超低频电磁探测信号能量的计算及其地质应用

被动式超低频电磁探测技术是一种有效的探测地下地质体和资源的手段,但采用现有的处理方法得到的探测曲线较容易受到各种噪声的干扰,影响了对所获得的探测曲线的解释。笔者将信号能量引入到超低频电磁探测信号的处理中。首先根据信号能量计算原理,计算不同深度的超低频探测信号的能量值,获取能量曲线。同时,根据具体应用目的,分析其曲线特征,并将信号能量曲线与现有的信号曲线,如最大值曲线、最小值曲线等进行对比分析。结果表明,与现有方法相比,笔者所提出的信号能量曲线方法能更准确地反映地下岩层特征,有利于曲线的地质解译。

加入改进LBP纹理的高分辨率遥感图像分类

高分辨率遥感图像纹理信息丰富,将其与光谱信息相结合进行地物分类可提高地物的精度。将改进的局部二值模式(LBP)纹理应用到高分辨率图像的土地覆盖分类中,并与只利用光谱信息和加入传统LBP纹理信息的分类结果相比较。结果表明:改进的LBP具有很好的抗噪性能,并能更有效地表达图像的纹理信息,加入这种纹理信息的图像分类精度明显高于纯光谱分类和加入传统LBP纹理信息的分类。

一种基于弹道的时间配准算法

时间配准是分布式多传感器融合处理的前提之一,配准误差直接影响后续融合精度。常用时间配准算法通过直线或近似曲线的拟合完成目标的配准,对空中目标通常能够取得较高的配准精度。但对于速度较快、轨道固定的弹道目标则误差较大,难以保证配准精度。因此提出基于弹道的时间配准算法,估计目标当前位置和速度后计算目标的轨道并进行时间配准。通过仿真可以发现,与其它算法相比,本文所提出的算法能够明显地降低弹道目标的时间配准误差。

基于独立成分分析的超低频电磁探测信号滤波

将独立成分分析方法引入到超低频电磁探测曲线的滤波中。首先运用模拟数据来探讨运用独立成分分析方法进行滤波的可行性,然后运用实际的观测数据对基于独立成分分析的滤波方法进行了评价和比较。结果表明,运用独立成分分析方法进行探测曲线的噪声滤除是可行的,而且该方法可有效地滤除噪声、突出曲线的特征,有利于曲线的地质解译。同时,对相关问题进行了讨论。

基于深度学习的遥感样本库一致性评估

现有基于深度学习的遥感研究集中在算法开发方面,缺乏对遥感样本库的研究。针对此问题,提出一种基于深度学习的样本库一致性评估方法,对卫星遥感、三维建模和网络爬虫等不同来源的舰船样本库中各类样本之间的相似性进行评估。结果表明:1)在样本库一致性最高时,该方法得到的一致性为1;2)当样本库一致性呈梯度变化时,一致性评价结果随样本库一致性的变化而变化;3)数据来源相似的样本库能够进行合并,制作方式差异较大的样本库不能合并。因此,所提方法能够准确地评估样本库的一致性,可为深度学习训练时样本库的选择提供参考。

利用机载LiDAR数据和高分辨率图像提取复杂城区建筑物

在复杂城区内部通常存在大量的阴影,建筑物的屋顶也有多种类型,这使得利用高分辨率遥感图像自动提取建筑物变得困难。针对上述2个问题,提出了一种综合利用高分辨率图像与机载Li DAR数据的城市建筑物提取新方法。首先,对归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和Li DAR高度数据设定阈值得到初步的建筑物提取结果;然后,分别利用阴影区NDVI、图像纹理和形态学滤波来改进结果;最后,采用局部的机载Li DAR数据和Quick Bird图像,对提出的方法进行验证,并与现有方法进行比较。研究结果表明,该方法可有效减少由阴影和不同屋顶特征所造成的错误识别,显著提高了建筑物提取精度。

舰空导弹对空中目标打击辅助决策研究

现代海战中,空中来袭平台可以通过多种手段发现、打击目标,并具有高度的机动性。因此,防空作战过程中,根据战场态势信息,建立基于熵权-灰关联方法的目标威胁评估模型评估空中机动目标的威胁程度;并根据目标威胁度,建立火力分配模型。针对目标函数是一类非线性整数规划的火力分配问题,首先将其转化为线性整数规划问题,应用LINGO软件,形成优化的导弹发射分配方案,可以辅助指挥员及时正确地做出决策。