融合先验信息的单株植物三维结构点云配准方法

针对样本一致性初始对化(SAC-IA)点云配准算法在处理样本抽样和误差计算时存在的高计算成本和鲁棒性不足的问题,提出一种融合先验信息的单株植物三维结构点云粗配准方法。该方法首先采用“体素下采样+直通滤波+统计离群点去除”的点云预处理策略,在有效降低点云数据量的同时保留植物结构的关键特征信息。通过引入基于先验知识的初始姿态约束,对SAC-IA算法进行改进,减少不合理变换矩阵的迭代次数,从而提高配准效率,降低误匹配风险。实验结果证明,所提方法配准均方根误差为6.242,时间为0.902 s,相比SAC-IA方法节省了1.407 s,显著提升了单株植物三维结构点云配准的运算效率和鲁棒性。

一种基于边缘形状特征的字符缺陷检测算法

针对传统的缺陷检测方法在复杂光照条件下对印刷品缺陷检测精度不高的问题,提出一种基于边缘形状特征的字符缺陷检测算法。该算法通过Sobel算子滤波后得到的梯度数据为基础,根据边缘连通域长度,确定最优的边缘分割阈值。获得边缘轮廓点的梯度方向和坐标作为匹配信息,根据轮廓点匹配度,使用粗筛选和精筛选相结合的方式来寻找缺陷点,基于缺陷点填充寻找连通域的方式,标记字符缺陷区域。为了使匹配算法满足实时性要求,采用图像金字塔算法和通过阈值判断提前结束的搜索策略。实验表明该算法在复杂光照条件下能够快速准确定位印刷品缺陷。

改进的多尺度形状模板匹配算法

针对形状模板匹配算法在目标发生尺度变化时匹配效率低的问题,提出一种改进的多尺度形状模板匹配算法。离线过程中,针对参考点和多尺度模板与目标的匹配不适应情况,提出一种新的参考点选取方法;在线过程中,采用一种优先匹配策略,确定该尺度层存在最佳模板的期望值,并依此判断该尺度层模板参与匹配的必要性;基于选取的最优参考点和优先匹配策略实现目标的高效匹配。实验结果显示,与经典算法相比,所提算法的平均匹配时间分别为NCC算法、SSDA算法的0.81%、2.25%;且当目标发生平移、旋转和尺度等复杂变化时,依然可以实现目标的精确匹配。

基于深度学习的气象资料迹线识别

气象历史资料数字化是中国气象局“气候变化应对工程”的重要建设内容之一。气象历史资料数字化主要内容是完成珍贵纸质气象资料中字符和迹线信息的数字化处理,建立历史长序列气象资料数据集。气象自记纸记录的迹线信息是气象历史资料的重要内容,气象资料迹线信息的准确跟踪和提取是实现气象历史资料数字化的重要环节。然而,由于纸质气象资料存放时间长,气象迹线识别面临迹线记录模糊或迹线晕染等问题。传统的图像分割和迹线提取算法依赖局部或单一的图像特征,无法有效识别复杂背景中的气象迹线信息,特别是变化的、模糊的、晕染的迹线。为了解决上述问题,提出了一种基于深度学习模型的气象资料迹线自动识别方法。该方法结合传统算法和U-network (U-net)语义分割网络自动提取不同尺度的光谱和空间特征,实现气象迹线的高精度识别。以达因型风自记纸为例,以《地面气象观测规范》为依据,对不同台站、不同年份的3 200多张达因风自记纸进行迹线识别验证,风向迹线平均识别正确率达95%,风速迹线平均识别正确率达95.5%。结果表明:该方法能够准确识别迹线,高度还原了气象迹线信息。该方法适用于风、气压、温度、湿度等气象资料迹线自动识别业务化处理,能够大大减少工作量和降低人工成本,为气象预报预测业务和科研工作提供基础数据支撑。

基于VIIRS数据的山东省秸秆焚烧时空变化研究

为了准确快速地了解山东省秸秆焚烧现象的时空动态变化规律,提高秸秆焚烧预警能力和监督核查能力,该文借助卫星遥感大面积同步监测的技术特点,利用2015-2020年9-11月长时间序列VIIRS传感器火点产品VNP14IMG为主要数据源,辅以MODIS传感器地表覆盖产品MCD12Q1,提取了山东省区域秸秆焚烧火点,并分析了全省秸秆焚烧的空间分布状况和时间变化规律。研究结果表明:空间尺度上,滨州市、临沂市、聊城市、潍坊市、东营市、菏泽市等地区火点最为集中,6年累计火点数量占山东省的62.5%,威海市、日照市火点数量最少;时间上,2015-2020年,山东省秸秆焚烧火点数量总体呈显著下降趋势,2016-2017年平均年降幅达50.0%,2018-2020年降幅较小,滨州市、聊城市、德州市、菏泽市、东营市等地区火点数量减少最为显著,降幅均在80%以上,大部分地区秸秆焚烧现象主要集中在9-10月。近年来,山东省秸秆焚烧现象得到了有效控制。

