基于优化的ICNet高分遥感影像城市建成区分类

城市建成区是一类具有大面积的组合型目标群体,该区域地物丰富,光谱特征复杂多变,且具有大量的同物异谱与地物像素单元交错等现象,影像分类难度显著增加。针对图像级联网络（image cascade network,ICNet）计算复杂、分类精度低的问题,采用优化的ICNet对高分辨率遥感影像城市建城区地物分类进行研究,通过添加高效通道注意力机制（efficient channel attention,ECA）和联合金字塔上采样模块（joint pyramid upsampling,JPU）替换空洞卷积来获得ICNet改进网络,采用总体分类精度（overallaccuracy,OA）、Kappa系数与F13个指标对分类结果进行精度评估,并与随机森林（random forest,RF）、ENet和ICNet3种方法进行对比分析。结果表明,优化的ICNet网络模型能够更准确的进行地物分类,总体分类精度为75.12%,相较于其他分类方法分别提高16.56%、10.48%和4.81%。后用开源数据集进一步验证了优化模型的有效性,说明优化的ICNet网络可用于城市建成区的分类研究。     

Soaking time of rice in semidry flour milling was shortened by increasing the grains cracks

To shorten the soaking time of rice grains in the process of semidry-milling, the changes in moisture absorption, damaged starch, and magnetic resonance images during soaking, as well as effect of increasing grains cracks on moisture absorption were investigated. As the results, the soaking time to reach the maximum moisture of Glutinous and Indica rice grains was 40 min and 20 min, respectively, but was 3 h and 30 min to reach the minimum damaged starch contents in rice flour. The moisture penetrated quickly from the embryo attachment site, ventral side, and cracks into the inside, and then diffused through the cracks. The result showed that homogeneous distribution of moisture in the rice grains was necessary to reduce damaged starch. Moreover, owing to the increase of grains cracks, the soaking time of Glutinous and Indica rice grains was shortened from 3 h to 1 h, and from 30 min to 10 min, respectively, by increasing drying temperature to 60 °C.     

基于时序Landsat 8 OLI多特征与随机森林算法的作物精细分类研究

利用新疆阿克苏地区温宿县2014—2015年生长季的7景时序Landsat 8 OLI数据,提取光谱特征、纹理特征、植被指数等高维信息,并基于随机森林算法(Random Forest, RF)构建分类模型。分析了RF模型中重要参数树个数k、节点分裂特征个数m对分类精度的影响,计算GINI系数评估所有特征重要性,探索最佳特征子集,完成模型的参数率定与信息冗余消除,实现了温宿县研究区内的多种作物类型精细分类,并对比分析了随机森林与其他几种机器学习算法的分类性能。结果表明:作物分类的3类特征中,重要性排名靠前的分别是影像纹理平均规则程度Mean、与作物水分含量密切相关的地表水分指数(LSWI)及短波红外波段光谱反射率,对应干旱区作物的2个关键时相:生长旺盛期与播种期;随机森林分类精度受分类特征数量的影响。当特征删除量低于总特征数的30%时,RF模型的分类精度基本保持不变;当删除量超过70%时,分类精度下降的幅度加大;随机森林方法相对于决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-近邻等监督分类算法,无论是分类结果的精度还是分类效率均具有优势。     

奥运视觉形象中植物元素的文化内涵研究

运用文献资料、专家访谈等方法，以奥运精神与艺术设计为研究基础，将奥运史上出现的植物元素为研究对象，细致挖掘植物元素在奥运视觉形象中的文化内涵，剖析古代奥运植物元素的寓意与渊源，并从文化的物质性、艺术性、传播性视角分析植物对奥运视觉形象的价值与内涵，以期为丰富奥林匹克非物质文化遗产研究提供一定的借鉴意义。     

基于多光谱图像和 SVM 的玉米田间杂草识别

为解决变量喷洒对杂草识别速度与正确率的要求,提出了一种基于多光谱图像和SVM 的杂草识别新方法。通过多光谱成像仪获得玉米与杂草图像,采用 IR-R 的多光谱融合并结合 Otsu 分割法完成背景分割;随后对植被图像进行目标分割与形态学处理,提取出所有植被叶片图像,在此基础上提取了叶片11个形状特征参数和纹理特征参数。为提高算法的实时性,对叶片的特征参数进行主成分分析,将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。结果表明,降维后对于未知预测样本的识别正确率达到85％,用时0．001415 s。与直接利用支持向量机的90％的识别率和0．105165 s的用时相比,该算法在满足识别率的同时,用时更少,为田间杂草的快速识别提供了一种新方法。     

