基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。     

基于IO模型的2008年冰雪灾害对湖南省经济影响的定量评估

自然灾害造成的经济损失包括直接经济损失和间接经济损失,而间接经济损失是刻画自然灾害强度、衡量经济系统脆弱性的重要指标,加强间接经济损失评估具有十分重要的意义.以2008年湖南省冰雪灾害为例,应用投入产出模型对灾害过程中电力供应故障对湖南省造成的经济影响进行评估,结果显示:2008年雪灾中的电力供应故障造成湖南省产业部门总产品的间接经济损失接近27.5亿元、总的增加值损失为7.99亿元.通过投入产出模型分析部门总产出的间接经济和增加值损失,有助于制定减灾政策和为社会的可持续发展决策服务.