多角度成像解析大豆冠层的二向反射特征

植被冠层二向性反射特征是定量遥感必须关注的一个问题。论文借助自主研发的多角度成像系统,在不同观测时间对不同种植密度下的大豆冠层进行多角度成像数据采集,通过对图谱合一的高光谱影像中大豆植株、土壤背景和阴影叶片进行逐步分离,对比分析纯大豆植被与植被-土壤混合冠层的二向反射（Bidirectional Reflectance, BR）变化特征,研究发现:在主平面观测时,土壤光谱去除后,即纯植被冠层反射率在前向观测时,随着天顶角的减小而增大,这不同于植被和土壤同时存在时的研究结果（BR 随着天顶角的增加而增大）;当观测方向由主平面的前向朝后向变动时,可见光和近红外波段的纯植被冠层反射率表现为逐步增大的趋势,这和土壤光谱去除前的变化趋势也不同;在垂直主平面观测时,去除土壤背景后的纯植被冠层反射率与混合植被反射率特征有相同的趋势,但在垂直主平面方向的对称性更强。上述结果在不同密度、不同观测时间的大豆冠层BR 特征有相近的趋势,这为多角度遥感的发展提供了必要的基础研究。     

基于红边光谱特征和XGBoost算法的冬小麦叶绿素浓度估算研究

研究了基于氮肥效应的冬小麦不同生育期的叶绿素浓度,探讨了XGBoost算法在冬小麦叶绿素浓度估算中的适用性。利用该算法构建了冬小麦叶绿素浓度的高光谱估算模型,并将其与偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）以及人工神经网络（Neural Network, NN）算法进行了对比。结果表明：（1）冬小麦的叶绿素浓度随着氮肥用量的增加而逐渐升高。（2）基于一阶微分光谱（First-order Differential Reflectance, FDR）数据集的估算模型表现最好。通过对比建模数据集与验证数据集的决定系数R²和相对分析误差（Residual Predictive Derivation, RPD）发现,XGBoost算法的效果最佳。（3）通过波段重要性分析发现,XGBoost算法的8个重要波段均在738~753 nm范围内。与8个常用的红边指数相比,通过XGBoost算法筛选到的8个一阶微分光谱波段对叶绿素浓度的准确估算起到了更加重要的作用。该算法可以作为一种有效的高光谱信息挖掘手段来估算冬小麦的叶绿素浓度。     

G2S:基于语义块的知识图谱问答语义解析

问题意图理解是知识图谱问答的主要任务之一,语义解析是当前理解问题意图的主流方法.其主要挑战是如何充分利用知识图谱上下文理解问句中的隐含实体或关系,以及时间、排序和聚合等复杂约束条件等意图.为了应对这些挑战,本文提出了一种基于语义块的知识图谱问答语义解析框架——Graph-to-Segment,框架中的语义解析模型结合了基于规则的准确度和基于深度学习的覆盖度,实现了问题到语义块序列的解析和语义查询图的构造.框架将问题意图使用基于语义块的语义查询图表示,将问题的语义解析建模为语义块序列生成任务,采用编码器-解码器神经网络模型实现问题到语义块序列的解析,然后通过语义块组装形成语义查询图.同时,结合知识图谱中的上下文信息,模型使用图神经网络学习问题的表示,改进隐含实体或关系的语义解析效果.在两个知识图谱问答数据集上的实验表明,模型性能达到了良好的效果.     

高光谱多角度偏振信息反演盐水密度最佳波段

利用折射率可以建立偏振度与液体密度之间的函数关系.以不同浓度的盐水为例,通过USB2000光谱仪测得高光谱偏振信息并计算其密度,发现在不同入射角度计算不同浓度的盐水密度的最佳波段不同,在最佳波段范围内计算的盐水密度精度高.当入射角趋近布儒斯特角时最佳波段范围变宽,可以满足现今遥感技术的要求.该研究结果为遥感技术在监测水体密度方面提供了新的科学依据.     

基于半分析模型的新庙泡叶绿素a浓度反演研究

叶绿素a(Chl-a)含量是反映水体水质的重要参数之一,利用遥感技术监测其浓度具有众多优势.本研究利用2004年5-9月的吉林省新庙泡实测高光谱数据和实验室分析数据,建立了基于三波段的Chl-a浓度反演模型.该模型基于水体叶绿素a、悬浮物、溶解有机物、纯水的生物光学特性分析,优化组合了3个特征波长.结果表明用该方法建立的模型具有一定的物理基础,反演精度较高,其决定系数和均方根误差分别为0.8758、4.98μg·L-1,适合于内陆水体Chi-a含量的定量提取.     

冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究

冻害是造成中国农业生产重大损失的气象灾害之一, 对国内粮食安全生产造成严重威胁。利用图像处理技术提取冻害前后小麦的覆盖度特征, 用高光谱技术研究冻害前后小麦的光谱变化特征并确定遥感诊断的敏感波段。研究结果表明: 可见光波段的绿、红光可用于诊断冻害胁迫, 尤其在绿峰与红谷位置表现明显;近红外波段是判断冻害胁迫的敏感区间。综上, 光谱分析结合图像处理技术用于田间小麦冻害特征区间提取是可行的。     

查干湖水体光谱荧光峰特征与叶绿素α响应关系研究

叶绿素α含量能够在一定程度上反映水质状况,利用遥感的方法监测叶绿素α具有众多优势.通过实测查干湖水体反射光谱和荧光峰特征,分析了2004年5到10月查干湖水的反射谱的荧光峰特征和水质变化的关系.结果表明:1.查干湖水体随着叶绿素α含量的增加,荧光峰位置基本上向长波方向移动,但是并不明显.2.荧光峰位置变化比较适合用于反演叶绿素α含量较高,且范围跨度较大的水体.3.查干湖水体荧光峰高度与叶绿素α具有稳定的响应关系,适合用于叶绿素α定量反演.4.荧光峰高度可以用于查干湖水体叶绿素α定量反演.这些结果为今后利用高光谱遥感技术在查干湖进行叶绿素α含量反演提供了研究和工作基础.     

利用遥感线性影像密度特征预测油气藏

解释了遥感线性影像的含义，根据实践经验指出了线性影像目视解译原则和线性影像统计方法；通过松辽盆地南部东南隆起区遥感找油气试验研究，论述了遥感线性影像密度的油气指示意义。     

分析重尾ON/OFF源功率谱密度的TAM近似法

经过十年的研究，发现电信网络业务流量显示自相似和长相关性。传统模型不能很好的仿真网络特性，而重尾分布的ON／OFF模型能够很好地解释计算机网络业务流量的自相似性的形成机理，它的功率谱密度(PSD)成为判断其突发性的有效手段。本文在Laevens K的基础上，结合Harris CM提出的TAM方法，提出一种计算重尾ON／OFF源的PSD的TAM近似法，并通过MATLAB仿真得到PSD曲线，符合其长相关特性，证明了该方法的有效性。     

基于图像功率谱的激光散斑评价方法

激光散斑在相干光成像、全息术、多模光纤通信、计量等领域具有重要的应用。为了对激光散斑进行评价,提出一种在频域采用散斑图像功率谱谱宽作为激光散斑评价的方法,设计了一种基于光纤振动的功率谱散斑评价实验装置。采用0.5W,532nm激光作为光源,通过电压驱动音圈电机振动光纤对激光散斑进行控制,利用CCD图像采集卡采集图像后,分别采用散斑图像的对比度方法和功率谱方法对不同驱动电压下的散斑图像进行了分析评价。结果表明,功率谱方法具有较高的灵敏度及较宽的评价范围。     

基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法

根据有、无主用户信号时接收信号功率谱最大、最小值差值不同的特点,提出了一种基于功率谱密度中段平均的频谱感知算法.针对估计的信号功率谱在最小值附近波动多、最小值难以根据单个点准确给出的问题,利用接收信号功率谱中段平均值估计功率谱的最小值,降低最小值的随机性对频谱感知算法性能的影响.理论推导了检测门限和检测概率的表达式,并对算法进行了仿真分析.仿真结果表明,在AWGN信道和Rayleigh衰落信道中,本文算法性能都优于已有的功率谱密度频谱感知算法.该算法无需主用户信息,不用进行复杂的特征值分解.     

