基于多源特征融合的高分辨率遥感图像近海养殖区提取方法研究

近海养殖区是重要的海洋灾害承灾体,开展基于遥感技术的近海养殖区提取研究,对快速掌握沿海地区基础信息、减轻与防御海洋灾害有重要意义。利用国产高分系列遥感卫星图像,以福建省东山岛海域为实验区,在分析近海养殖区光谱特征的基础上,构建特征指数提取光谱特征,利用灰度共生矩阵的方法提取养殖区纹理特征,经过特征选择后融合养殖区的光谱与纹理特征,实现特征降维生成新特征,最后利用Otsu阈值法分别提取筏式养殖区与渔排网箱养殖区两种近海养殖区,实现对近海养殖区的高精度提取与分类。最终筏式养殖区的提取精度在80%以上,鱼排网箱养殖区的提取精度在90%以上,养殖区整体提取精度可达87%。     

融合波段特征的多光谱遥感影像感知哈希认证算法

目的 多光谱遥感影像的完整性、真实性等安全问题逐步受到人们的关注,但是,传统认证技术更多地关注数据载体的认证,其不能满足多光谱遥感影像的认证需求。针对多光谱遥感影像的数据特点,提出一种融合波段感知特征的多光谱遥感影像感知哈希认证算法。方法 首先,采用隐形格网划分将多光谱影像的各个波段划分成不同的区域;然后,采用离散小波变换对各波段相同地理位置的格网单元进行分解,并分别采用不同的融合规则对小波变换后的不同分量进行融合;最后,通过Canny算子与奇异值分解提取融合结果的感知特征,再对提取的感知特征进行归一化,最终生成影像的感知哈希序列。多光谱影像的认证过程通过精确匹配感知哈希序列来实现。结果 本文算法采用Landsat TM影像和高分二号卫星的融合影像数据为实验对象,从摘要性、可区分行、鲁棒性、算法运行效率以及安全性等方面进行测试与分析。结果表明,该算法只需要32字节的认证信息就能够实现多光谱遥感影像的认证,摘要性有了较大提高,且算法运行效率提高约1倍;同时,该算法可以有效检测影像的恶意篡改,并对无损压缩和LSB水印嵌入保持近乎100%的鲁棒性。结论 本文算法克服了现有技术在摘要性、算法运行效率等方面不足,而且有较好的可区分性、鲁棒性,能够用于多光谱遥感影像的完整性认证,尤其适合对摘要性要求较高的环境。     

桩侧阻力与抗剪强度的关系及其随深度的变化

该文在库伦定律的基础上,建立起土体的抗剪强度指标与桩侧阻力的数学模型,并运用该数学模型对土的抗剪强度和桩侧阻力的关系以及桩侧阻力随深度的变化特点进行了分析,分析认为:除特定条件,桩的极限侧阻力与桩周土的抗剪强度不一定相等,桩土接触面不一定是剪切破裂面;不同类型的土中,桩的极限侧阻力随深度的变化规律不同,部分类型的土因内摩擦角和侧压力系数之间的特定关系而使桩的侧阻力表现出了"深度效应"。