不确定性因素对太湖藻华信息提取的影响

研究3个不确定因素:气溶胶的光学厚度、太阳高度角和卫星观测角对太湖藻华信息提取的影响.结果表明,气溶胶的光学厚度和太阳高度角与大气校正前后藻华提取结果的差异呈正相关,而卫星观测角对藻华信息提取结果的影响最小.对于归一化植被指数法(NDVI),大气校正前气溶胶光学厚度和太阳高度角对阈值选取的影响较大,相关系数为0.42,而大气校正后的相关系数降低到0.34;大气校正前后气溶胶光学厚度、太阳高度角与阈值均呈负相关.对于归一化水体指数法(NDWI),不论大气校正前后,气溶胶光学厚度与太阳高度角对阈值的影响均较NDVI时大,相关系数分别为0.57和0.46,该方法中大气校正前后气溶胶光学厚度与阈值也呈负相关,且NDWI中相关趋势与NDVI中的趋势相反.     

基于GOCI的近岸高浓度悬浮泥沙遥感反演——以杭州湾及邻近海域为例

基于ITT Visual Information Solutions公司的快速大气校正模块QUAC(Quick Atmosphere Correction),采用静止轨道海洋水色卫星(GOCI)数据实现对杭州湾及其邻近海域高浓度悬浮泥沙含量的快速反演,研究表明:1)经QUAC大气校正后得到的真实地表反射率比值与海洋遥感反射率比值基本一致,表明QUAC是一种适用于高浊度水体且快速简便的大气校正方法;2)悬浮泥沙反演结果显示,杭州湾及其邻近海域的悬浮泥沙含量的日变化主要受潮水作用的影响,月季变化主要受长江冲淡水流量季节、季风以及涌潮等影响,杭州湾北部芦潮港沿岸和庵东沿岸悬浮泥沙长期处于高值,为典型的淤积水域.冬季,苏北浅滩的悬浮泥沙在苏北沿岸流的作用下,可穿过长江口,是杭州湾悬浮泥沙的来源之一.由此可见,GOCI小时分辨率的观测能力使得对杭州湾及其邻近海域悬浮泥沙含量动态变化的准实时观测成为可能.     

基于改进SSD算法的遥感影像小目标快速检测

针对遥感影像小目标检测难度大、准确率低、耗时长等问题,本文提出一种基于改进SSD算法以提升遥感影像小目标实时检测精度的方法.(1)采用深度可分离卷积代替普通卷积层,从而减少计算量、加快目标检测速度;(2)修改SSD网络层数,最终使用7个卷积层的SSD作为检测器,选取其中4个卷积层的输出进行检测,进一步减少模型复杂度和训练难度;(3)修改了每个检测层所产生的候选框大小,提高检测精度.实验结果表明:所提出的模型平均准确率达到82.40%,平均每张影像检测耗时1.86 s,充分验证了该方法的有效性.本文提出的基于改进的SSD算法在遥感影像小目标检测中具备有效性和实时性,在遥感影像小目标检测任务中效果良好.     

用于双语科技术语对齐的汉维文可比语料库构建

面向汉文维吾尔文(以下简称汉维)双语科技术语抽取这一应用目标,本文提出新闻科技领域的汉维可比语料库设计方案并进行实验.将网络采集的汉维语料利用机器翻译系统进行初加工后映射到向量空间中并使用LSI算法计算出各向量间的相关性,利用计算后的向量建立索引并依次计算出源文本与候选文本的相似值.本文设计两种实验进行对比,对选取的可比语料进行评估、筛选,最终达到构建汉维可比语料库的目的.     

一种基于分块的遥感影像并行处理机制

高性能计算的基础是集群体系下的大规模并行计算.遥感图像处理效率的提高,依赖于并行计算技术的运用.在分析了已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对远海遥感影像目标物数量相对较少的特点,从软件角度利用四叉树结构对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算的思想,提出了对影像进行并行处理的集群体系任务分配算法模型,实验表明该集群体系下任务分配模型能有效提高图像并行处理的速度.     