基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法与性能分析

为了应对复杂环境下非合作通信、电磁频谱监管等宽带接收中存在的先验信息缺失、信道失真严重以及频域呈现不平坦色噪声的挑战,提出一种基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法,该算法不要任何的先验信息,对功率谱进行分段计算梯度,再进行自适应双阈值检测,通过多尺度的技巧提高了宽带频谱感知的稳定性。对该算法在不同信道模型下的统计特性、虚警概率、检测概率以及判决门限的表达式进行了理论推导。理论分析和实验仿真表明,算法适用于高斯噪声信道和平坦衰落信道,能够有效克服色噪声,并且能够实现用户频带范围定位,运算复杂度低、实时性强,对噪声不确定度具有稳健性,能够用于低信噪比场合。     

数字图像水印的扩频实现

文中从扩频角度提出了数字图像水印的相关特性,用类比的方法建立了数字图像水印和信道扩频通信系统之间的联系,并给出了数字图像水印的通信系统模型。着重对两者在信道容量、信噪比、干扰容限和处理增益等方面的相似和联系作了分析与评价,以期作为数字图像水印技术研究、设计的参考。最后结合扩频通信编码技术实现了一个基于ｍ－序列的,可以进行盲检测的图像空间域数字水印方案。     

基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建研究

当前常用的无样本图像重建方法具有分辨率低的弊端,有样本图像重建方法得到的3D激光虚拟图像重建结果有很大误差.为此,提出一种基于功率谱AR模型的3D激光虚拟图像重建方法.建立功率谱AR模型,将Burg技术和自相关法结合在一起,得到合理的AR模型参数.在存在平移、旋转参数的情况下,在功率谱AR模型基础上对图像进行配准处理,...     

基于激光散射图像小麦叶片叶绿素检测研究

为了实现叶绿素含量的无损检测研究,采用激光后向散射图像技术来测量小麦叶片光学特性参量的方法,进行了理论分析和实验验证。利用670nm和970nm的半导体激光器和视频成像系统获得了小麦叶片的激光后向散射图像,通过漫反射理论分析了叶片组织表面的漫射光分布和在这两个波长下绿叶、黄叶、干叶的激光后向散射图像的变化特征,取得了其光学特性参量数据(约化散射系数和吸收系数),并与叶片的叶绿素相对含量值建立对应的函数关系。结果表明,小麦叶片的光学特性参量与叶绿素相对含量值呈现线性相关,其中利用约化散射系数建立的叶绿素相对含量值预测模型中,预测集样本的相关系数为0.9095,预测均方根误差为5.9;利用吸收系数建立的叶绿素相对含量值预测模型中,预测集样本的相关系数为0.8366,预测均方根误差为7.5,说明激光后向散射图像技术测定植物叶绿素含量是可行的。这一结果对激光散射图像实现农作物长势诊断是有帮助的。     

BIQI和JND相结合的图像增强客观评价方法

提出一种结合盲图像质量指标(BIQI )和临界可见偏差(JND)的图像增强 客观评价方法。方法基于Retinex理论,将测试图像分成反射图像和照度图像 ,分别对反射图像和照度图 像进行BIQI和JND评分,得到的评分之和作为图像增强客观评价得分。对原图 像失真和背景亮 度的变量控制系列的实验表明,Retinex分解得到的反射图像只受失真的种类 和失真程度影响,而照度图像代表 原图像环境光照信息具有亮度阈值效应;应用本文算法对增强后的图像评分得到Score的 最高分为 0.609,与主观评价结果一致;而PSNR、SSIM的评分都是和原图像本身比较, 不能表明图像增强效果。实验结果表明,本文算法的评价结果与主观视觉一致,能用于定量 对图像增强进行客观评价。     

基于攻击图的多源告警关联分析方法

现有基于攻击图(attack graph)的告警关联分析方法难以全面处理告警关联关系,同时,漏报推断和告警预测带来大量冗余路径误报。针对以上问题提出了基于攻击图的多源告警关联分析算法,能够综合应用图关系和阈值限制进行联动推断和预测,达到更为全面解决攻击图中的告警漏报和减少误报数量的目的。同时,将告警处理算法并行化,提出了AG-PAP告警并行处理引擎。实验表明,该方法能够提升关联分析的有效性和性能表现。     

基于2DPCA的红外显微图像分析

为了提高光谱分解效率,提出一种基于光谱方向的2DPCA的光谱分解方法,该方法可以直接利用原始图像矩阵进行光谱分解。通过对兔子动脉和多层油漆中红外显微图像的分解实验,验证了2DPCA光谱分解方法的可行性和有效性。实验表明,当光谱数大于通道数时,采用2DPCA的光谱分解效率高于PCA的光谱分解效率,并且随着光谱数与通道数比值的增大,2DPCA的优势更明显。