一种复杂多边形最大内圆的快速查找算法

任意多边形的最大内圆的快速查找在多个领域有着重要的应用。首先给出了任意多边形的Voronoi图的生成方法,以及基于Voronoi图实现该多边形的最大内圆的寻找算法,在此基础上分别采用中线简化及并行化处理对算法进行了效率方面的改进,并重点研究了矢量数据并行化过程中的数据分配策略,给出了其最优数据划分策略——算法复杂度均衡法。最后对北美阿拉斯加地区的多个湖泊进行了最大内圆的查找实验,相应的实验结果表明,改进的方法能够很大程度地提高最大内圆的查找效率。     

基于局部端元提取的遥感影像波段模拟

针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题,以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题,提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割,形成影像局部区域;然后提取各个局部区域的地物端元,并对地物端元进行优选形成地物端元样本集;接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型;最后利用关系模型预测目标影像波段。首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段,验证方法的稳定性和可靠性;然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段,验证方法的适用性和推广性;并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析,进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果,能够准确地表达地物的真实波谱。     

基于局部端元光谱表征的地表水体遥感自适应提取

精确的光谱表征是遥感专题地物信息提取的重要前提。针对不同水体光谱之间特征差异性,给水体信息全局光谱表征带来不确定性,提出了基于局部端元光谱表征的各类水体自适应提取方法。首先通过全局光谱指数计算实现水体的初步识别;然后,建立局部专题地物目标区,进行PPI计算提取局部水体端元;第三,通过计算局部区域内水体端元光谱相似度,统计光谱相似度直方图;最后,分析直方图分布特征,选择初始分割阈值,通过逐步迭代自动调整阈值达到最佳阈值选择,实现局部水体单元的自适应高精度提取。通过不同类型湖泊水体提取实验表明,该方法要优于传统的全局水体光谱指数阈值分割法,能够准确、 自动地提取遥感影像上水体分布信息,几乎不受水体光谱特征差异的影响。