基于多信息融合的番茄冠层水分诊断

为精确、快速、稳定地测定番茄植株含水率并能全面检测其水分胁迫程度,该文通过将番茄冠层的反射光谱、多光谱图像、冠层温度特征及环境温湿度进行多信息融合,评判其水分胁迫状况。通过去除冠层光谱噪声波长,并进行相关性分析,确定950～1080nm、1170～1300nm、1370～1500nm、1600～1730nm和1860～1980nm为5个相关性较高的波段,并利用逐步回归,进一步筛选出1026、1247、1431、1640、1910nm为特征波长。对获取的中心波长为810nm近红外图像和560nm可见光图像进行3×3窗口的中值滤波,采用最大类间方差法进行图像分割,计算图像的平均灰度。获取番茄冠层温度,并结合环境温湿度信息,建立番茄的冠气温差模型和水分胁迫指数模型。将5个特征波长、单通道的近红外和可见光图像的灰度均值和CWSI作为多信息融合的输入,利用偏最小二乘-神经网络回归分析并进行了验证,最终得到实测值与预测值的相关系数为0.9364,验证均方根误差为10.6713,平均误差为7.6714%,拟合方程斜率为0.9615。多信息融合模型的各项评价指标均好于单一信息模型。     

基于HJ-1卫星的农田土壤有机质含量监测

土壤状况是决定农田潜在生产力的主要因素,土壤性状及肥力状况信息可以为精准农田管理提供响应依据。利用遥感技术监测土壤养分含量是一种快速、准确、高效、经济的方法。以农田土壤有机质为研究对象,以HJ-1卫星数据为数据源,采用多元线性回归分析方法,构建有机质含量地面监测模型,通过直方图匹配方法求地面监测模型与HJ-1卫星监测模型之间的傅里叶转换函数,将地面监测模型应用到HJ-1卫星数据,并构建有机质含量遥感监测模型。实现了利用HJ-1卫星遥感数据对试验区土壤有机质含量进行监测。该模型监测结果与地面实际养分具有良好的线性关系,其决定系数0.93,标准差0.57%。在保持了较高精度的同时,避免了其他高光谱模型数据过于昂贵的问题,实现了有机质含量快速、经济监测,易于在农业中应用。     

基于CLAHE的苹果树树枝迭代阈值分割方法研究

针对农业采摘机器人自主导航和采摘过程中的障碍物树枝识别问题,为解决迭代阈值分割算法在目标与背景图像灰度差别不明显情况下的分割缺陷,提出了基于对比度受限自适应直方图均衡化基础上的果树树枝迭代阈值分割方法。首先,通过颜色空间变换,将RGB颜色空间的果树树枝图像转换到XYZ和I1I2I3颜色空间,并提取出X-Y色差因子和I2颜色因子,对其进行灰度差别分析;然后,对灰度差别不明显的图像进行对比度受限直方图均衡化处理后,再进行迭代阈值分割,从而剥离出树枝区域。实验结果显示,采用本文方法,树枝图像分割成功率为92%。     

基于图像处理的烟叶等级标准图像合成算法研究

为了建立烤烟烟叶标准等级数据库,实现烤烟烟叶的自动分级。本文以图像处理技术为基础,以已知等级的烤后烟叶为图像素材,通过提取烟叶样本颜色特征,得到了烟叶颜色特征数据。在此基础上研究了烟叶等级标准图像合成算法,并建立了烟叶标准等级数据库。结果表明,RGB颜色模型下对R、G、B分量进行处理后合成的烟叶等级标准图像,与烟叶实际人工分级的吻合率达到90%,符合实际分级合格标准且与烟叶分级专家判定一致,为烟叶分级自动化研究提供了前期技术依据和量化方法。     

基于RS和GIS的三峡库区林地变化及气候响应研究

为了研究三峡库区近50年的林地变化及气候响应,该文以TM、SPOT、MSS影像和地形图等多种信息源为基础,通过一种新的自动提取方法获取了2002年三峡库区的各类型林地资源现状分布,并通过人工修改达到了精度要求.通过人工解译找动态图斑的方法获取了近50年三峡库区其他各期(2000、1995、1986、1973和1953年)的林地资源分布图,并对近50年三峡库区各种林地的变化过程作了分析.以全国1 915个站点的气象数据为基础,通过插值获取三峡库区的气候要素资料,并对三峡库区林地变化的气候响应做了阐述.结果表明:三峡库区的各种林地在近50年经历了剧烈减少—缓慢减少—较大减少—不断恢复的发展过程.三峡库区的年均气温对林地变化的响应不明显,而年降水量与林地面积变化呈正相关,但是年降水量的变化相对于林地面积的变化在时间上具有滞后性和某个时段上的反常性.