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基于质量权重的savitzky-golay时间序列滤波方法
周增光,
遥感技术与研究 , 2013,
Abstract: 归一化植被指数(ndvi)时间序列数据因含有大量噪声,给其应用带来诸多不便,甚至产生错误结果。自适应savitzky\|golay滤波器能够有效地抑制突降噪声,但在对高值噪声的抑制和突降非噪声数据的保护方面存在不足。将modisvi产品中的质量因子作为权重,提出基于质量权重的savitzky\|golay滤波方法,经验证该方法能够保持高质量ndvi数据的稳定性和相关性,并能够有效抑制噪声的影响。
低空间分辨率多源遥感数据的空间一致性分析和相对几何校正
赵涌泉,单小军,
遥感技术与研究 , 2014,
Abstract: 多源低空间分辨率遥感数据在空间上的一致性对于其在全球变化研究中的集成使用有非常重要的意义。对此,以公认几何精度较高的modis数据为基准,对noaa/avhrr、fy-3/virr、fy-3/mersi、fy-2/vissr这4类国内外常用的低空间分辨率传感器的l1b数据进行了一系列相对几何精度评价和多项式相对几何校正的实验。相对几何精度评价的结果表明:modis数据与这4类l1b数据在几何精度上的偏差都比较大。在此基础上,选取少量均匀分布的控制点并采用不同阶数的多项式几何校正模型对多源数据进行空间一致性校正。校正结果表明:低阶的多项式几何校正模型就能对各种待校正数据的几何精度有显著的提升,使其与基准数据在空间上达到一致,满足全球变化研究对低分辨率多源遥感数据在空间一致性上的需求。
超声图像胎儿颅骨椭圆自动检测方法
陈 凯,李胜利,
中国图象图形学报 , 2009, DOI: 10.11834/jig.20091208
Abstract: 为了对胎儿进行准确的头周测量和脑畸形诊断,需要自动准确地检测胎儿颅骨椭圆,为此提出了一种超声图像胎儿颅骨椭圆的自动检测方法。该方法首先使用K-均值算法将像素分为3类;然后取出亮物体,仅保留其中较大的连通分量;最后抽取骨架后再使用随机Hough变换(RHT)进行椭圆检测。该方法采用的预处理过程,使RHT需要考察的像素数极大地减少,从而提高了检测速度;另外,该方法还提出了一种新的RHT得分机制,由于该机制综合考虑了颅骨曲线在图像空间和参数空间的表现,从而提高了检测精度。
一种基于小波变换的图象融合算法
王文杰,,朱重光
中国图象图形学报 , 2001, DOI: 10.11834/jig.2001011239
Abstract: 基于多分辨率小波变换的融合算法近年来得到了广泛的应用。为了充分利用各种遥感图象的信息中,针对“资源一号”卫星图象和SPOT全色波图象,提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换复原-增强融合算法。通过同IHS、PCA和HPF几种传统融合方法的比较和结果评价,证明该方法在提高“资源一号”卫星图象空间分辨率的同时,还较好地保留了多光谱图象的光谱信息,并且有效地克服了“资源一号”卫星图象模糊的特点。
获取均匀控制点的遥感影像自动空间匹配方法
张翼,曾庆业,
中国图象图形学报 , 2009, DOI: 10.11834/jig.20090802
Abstract: 提出了两种可以获取均匀分布的控制点的遥感高分辨率影像空间域匹配方法。常规的灰度模板匹配方法为先进行手工选点粗匹配,然后用特征提取算子在原始图像中提取控制点,最后根据控制点提取灰度模板进行精匹配。基于上述方法,提出了两种控制点均匀化方法,分别为在控制点提取时和模板匹配后对控制点进行均匀化,并用实验证明匹配精度因均匀化的控制点分布得到有效提高。
基于流形学习的混合光谱解混分析
丁玲,,李宏益
红外与激光工程 , 2013,
Abstract: 光谱解混分析的重要研究内容是计算分析各地物类别成分在混合像素内所占的比例技术。文中以实测高光谱数据为研究对象,针对高光谱数据具有高维度数、严重的光谱混合等特点,基于流形学习中局部线性嵌入(LLE)算法的思想,提出了一种约束最小乘方局部线性加权回归(CLS-LLWR)建模方法。通过4种典型地物的光谱吸收特征差异分析,从它们不同比例组合下的实测混合光谱中选取了不同波段范围,分别对该模型预测覆盖度信息能力进行了验证分析。最后,将CLS-LLWR模型与主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型,通过计算预测标准误差(SE)进行了对比分析。结果表明,CLS-LLWR模型有较好的预测能力。这为流形学习在高光谱遥感图像信息提取方面进行了有意的探索。
