侧扫声呐图像辐射畸变综合改正方法研究

针对现有侧扫声呐辐射畸变改正方法难以实现复杂底质及作业环境下图像精细获取的问题，基于侧扫声呐图像辐射畸变诱因，提出侧扫声呐图像辐射畸变综合改正方法。该方法在胶州湾水域得到应用，消除了海况差、底质变化明显及人为增益参数调整等问题的影响，实现了复杂海洋环境及噪声影响下图像的高质量获取。与传统统计方法比较表明，综合法处理后图像熵值减小、峰值信噪比增加，图像质量得到有效提高。     

北海—涠洲岛海底地形地貌特征及成因分析

文章介绍通过侧扫声呐仪器对海底的扫描,结合测深数据、表层样品测试结果,以及该区地质和物探资料,描述北海—涠洲岛海底地形地貌特征,分析该海区海底地貌成因。     

顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法

海底地形数据是进行海洋科学研究、工程建设的重要数据源,水深信息作为海底地形数据的基础信息,反映了海底地形的起伏变化。因此,如何有效地处理水深数据成为海洋测绘的重点研究内容。为解决海量多波束测深数据的数据冗余问题,提出了一种顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法,能够兼顾数据抽稀的精度和地形特征点的保留。考虑到存在含有空洞、凹边界等局部空白区域的多波束测深数据,首先利用Alpha Shape算法提取测深数据局部空白区域的边界点;然后采用坡度和高程相结合的抽稀算法删除冗余点,得到抽稀结果。在实验区内,通过与基于坡度抽稀、顾及地形复杂度抽稀和基于系统抽稀算法进行对比实验,结果表明：(1)本文抽稀算法在测深数据局部空白区域生成的等深线较上述抽稀算法更贴近原始测深数据等深线的形态,可以有效保持地形形态完整性;(2)对不同地形的测深数据进行抽稀,本文算法的精度较上述抽稀算法均有不同程度的提升,尤其抽稀率较低时,本文算法较上述算法在MSE分别提升了16%、27%、14%和10%、36%、2%,RMSE分别提升了7%、12%、7%和5%、17%、3%,体现了本文算法对不同地形多波束测深数据抽稀的有效性...     

基于改进“移去-恢复”算法的海底地形构建方法研究

为解决源测量数据生成海底地形过程中,数据处理方法影响海底地形精度和分辨率的问题,提出了一种多源水深数据融合方案。在分析DEM、海图水深和多波束测深数据特点的基础上,兼顾不同数据源的优点,克服单一数据源的不足,基于“移去-恢复”算法进行改进,使算法更适用于融合高精度数据源,融合海图水深和多波束测深数据于DEM,构建新的海底地形数据集。选取试验区进行真实数据试验,试验结果表明,该方法既能提高海底地形整体的精度和分辨率,又能保留高密度区域的细节信息。在试验区内,原始DEM数据分辨率为15″,均方根误差为29.408 m,传统经典的“移去-恢复”算法构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为28.563 m,本融合方案构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为18.841 m。可见,与传统算法相比,本文算法对高精度数据源的融合效果更好,构建的数据集精度更高。     

一种基于Harris角点检测的SVG转换可视化效果评价方法

SVG作为移动互联时代获得各种丰富图形信息的有效表达方法,已成为LBS中空间信息表达与描述的热点应用之一,但目前的研究大多没有考虑多源数据格式向SVG格式转换后的图像质量评价问题。针对多源空间数据向SVG格式转换方法和转换效果评价技术,本文设计了栅格数据和矢量数据向SVG格式转换的表达方法,分别利用直接载入栅格图像和编程实现矢量数据转换的方法实现了多源空间数据向SVG格式的有效转换;从定性与定量相结合的角度分析了转换前后的图像质量,设计了角点检测评价指标和流程,提出了基于Harris角点检测的SVG转换前后图形几何质量的评价方法。实验证明:SVG格式比较适用于位置服务中对空间数据尤其是矢量数据的表达,经过SVG转换后的图像,无论是栅格数据还是矢量数据都具有较高的图像质量,且栅格数据的转换效果相对略差于矢量数据;验证了一种基于SVG的移动位置空间服务信息表达和组织模式,对普及和强化SVG在位置服务系统中的应用具有一定的推动作用。     

