融合机载LiDAR和高光谱影像的土地利用分类

高光谱影像具有丰富的波谱和纹理信息，机载LiDAR点云数据包含了地物高密度、高精度的三维信息。分别从两种数据中提取地物的光谱特征、纹理特征和高度特征，并进行不同的特征组合，然后采用随机森林分类器进行地物分类实验。结果表明，机载LiDAR点云和高光谱数据在地物分类方面具有很强的信息互补性；融合了LiDAR高度特征的总体分类精度和Kappa系数均优于仅使用高光谱影像，其中“PCA+NDVI+GLCM+CHM”的特征组合总体分类精度和Kappa系数最高，分别为85.96%和0.81;与未加入LiDAR特征的组合相比，总体分类精度提高了5.33%。     

基于CBERS-02B的矿区地物信息的提取

应用面向对象分类方法,对山西省平朔露天煤矿进行信息提取。以中巴资源卫星CBERS-02B卫星遥感影像为数据源,利用面向对象分类方法进行多尺度分割并建立分割等级,通过对不同分割尺度的分割结果进行比较,获得最终分割尺度,并结合具体地物的光谱、空间等特征,采用模糊分类中的隶属度函数分类方法,最终将地物分为植被、道路、矿区建筑、煤堆、开采面、废石堆六类。最后使用误差矩阵对分类结果进行精度评价,其总体分类精度达到了88.63%,Kappa系数为0.89。     

基于随机森林和纹理特征的苹果园遥感提取

为准确、快速地从高分影像中获取苹果种植分布信息,以QuickBird遥感影像为数据源,首先采用分形理论和灰度共生矩阵(GLCM)提取纹理特征,然后将提取的分形纹理和GLCM纹理特征分别与光谱特征组合,最后开展随机森林分类实验,对不同分类特征和不同分类方法的实验结果进行比较。结果表明:光谱+GLCM纹理识别苹果园的效果明显优于光谱特征和光谱+分形纹理,其苹果园提取精度为95.99%,比光谱分类显著提高11.83%,比光谱+分形纹理提高1.34%;在相同分类特征下随机森林分类结果最高,其中,随机森林结合光谱+GLCM纹理分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.30%和0.94,较最小距离和支持向量机分类有明显提高。     

基于高光谱图像的协同分层波谱识别--以兰州、榆林地区为例

提出协同分层波谱识别法,分别从兰州、榆林市Hyperion高光谱图像上识别9种目标地类,并与SVM监督分类对比。针对Hyperion图像波谱识别的4个难点:光谱信息高保真融合、敏感谱段提取、"椒盐效应"去除、消除"同物异谱"现象导致的误判,协同应用WP-GS融合、导数变换、4尺度面向对象分割和多谱段SAM解决上述难点,并基于Hyperion导数变换图像分析波谱变化特征、提取敏感谱段、从4个尺度层依次识别9种目标地类,然后根据目视评判和定量评价,与综合使用Gram-Schmidt光谱锐化融合/Savitzky-Golay卷积滤波/PCA变换的SVM监督分类结果比较识别精度。实验结果表明WP-GS融合的光谱保真效果优于Gram-Schmidt光谱锐化;4尺度面向对象分割抑制"椒盐效应"的效果优于Savitzky-Golay卷积滤波、移动均值滤波;多谱段SAM利用导数波谱特征能够消除因照度不同对同一类别地物的误判。采用协同分层波谱识别法,兰州市Hyperion图像波谱识别的总体精度、Kappa系数分别为89.52%、0.852,较SVM分类分别提高18.68%和17.52%;榆林市Hyperion图像识别地物的总体精度、Kappa系数分别为91.12%、0.873,较SVM分类分别提高17.80%和16.89%。协同分层波谱识别法应用多种技术一体化解决Hyperion图像应用难点,有效利用导数波谱变化特征提取目标敏感谱段,在复杂环境下识别目标地类的能力优于SVM监督分类。     

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI“易饱和”问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.     

归一化阴影植被指数NSVI的构建及其应用效果（英文）

以ALOS AVNIR-2、CBERS-02B CCD、HJ1A-CCD2、Landsat 7 ETM四幅中分辨率遥感影像为试验数据,分析明亮区植被、阴影区植被与水体区的光谱特征与差异,基于近红外波段与归一化植被指数NDVI,构建归一化阴影植被指数NSVI,并评价其光谱差异增强及分类效果.结果表明,NSVI大幅扩大了明亮区植被、阴影区植被、水体区间的光谱相对差异,降低光谱混淆概率;利用NSVI阈值法对四幅试验影像进行分类,总精度均大于97%,总Kappa在0.96以上,且阴影区植被的检测精度均在94%以上,总Kappa系数亦高于0.96.该指数利用地物在近红外波段的辐射差异,解决NDVI只能部分削弱地形影响的问题,扩大地物间的光谱差异,从而提升地物尤其是阴影检测的有效性,且不存在NDVI"易饱和"问题,可为遥感影像阴影去除提供一种新的解决方案.     

