车载无人机遥感图像采集与地面显示模块设计

针对车载无人机遥感系统中实时影像数据获取的问题,设计并实现了基于嵌入式平台的图像采集模块。以ARM微处理器和嵌入式Linux操作系统为主控核心,详细介绍了系统的整体设计架构及软硬件的实现。在完成成像设备驱动移植的基础上,基于V4L2编写数据采集程序,实现视频动态显示与图像的采集存储;基于LCD触摸屏和Qt/Embedded工具设计图像数据采集控制终端,实现拍摄控制与参数设置等功能。系统软硬件联调与实验结果表明:该系统可以通过控制终端控制成像设备完成图像采集任务,并能将所采集数据实时保存至存储设备中,实现了友好的人机交互,达到了预期效果。     

基于大气中性点的地-气分离方法空基验证探究

偏振遥感是遥感领域的一个新兴对地观测手段,地物反射的偏振效应是偏振遥感进行观测的基础。然而,地物反射具有偏振效应,大气粒子的反射与散射也具有偏振效应,并且大气的偏振效应往往大大强于地物偏振效应。当用偏振遥感器对地表目标进行观测时,大气的强偏振效应会干扰甚至覆盖地物的偏振信息。因此,如何最大限度地消除大气的偏振效应对地物偏振效应的影响是偏振遥感的一个关键性问题。大气中性点是大气中偏振度趋近为零的区域。利用大气中性点进行地-气分离理论的核心思想是将探测器放置于中性点区域进行对地观测,以减弱大气偏振对地物偏振的影响。基于国内首次大气中性点偏振遥感航空飞行实验,通过处理和分析实验所得影像数据,分别得到了中性点位置和非中性点位置影像偏振度分布,发现中性点位置偏振度集中分布区域要明显小于非中性点位置,验证了利用大气中性点进行地-气分离理论的合理性和可行性,提出了利用中性点进行偏振遥感实验所需要的条件,并初步分析出,波长较长的波段更适合于偏振遥感观测。     

基于Android平台的地震云轮廓提取与匹配研究

针对当前地震云研究中只能利用长期以来的经验进行目视解译,无法形成系统的研究理论和研究模型的现状,结合目前流行的Android便携式设备,提出在Android平台上对地震云图像进行轮廓提取与匹配的研究思路。采用抗噪性能较好的数学形态学算法,在此基础上得到一种改进算法以提取出感兴趣区域,进而通过构造10个新的不变矩对Hu矩匹配算法进行改进,进行轮廓匹配,识别出地震云图像。在Android平台上则利用NDK(Native Delelopment Kit)通过JNI(Java Native Interface)调用OpenCV库函数,用C++语言实现改进算法。实验结果表明:该方法能够有效地识别时间序列下的地震云,正确率高,并且在Android平台上操作简单方便,为地震云预测地震提供初步研究基础和研究依据。