面向对象的高分辨率遥感影像分割精度评价方法

在参考监督评价法原理的基础上,提出了三个高分辨率遥感影像分割精度评价指标:准确度、查全率和相对相似性,并以此为基础提出了遥感影像分割精度的评价方法。针对监督评价法的参考对象匹配问题,提出了一种双向局部最优对象匹配方法。同时,通过安徽省淮南市高分一号遥感影像分割结果的精度评价,进行了实验验证。结果表明:该评价指标能够较好地反映分割结果的优劣,符合地物对象分割的真实分布;还可为遥感影像分割算法的参数设置和多尺度分割的最优尺度选择提供依据。     

自适应双树复小波遥感图像复原

由于遥感图像先验知识难以获取,提出了一种自适应的双树复小波迭代收缩复原算法。该算法根据模糊程度和噪声程度估计正则化参数,并利用经验公式计算收缩阈值。在实际应用中,算法能有效解决两步迭代算法使用固定参数的缺点,从而达到提高图像复原质量的目的。实验表明:相对于两步迭代算法,该算法复原图像的峰值信噪比提高0.64~12.23dB,收敛速度提高1.4~16倍;同时,算法在提高图像复原质量、抑制噪声干扰及减少计算时间方面优势明显。     

基于神经网络反演中国南海海域透明卷云参数

基于中分辨率成像光谱仪/云和气溶胶探测激光雷达（MODIS/CALIOP）的匹配数据集,提出一个分类神经网络进行透明卷云的识别,利用两个回归神经网络对透明卷云的光学厚度和云顶高度进行反演。结果表明,分类网络的精确度可达到84%,检测率达到79%。对成功识别的透明卷云参数进行了反演,得到透明卷云光学厚度的平均绝对误差为0.2,均方根误差为0.25,相关系数为0.79。对云顶高度进行了反演,得到云顶高度的平均绝对误差为0.61 km,均方根误差为0.74 km,相关系数达到0.87。本研究利用MODIS/CALIOP匹配数据集以及神经网络算法,可得到透明卷云的分布以及其参数特性,为其在南海海域上空的分布情况提供了数据支撑,有助于相关研究人员了解该地区透明卷云的分布情况,提高辐射计算的精度。     

改进的单次散射相函数解析表达式

单次散射相函数对电磁辐射传输模拟过程的准确性和计算效率有重要的影响.基于电磁散射与辐射传输中的基本理论,对单次散射相函数的解析表达式进行了研究,提出了一种新的单次散射相函数解析表达式.比较了单个粒子的Henyey-Greenstein相函数、Henyey-Greenstein*相函数与新的相函数随角度的分布,发现新的散射相函数提高了后向散射峰值,可以更合理地描述单个粒子的散射特性.按三种气溶胶粒子谱分布模式计算了Henyey-Greenstein*相函数和新的相函数对应的数值结果,并与多分散系Mie散射相函数进行对比,发现新的相函数提高了与多分散系Mie散射相函数的符合程度.研究表明,对于大角度(大于90°)后向散射,新的相函数与Mie散射相函数均方根差较小的占73.3%,高于Henyey-Greenstein*相函数的26.7%,证明了新的相函数可以显著提高后向散射峰值.新的相函数对准确模拟辐射传输过程具有重要意义.