基于邻域聚合与深度学习的小样本荒漠草原物种分类

随着气候变化和人类活动的影响,内蒙古草原逐渐荒漠化。为了解决传统地面调查的局限性,以及高光谱数据小样本分类难的问题。本文利用无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)高光谱遥感技术对荒漠草原物种进行数据采集,并提出一种邻域聚合算法结合深度学习的小样本分类方法。首先,通过遗传算法(genetic algorithm, GA)与最佳指数因子(optimum index factor, OIF)对高光谱数据进行波段选择;其次,构建高光谱数据邻域特征,采用邻域聚合算法对其进行邻域特征融合;最后,采用多层感知机(multilayr perceptron, MLP)对融合后的特征进行分类。结果表明,邻域聚合算法在每类地物只有10个样本的情况下总体精度可达93.41%,Kappa系数为0.912 0;并与SVM和多种深度学习模型对比,邻域聚合算法计算效率高、模型大小最小、分类精度最高。该方法的提出,满足草原物种识别要求,为草原生态系统的动态监测提供新方法。     

基于雄安马蹄湾村高光谱影像的遥感分类

<正>近年来，以神经网络为主的深度学习在遥感应用方面发挥着巨大的作用。以雄安马蹄湾村航空高光谱遥感影像数据集为研究对象，运用主成分分析法将原始数据降维至少量特征，分别用随机森林算法、支持向量机和深度神经网络三种分类器进行参数寻优，利用最优参数和高光谱主成分数据训练模型，检验不同分类器对雄安高光谱遥感数据集的分类能力。实验数据结果表明，深度神经网络分类结果最优，Kappa系数可达0.9，总体精度可达90.77%。该研究可以为快速提取遥感目标点信息提供一种支撑。     

基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类研究

针对高光谱图像(HSI)波段之间的冗余性给高光谱图像分类结果产生的不利影响,研究基于多融合多尺度特征的高光谱图像分类方法。将采用于主成分分析降维处理的HSI数据作为多尺度特征多融合残差网络输入,利用多尺度特征多融合残差块提取HSI中的光谱特征和空间特征,并组成若干组光谱-空间特征;采用支持向量机展开分类处理,获取各光谱-空间特征的概率输出结果和权重,建立多特征加权概率融合模型,利用最大后验概率获取高光谱图像分类结果。实验结果表明:光谱-空间多尺度特征融合残差块数量为2+2模式、空间输入尺寸大小为9×9,可获取最佳多尺度特征融合残差网络;所提方法抗噪能力较好,可较好体现地物细节信息;且具备较高的高光谱图像分类精度。     

高分影像在改进的最优分割尺度下的多层次混合分类

针对高分辨率遥感影像分类时的同谱异物和面向对象分类的最优分割尺度难以确定的问题,提出一种混合的分类方法。首先采用一种改进的目标函数来计算每种类别的最优分割尺度,实现对高分辨率影像的多尺度分割;其次,在每种类别的最优分割尺度下构建多层次分类;最后,在该多层次结构中,采取基于知识规则的分类和SVM分类器结合来进行分类。实验结果表明,本文方法总体精度和Kappa系数较其他方法都有明显的提高。     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于模板的知识集成研究

针对企业和网络系统中存在大量分布式异构知识源的问题,提出了一种基于模板的知识集成方法.研究了基于本体的知识表示,将模板机制应用到集成系统中,并提出了一个基于模板的知识集成模型,为企业语义级知识的共享、集成及有效利用提供了解决方法和理论依据.     

大气散射对激光角度欺骗干扰影响的研究

根据光的粒子性,用蒙特卡罗法构建单个光子在大气传输中的散射模型,研究大气散射对激光角度欺骗干扰效果的影响.结果表明:①非对称因子、大气传输距离和消光系数等对干扰脉冲信号强度有不同程度的削弱,散射产生的迂回路径延迟了干扰脉冲到达导引头探测器的时间.②激光干扰脉冲在大气散射作用下脉冲展宽效应不明显.