基于小波变换的潮位粗差探测定位方法研究

结合小波多尺度分析在粗差探测定位方面的优越性,提出了相应的潮位粗差探测定位方法,根据小波分解的原理,给出了潮位粗差的探测步骤;基于实测潮位数据设计了潮位离散粗差与连续粗差两类实验,并对系统性偏差的探测定位展开研究。结果表明:基于小波多尺度特性构建的粗差探测定位模型可以高效准确地探测定位潮位粗差。     

基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

针对传统的遥感图像道路提取算法存在错漏率较高的问题,提出一种基于时频特征提取和域自适应学习分类器的高分辨率航空遥感图像道路提取新算法。首先利用地统计学抽取道路的时域纹理特征和三维小波变换抽取道路的频域光谱特征,构成高分辨率航空图像中的道路特征。然后使用抽取的道路特征训练由迁移支持向量机模型构建的域自适应分类器,并对高分辨率航空遥感图像进行道路粗提取。最后,结合道路形态特征,用数学形态学方法处理粗分类后的道路,获得提取后的完整道路。仿真实验表明,所提方法能有效降低高分辨率航空遥感图像道路提取中非道路目标的干扰,提高道路提取的精确性。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

EMD-Wavelet-ICA耦合模型及其在GPS坐标序列降噪中的应用

在分析比较经验模态分解(EMD)、小波变换(Wavelet)和独立分量分析(ICA)优缺点的基础上,提出一种新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型。该模型充分利用了EMD的自适应性,对原始信号进行分解获得不同频率的模态函数(IMF),采用标准化模量的累计均值对IMF进行尺度划分;进而分别采用Wavelet和ICA对高频和低频IMF进行降噪,将降噪后的IMF进行多尺度重构,获得降噪后的信号;采用信噪比、标准差、偏差和相关系数等指标对降噪效果进行评价。仿真数据和GPS坐标序列的处理结果表明:与EMD模型和EMD-ICA模型相比,新模型的标准差、偏差均有不同程度的减小;信噪比和相关系数有一定程度的增大,可以获得更好的降噪效果。     

X射线荧光光谱法分析不同类型岩石中10种主量元素的测试能力验证

以28个不同类型岩石标样作外标,用玻璃熔片法制样,采用经验系数法进行基体校正,建立了X射线荧光光谱法(XRF)测定不同类型岩石中硅铝钙镁等10种主量元素的分析方法。该方法被用于参与GeoPT分析测试能力验证,15年来分析了23个不同类型的岩石验证样品。经验证该方法对SiO_2、Al_2O_3、K_2O和CaO具有非常好的分析效果(所有测定结果的|Z|2);对于MgO、MnO、TiO_2和Na_2O四个元素,尽管各有一个样品的分析结果的|Z|2,这主要是样品与标样的基体差异较大造成了低含量样品测定结果超差,但依然可获得好的分析效果;当TFe_2O_31.0%,P_2O_5含量在0.08%~0.80%区间时,分析结果的|Z|2,满足分析期望。总体上所建立的XRF分析方法稳定,可满足应用地球化学实验室测试不同类型岩石中10种主量元素的分析期望。     

热红外与可见光数据的云边缘高度匹配

高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。     

一种快速的全色和多光谱图像融合算法

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在全色和多光谱图像融合中计算复杂度较高的问题,文章提出了一种快速的基于NSCT和超维彩色空间变换(HCT)相结合的融合算法:采用HCT变换提取多光谱图像的亮度分量,使得任意波段的多光谱图像跟全色图像融合的计算复杂度降低;采用NSCT进行融合,使得融合结果的空间分辨率提高的同时,保留原光谱特性。基于Pleiades卫星图像的实验结果表明,跟NSCT变换相比,本文提出的融合算法的融合结果空间细节更加突出,光谱畸变更小,同时计算复杂度显著降低。     

结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波

针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。     

Landsat 8陆地成像仪影像的缨帽变换推导

针对Landsat 8陆地成像仪影像,该文提出了一种缨帽变换系数的推算方法。利用准同步的Landsat ETM+影像缨帽变换结果为目标值,采用普鲁克算法对不同地理分布下的陆地成像仪影像样本点的主成分轴分别进行旋转,得到相应的初始变换系数;通过广义普鲁克分析对所得初始变换系数进行平均化,并以格拉姆-施密特算法保持其正交性,最终得到基于陆地成像仪大气表观反射率数据的缨帽变换系数。验证结果表明,与现有陆地成像仪变换系数相比,该文提出的缨帽变换精度相对较高,误差较小,变换后的不同地物覆盖类型具有更好的可分性。     

改进霍夫变换的枢纽立交桥检测方法

针对传统遥感系统对特定建筑物提取难的问题,该文提出了一种高空摄影系统下基于改进霍夫变换的城市枢纽立交桥检测方法。该方法首先对图像进行预处理和分割,对分割后图像进行形态学处理提取直线和曲线道路,弥补了单一提取直线道路的不足;然后对提取后的道路进行基于改进霍夫变换的近似圆形立交桥匝道的识别;最后依据圆形完整度门限判断可识别的圆形匝道个数,并根据识别数目来判定是否存在立交桥。经过实验比较分析,该方法对于国内外常规的立交桥系统识别效果都较好。