多尺度纹理及多光谱影像协同的遥感岩性识别方法

岩性识别是遥感图像分类的难点,也是遥感地质应用的难点和热点。从遥感地质应用的实际需求出发,以西昆仑地区侏罗纪沉积岩地层为例,通过尺度转换提取高分遥感图像的多尺度纹理信息,采用波段叠加的方式协同多尺度纹理信息与ASTER影像多光谱信息进行岩性识别方法研究。利用WorldView 2全色数据进行向上尺度转换,形成空间分辨率分别为0.5,2,5,10,15,30 m 6种尺度图像数据,基于灰度共生矩阵提取各尺度上的纹理信息;将不同尺度的纹理信息分别与ASTER多光谱数据叠加形成协同数据;采用监督分类方法对研究区协同数据进行岩性分类。结果表明:①岩性纹理信息对空间尺度表现出依赖性,纹理信息量及含义随空间尺度不同而变化;②每套特定岩层因其独特的几何空间结构特征(厚度、产状、夹层、互层等)都有与之相适应的最佳纹理尺度,且该最佳尺度下纹理与光谱的协同效应最大;③纹理信息与多光谱数据形成的协同数据能有效提高岩性分类的精度,分类精度提高的程度与纹理计算的尺度相关。研究区岩性分类结果显示当纹理尺度为10 m时,与仅基于ASTER纯光谱分类结果相比,精度提高了约6.9%。?      

基于多源遥感数据的农村居民点用地提取技术

在分析和改进传统的建设用地、不透水面遥感分类方法的基础上,针对农村居民点用地的特点,提出了一种结合面向对象分类技术、多源、多时相遥感数据数据综合分析技术,借助先验知识,通过遥感手段与GIS技术相结合进行农村居民点用地分类提取的新方法。使用北京市遥感数据进行了实验,自动分类结果准确率高。另外,通过对图像分割后得到的图像对象进行多边形编辑,可以进一步提高准确率,从而满足高精度研究和监测的需要。     

利用RTK进行多波束水深测量时GPS高程数据的处理

利用RTK进行多波束水深测量时,GPS高程在提供瞬时垂直基准方面起着重要的作用。海上实际作业过程中,GPS信号经常会发生失锁现象,造成部分历元高程数据突变,导致海底地形失真。该文以茂名某项目为例,首先介绍了根据EGM2008大地水准面模型,利用高程拟合法将多波束水深测量时GPS椭球高转换为正常高的方法;然后针对GPS信号失锁现象,提出了利用RTK高程中的固定解来求算海水潮位面的方法,同时阐述了该方法的优势。     

基于图像理解的土地利用分类信息提取

基于图像理解理论原理,采用面向对象分类软件作为基础软件平台,模拟人类大脑对图像的认知过程,概括出不同地类的知识表达,并构建函数作为类别的特征描述,更大限度地挖掘中低分辨率卫星数据的信息。研究结果表明,基于图像理解的土地利用分类信息提取方法有效地提高了地类的检出效率和分类精度,为中巴卫星应用于国土资源宏观监测的可行性提供了依据。     

基于支持向量机的遥感图像分类方法

为了提高遥感图像分类的精度,弥补传统最大似然分类方法所固有的分类时样本不足的缺陷,提出了一种基于支持向量机、光谱特征和纹理特征相结合的遥感图像分类方法。采用ETM数据,按照其所提方法进行了具体分类实验,并将实验结果与最大似然法分类的结果进行了比较分析。结果表明,利用基于支持向量机的方法进行遥感图像分类,精度明显优于最大似然法分类的精度。利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果要好。     

多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用研究进展

多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类：固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。     

基于多源遥感数据的第四系覆盖物分类方法研究:以内蒙古旗杆甸子幅１∶５万填图试点为例

遥感图像分类技术对于荒漠草原浅覆盖区第四系覆盖物分类具有重要意义。以内蒙古旗 杆 甸 子 幅１∶５万填图试点为例，基于 ＡＳＴＥＲ、ＧＦ－２等多源遥 感 数 据，利用植被抑制法、波 段 比 值 法、主 成 分 分 析 以 及 纹 理 信 息提取等多种方法，充分考虑了多光谱数据的光谱信息和高分辨率数据的形状、空间结构、纹理信息等特征，结合面向对象分类法，对研究区第四系覆盖物进行了分类，并比较分析了不同分类方法的分类效果与精度。结 果 表 明:将波段比值、主成分分析以及纹理分析多种特征作为辅助数据参与分类，其分类效果优于基于单一 ＡＳＴＥＲ 数 据进行的分类；通过几种不同分类方法的比较分析，发现多特征面向对象分类的总体精度最高，达 到８５．４０％，比 多特征传统监督分类的总体精度提高了约１１％，分类影像上地物边界清晰。该法分类技术可以为荒漠草原浅覆盖区的地质填图提供相关技术支持。      