一种遥感数字图像匹配的合成算法

分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT 5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.     

卡方校正算法对入侵检测特征选择的优化

在入侵检测系统中互信息特征选择标准可快速选择重要特征,通常信息熵的计算偏差会降低系统的分类性能.为了减少特征选择偏差的影响,提出卡方校正算法(chi-square correction algorithm,CSCA).首先,对所有候选特征进行离散化处理,计算互信息特征选择相关标准的偏差;然后,将偏差项添加在特征选择目标...     

综述乌鲁木齐河流域地表水与地下水的关系

自然界的水资源由大气水、地表水、地下水三个部分组成。三者之间有密切的内在联系,并在一定条件下相互转化构成水体循环。自然界水体循环是按照以下方式进行的:海洋表面受到太阳能的作用使海水蒸发变成水汽进入大气中,水汽被气流带至大陆上空以雨或雪的形式降落到地面上,最后通过江河又(?)到海洋中去,这就是水的大循环。最近Rob xt P.Amlxoggi 教授1978年的论文中把自然界水资源按水循环运动速度分为两类:     

江淮流域持续性暴雨过程水汽输送状况初析

选取江淮流域5个持续性暴雨过程,利用NCAR／NCEP再分析资料对水汽通量进行分析,结合HYSPLIT模式中空气质点倒退运动轨迹的计算,揭示此类强降水事件中海量水汽的源地、输送通道的统计特征和通道建立的天气系统条件：水汽多起源于南印度洋低纬度地区,越赤道气流、阿拉伯海急流、孟加拉湾急流和我国东南沿海低空急流在输送过程不同时期对于输送路径的形成起了重要的作用,同时亚洲夏季风系统的印度季风低压和西太平洋副热带高压的强度和位置也影响着输送路径．并在此基础上,提出了一个形成该类过程的水汽输送条件的初步概念模型．     

台风“麦德姆”引发浙江暴雨的成因分析

利用NCEP再分析资料、MICAPS资料、常规自动站资料对台风“麦德姆”过程进行综合分析,主要对其在浙江中南部和西部造成的暴雨成因作诊断分析.结果表明：（1）副高外围气流为麦德姆移动路径起着关键的引导作用;（2）暴雨区上空较强的水汽通量、高温高湿的湿能量积聚、不稳定的大气层结以及持续长时间的上升运动都为暴雨发生提供了有利条件;（3）根据湿位涡分析,本次过程是一次对流不稳定和斜压不稳定均存在、以对流不稳定为主的台风暴雨过程.暴雨区发生在MPV1负值中心附近,尤其700 hPa的MPV1值指示效果最好,且降水强度与该值有正相关性,中低层深厚的MPV1负值区配合其高层正值区有利于暴雨发生,此外MPV2表征的大气斜压性也与降水强弱呈正相关关系.     

基于机器视觉的梭子蟹质量估计方法研究

传统梭子蟹养殖定期质量估计的方法是捕捞部分梭子蟹进行称重,会对其造成物理和应激伤害,且检测过程中受到人为因素干扰,因此利用机器视觉技术对梭子蟹的质量进行估计.通过摄像头拍摄不同生长阶段的梭子蟹图像,对图像进行模板校正及图像分割,提取梭子蟹面积特征参数.利用最小二乘法对面积和质量进行拟合,其中二次多项式相关性最好可达到0.9220,测试平均相对误差6.40%,证明该方法可以满足梭子蟹质量估计的要求.     

