表现出了较强的预测能力,LAI预测值与实测值R²分别为0.681、0.757、0.701,均高于BP模型（0.504、0.589、0.605）和经验模型（0.492、0.557、0.531）,对应RMSE分别为0.264、0.292、0.259;均低于BP模型（0.284、0.410、0.283）和经验模型（0.541、0.398、0.306）。结论 研究表明,RF算法能更好地进行玉米LAI遥感估算,为快速准确进行农作物LAI遥感监测提供了技术参考。     

基于神经网络恶意软件入侵检测的应用

基于深度神经网络(DNN)模型的改进数学工具是恶意软件检测系统发展的趋势,可以提高恶意软件的防护效率.提出了一种开发用于检测恶意软件的深层神经网络体系结构的方法,在开发过程中确定了神经网络模型应用的结构参数优化和方便性,有助于避免长期的数值试验.同时,利用恶意软件数据库进行的多个实验表明,该方法构建了一个神经网络模型,提供了与现代恶意软件检测系统的误差相当的检测误差.通过探讨研究,以适应深层神经网络在检测分析中的应用具备可行性.     

无人机遥感数据处理流程及产品分级体系研究

对天津地区无人机实验获取的单CCD四波段光谱成像仪数据进行分析,首先确定无人机遥感数据辐射/几何校正的方法,然后通过改变辐射/几何校正顺序,设计预处理研究流程,最后从图像的统计特征和纹理特征两方面入手,定量化地分析校正的先后顺序对处理结果的影响,并以此为依据建立新的无人机数据产品分级体系,为无人机遥感数据的处理流程优化及产品分类分级提供参考。     

我国民用航天遥感应用需求变化及时效性分析

为推动我国应用卫星向业务服务型转变，加强遥感卫星用的统筹规划，必须坚持需求牵引的总体思路。以应用为导向，统筹规划对地观测业务成为中国民用航天发展然。在未来很长时期内，重视不同阶段的航天应用需求分析，并以之为指导，有效发挥民用航天综合效益是论一项重要工作。     

生态环境遥感产品生产分系统架构设计与实现

为实现我国生态环境的动态监测与评估,生态环境卫星遥感专题产品和应用产品的业务化生产,研究设计并实现了生态环境遥感产品生产分系统。针对系统功能需求,着重论述了系统的功能设计和架构设计并以"叶面积指数"产品生产为例,对系统的产品生产流程进行了展示。系统通过处理环境卫星遥感数据以及其他相关数据,对我国生态环境和灾害进行监测和评价,为我国环境保护决策提供科学依据。     

应用作业成本法控制采油成本

由于受计划经济体制和财务管理制度的约束，过去采油成本控制方式陈旧、方法单一；同时，油气开发企业生产过程的特殊性和油气成本形成过程中的不确定性因素，也增加了油气开发成本控制的难度。为此，我们联系油气开发企业生产的实际状况，探索把目前较为流行、理论上较为先进的作业成本法应用于采油企业成本控制中，提出了具有实用价值的成本控制方法—作业成本法。作业成本法通过对作业成本的计算和有效控制，可以克服传统的以交易或数量为基础的成本系统中间接费用责任不清的缺陷，使以前的许多不可控间接费用，在作业成本系统中变成可控…