基于ISOMAP的高光谱遥感数据的降维与分类
丁玲,,李宏益
红外与激光工程 , 2013,
Abstract: 为挖掘高光谱遥感数据内在的非线性结构特性,采用全局化流形学习算法等距特征映射(ISOMAP)对高光谱遥感数据进行非线性降维,并取得了优于常用的最小噪声分离(MNF)变换方法的结果,具有更好的数据压缩性能。将光谱角相似性度量方法用于ISOMAP算法,取得良好的降维效果。通过把ISOMAP降维算法和k-最邻近分类器相结合对降维后子空间特征进行分类,实验表明:ISOMAP利用较少的特征维数获得比MNF更高的分类精度,并达到较高稳定的分类精度,尤其对难以区分、光谱相似的两类别问题,ISOMAP的特征维数能够有效的提高两类别的可分性。
中国陆地净初级生产力的季节变化研究
崔林丽,史军,,高志强
地理科学进展 , 2005, DOI: 10.11820/dlkxjz.2005.03.002
Abstract: 了解不同季节陆地净初级生产力(NPP)的变化及与气候的相互关系以及在不同地类的差异对深刻理解我国陆地生态系统对全球气候变化的响应和陆地碳循环研究具有重要意义。本文使用1981~2000年间GLO-PEM模型模拟的我国陆地NPP数据和同期气温、降水以及土地利用数据,研究不同季节我国陆地植被NPP的变化。结果表明,在1981~2000年期间,四个季节的NPP都呈显著增加趋势,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP增加量最大的季节。耕地在春、夏和秋季NPP增长和增长率最高,林地冬季NPP增长最多而水域冬季NPP增长率最高。夏季NPP增长最高的区域分布于我国东部的多数地区、内蒙古东部、四川盆地、贵州东部、藏南和新疆西部;夏季NPP降低最多的区域分布于在呼伦贝尔高原、鄂尔多斯高原、黄土高原、青藏高原东部和新疆西北部。
图像场景分类中视觉词包模型方法综述
赵理君,,霍连志,郑柯
中国图象图形学报 , 2014, DOI: 10.11834/jig.20140301
Abstract: 目的关于图像场景分类中视觉词包模型方法的综述性文章在国内外杂志上还少有报导,为了使国内外同行对图像场景分类中的视觉词包模型方法有一个较为全面的了解,对这些研究工作进行了系统总结。方法在参考国内外大量文献的基础上,对现有图像场景分类(主要指针对单一图像场景的分类)中出现的各种视觉词包模型方法从低层特征的选择与局部图像块特征的生成、视觉词典的构建、视觉词包特征的直方图表示、视觉单词优化等多方面加以总结和比较。结果回顾了视觉词包模型的发展历程,对目前存在的多种视觉词包模型进行了归纳,比较常见方法各自的优缺点,总结了视觉词包模型性能评价方法,并对目前常用的标准场景库进行汇总,同时给出了各自所达到的最高精度。结论图像场景分类中视觉词包模型方法的研究作为计算机视觉领域方兴未艾的热点研究领域,在国内外研究中取得了不少进展,在计算机视觉领域的研究也不再局限于直接应用模型描述图像内容,而是更多地考虑图像与文本的差异。虽然视觉词包模型在图像场景分类的应用中还存在很多亟需解决的问题,但是这丝毫不能掩盖其研究的重要意义。
CCD相机中高空摆扫航摄数字图像的系统校正
王俊华,庞怡杰,王晶,
地球信息科学学报 , 2007,
Abstract: 随着数字相机技术的发展,以胶片为主体的机载航空平台逐步向数字化平台发展。本文结合国内最先进的CCD航空数码相机的应用,分析了CCD相机中高空摆扫航摄图像的成像过程、成像模型、图像几何形变与计算。在研究倾斜中心投影成像模型的基础上,提出带有飞行位移的列倾斜中心投影成像模型的系统校正方法,校正了由相机装机倾角和飞机飞行位移所导致的图像几何形变,并通过校正结果图像的拼接验证了系统校正的必要性和有效性。
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