山东省大气气溶胶时空分布特征遥感研究

大气气溶胶对气候变化、大气环境质量以及人类健康有着重要影响。山东省经济发达、人口密集,大气环境污染特别是气溶胶污染状况严重,故准确探测和研究气溶胶特征对其推进生态文明建设和改善大气环境具有重要意义。获取2015—2020年1 km分辨率的MCD19A2气溶胶光学厚度(AOD)数据,基于不同尺度AOD结果,结合细颗粒物(PM)、社会经济和气象统计数据,研究山东省气溶胶时空分布特征。结果表明:山东省气溶胶空间分布存在鲁西南和鲁苏交界两个高值区,以及鲁中山区和胶东半岛沿海两个低值区;2015—2020年AOD整体呈现下降趋势,大气环境有所改善;从季节和月变化来看,气溶胶污染在春季以及3、4、7月比较严重;污染控制政策、社会经济发展和气象因素对气溶胶时空变化产生一定影响。本研究可为山东省气溶胶污染防治和城市空气质量监测提供相关参考。

改进Niblack算法及其在不均匀光照条件下的应用

文本二值化是光学字符识别的关键技术,但在光照不均的情况下,采用传统全局阈值二值化在图像过亮或暗区域情况下会造成大量文字信息丢失,因此通常采用局部阈值二值化方法。Niblack二值化是一种经典的局部阈值法,能够提取全部文字信息,缺点是存在大量伪影,且运算效率低,但优点是方法简单,易于实现。算法。该算法结合像素点空间八邻域灰度信息,能自适应调整阈值,逐点进行二值化处理,从而基本消除了伪影,并使用积分图法使运算时间从30s降低到3s,同时运用形态学腐蚀操作对笔画进行增强。实验结果表明,与传统Niblack、Sauvola等算法相比,在光照不均条件下,该方法图像噪声少、速度快,笔画更清晰,且更易于识别。

基于神经网络的灌溉空间分布监测方法研究

利用神经网络对光学数据和雷达数据样本进行训练,以山东省胶州市和桓台县为研究区域,建立以哨兵1号和哨兵2号数据为数据源的灌溉监测模型,将监测结果与实地考察数据进行对比验证,并评价所建立的监测模型。结果表明,该模型在研究区域的灌溉空间分布监测能得到质量较高的结果,与使用单一雷达数据相比在高植被覆盖区域也能够有较高的监测精度,为今后的灌溉空间分布监测研究提供了新方向。

天空地一体化秸秆焚烧监测平台建设

秸秆焚烧是大气污染的重要来源之一,因其发生具有随机性和分散性,难以快速、准确、全面地获得秸秆焚烧火点信息,监管部门监督执法面临较大困难。为提高秸秆焚烧的监测精度和效率,研发了高精度火点提取算法,基于多源卫星遥感数据对秸秆焚烧火点进行监测,制定了无人机、人工现场核实方案,对卫星监测的火点信息进行核实。开发了Web端和移动APP端系统平台,定向推送和展示火点信息。形成兼具发现和核查功能的天空地一体化秸秆焚烧监管体系。相关平台应用于2020年山东省春秋季秸秆焚烧火点监测,实现遥感监测火点58个,经核实后真火点为53个,准确率为91.38%。结果表明,该监管体系可快速提取高精度火点信息,为秸秆焚烧监管提供新的思路和手段。

基于高分辨率遥感数据的黄河三角洲生态监测与评价

基于多源卫星遥感数据和其他辅助数据,分别对2015—2020年黄河三角洲地区的水土流失、土壤沙化、湿地退化和人类活动状况展开分析。结果表明:在黄河三角洲地区,超过60%的区域无水土流失,但河流流经的农田区域内水土流失现象较明显;90%以上的区域土壤沙化程度为轻度和中度,其中2017年土壤沙化较为严重;2015—2020年,湿地生态系统面积呈增加趋势,总面积增加了91.95 km^(2),增加面积比例为10.6%;人类活动总面积减少了152.02 hm^(2),其中农业开发面积减少量占比达到66.99%,矿产资源开发面积略有增加。综合各项生态评估成果,2015—2020年,黄河三角洲生态环境保护和修复取得一定成效,生态环境发展趋势向好,但仍存在一些生态问题,应采取相应的生态治理与保护措施。