再钻南海“可燃冰”——聚焦中国海洋天然气水合物勘探进程

广州海洋地质调查局今年该局共安排了"海洋六号"等4艘调查船,在南海北部西沙海槽等3个海区展开7个航次的综合调查,对我国南海北部的"可燃冰"资源开展了地质取样、海底摄像、浅层剖面、多波束调查,并采用了高分辨率二维地震、准三维地震等调查手段,以及海底地震仪、水下机器人、海底可控源电磁等新方法和新手     

浅地层剖面探测在航道工程可行性研究中的应用

文章介绍了浅地层剖面探测在航道工程可行性研究中的应用,探明海底底质类别、岩礁埋藏深度等,为今后开展工程建设提供参考。     

基于开源方式的多源网络地名数据库整合

目前我国地名数据库的建设主要靠传统测绘手段完成,存在周期长、成本高、效率低的缺点。随着地理数据服务的发展,出现了一些在格式、尺度、范围、内容、现势性等方面具有差异性的免费地名数据库。本文提出了一种整合多开源网络地名数据库形成统一格式、多尺度、内容完备、现势性强的矢量地名库的方法。首先通过OGR和数据访问API构建不同文件格式的网络地名库的矢量格式转换模型,然后对多网络地名库进行矢量转换,最后对其进行数据预处理、数据处理、数据分类映射等处理过程建立矢量地名数据库。本文以香港地区的Geonames,GNS,OSM地名数据库整合为例,验证了方法的可行性。     

侧扫声呐系统在荣成海流能电站示范工程中的应用

介绍了侧扫声呐系统在荣成海流能电站示范工程中的应用,对侧扫声呐系统的工作原理、图谱的特点及影响图谱影像质量的因素进行了分析,基于海流能示范工程扫测图谱影像进行了数据处理与特征提取,并将地貌分类成果应用到设计施工中取得了较好的效果;对工程应用中遇到的问题进行了总结。     

环境背景数据的分类编码与应用

以环境背景数据为研究对象,通过对语义时间、存储格式、记载介质、负责机构、专题信息等属性特征的分析,提出完整的环境背景数据概念;强调环境背景数据的分类编码,应侧重环境背景数据的发现,并着重讨论分类编码的贯彻实施应以元数据为标准载体,在统一的环境背景数据分类编码无法确定时,利用核心元数据中的关键字字段实现分类编码的间接引用,确保元数据标准对不同系列分类编码的兼容并包。     

融合高度特征的高分遥感影像多尺度城市建筑类型分类

城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。     

卫星图像边缘与纹理特征提取

在卫星遥感图像的分析中,提取图像的边缘和纹理特征,对于识别图像的类型,从而完成对目标物体的分析十分重要.根据欧空局提供的Envisat 卫星的共享数据,通过C 程序设计转换成dat数据格式并在Matlab环境中显示.依据卫星遥感图像的特点,讨论了几种图像边缘检测和纹理特征提取的方法,如微分算子、模糊C均值聚类、灰度共生矩阵等,通过分析、比较、判断,应用图像实例验证说明了上述分析方法的有效性与特点.     

改进的混合2D-3D卷积神经网络高光谱图像分类研究

卷积神经网络在进行高光谱图像分类时,往往需要设置较多的参数,因此其计算效率受到很大影响。基于混合卷积神经网络模型,本文利用全局平均池化层代替原有的全连接层,将卷积层输出的多个特征图映射为一个特征点,并将多个特征点构成一维向量,形成改进后的混合2D-3D卷积神经网络模型;最后,对改进后的模型分别在IP(IndianPines)数据集、PU(PaviaUniversity)数据集及Botswana数据集上进行测试。结果显示,总体分类精度分别达到99.64%、99.98%、99.91%。这表明在大量减少参数的条件下仍具有较好的分类性能。