基于MODIS数据的山西省PM2.5浓度估算研究

通过ENVI软件对美国国家航空航天局（NASA）发布的MODIS L1B数据进行几何校正、波段合成、重采样、构建查找表等操作,反演了山西省2020年3—8月气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）,用大气气溶胶产品MOD04_3K验证AOD的反演精度,对反演结果中的高度进行订正,分析了山西省AOD时空分布特征,在此基础上建立了AOD与PM_2.5浓度的回归模型,并通过模型验证估算误差。结果表明：（1）MODIS L1B反演结果具有较高的精度,与大气气溶胶产品MOD04_3K数据的相关系数为0.934。（2）在时间分布上,AOD存在明显的季节性差异,夏季AOD均值远高于春季;在空间分布上,AOD呈现由北向南逐渐增加的趋势,高值主要出现在山西省南部的临汾市和运城市。（3）整体、春季、夏季3类回归模型的平均相对误差分别为25.91%,27.62%,23.87%,表明模型的拟合效果较好,可较为准确地估算PM_2.5浓度。     

基于Shannon-Cosine小波精细积分法的壁画降噪修复方法

为修复受破损且噪声点众多的壁画图像,提出了用偏微分方程（partial differential equation,PDE）扩散的方法对图像进行降噪修复。针对PDE法求解精度较低的问题,提出了一种Shannon-Cosine小波精细积分法,运用小波数值方法对偏微分方程进行离散处理,降低其方程组规模,并采用精细积分法求解,有效提高了计算速度。试验结果表明,采用该算法对受损壁画降噪处理后,视觉上,图像边界更清晰,且噪声点得到有效减少,达到了保边降噪的效果,更符合人眼的视觉效果;客观上,与中值滤波、均值滤波和维纳滤波方法相比,采用本算法处理后的图像其PSNR值和SSIM值均最大。因此,运用Shannon-Cosine小波精细积分法求解图像的PDE模型是可行的,取得了较好的图像降噪效果。     

基于Shannon-Cosine小波精细积分法的壁画降噪修复方法

为修复受破损且噪声点众多的壁画图像,提出了用偏微分方程（partial differential equation,PDE）扩散的方法对图像进行降噪修复。针对PDE法求解精度较低的问题,提出了一种Shannon-Cosine小波精细积分法,运用小波数值方法对偏微分方程进行离散处理,降低其方程组规模,并采用精细积分法求解,有效提高了计算速度。试验结果表明,采用该算法对受损壁画降噪处理后,视觉上,图像边界更清晰,且噪声点得到有效减少,达到了保边降噪的效果,更符合人眼的视觉效果;客观上,与中值滤波、均值滤波和维纳滤波方法相比,采用本算法处理后的图像其PSNR值和SSIM值均最大。因此,运用Shannon-Cosine小波精细积分法求解图像的PDE模型是可行的,取得了较好的图像降噪效果。     

自适应迎风格式求解奇异摄动两点边值问题的高精度算法(一)

基于误差校正方法给出了用等分布原理求解一类奇异摄动两点边值问题的自适应数值新算法,用理论方法和数值试验证明了该算法的可行性和高效性.     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

基于小波变换及布朗分形模型的纹理分割

在研究小波变换及布朗分形模型的基础上，定义了水平分维数，垂直分维数，对角分维数，并将它们作为纹理特征量来实现纹理的分割．实验结果表明，这些特征量能够很好地反映纹理特征，从而分割时不需有关图象中纹理类别的先验信息，较以往方法在准确度和计算复杂程度上都有很大提高．     

一种互联网视频会议文件群发的设计和实现

提出了一种在互联网视频会议中使用UDP将文件分块进行群发的方法.详细说明了设计方案,给出了通讯协议的设计,提出了一种新的简便高效的断点续传的方案.通过对比实验,验证了该方法具有群发文件灵活、占用网络资源少、传输速率高的特点,最后给出了优化的传输参数.     

基于不变像元灰度分类的自动辐射归化处理

在土地利用／覆盖变化监测中,通常要对多时相遥感影像进行辐射归化处理,使得影像间的成像差异减小,相同地物的光谱特征相似．本研究利用两时相ETM＋影像,精确选取不变像元,采用分段线性回归,探讨一种自动辐射归化处理方法．研究方法充分考虑了影像间成像条件的差异,通过影像对应波段差值直方图剔除变化像元来有效选取不变像元,将不变像元划分为暗、灰和亮3类并分级确定校正系数进行辐射归化处理．结果分析表明该方法具有一定优势．