基于背景板比例尺的玉米果穗图像特征测量

玉米果穗图像特征的精确测量是实现玉米自动考种的关键技术,但玉米背景图像的复杂性,难以快速、准确测量出玉米的几何特征（玉米果穗的总长度、宽度、体积、秃尖等）。该文根据玉米灰度图像的分布特点,构造了三区域图像增强模型,采用形态学图像处理方法对增强后的图像进行分割,计算出背景板比例尺,以此为参考实现了精确计算玉米的几何参数。文中对计算结果进行了误差分析,表明该文提出的基于背景板比例尺的图像处理算法能够准确地测量出玉米图像中的几何特征值,准确率可达到96.01%,可实现玉米自动考种,替代传统的玉米手工考种,对于玉米品种推广、育种具有重要意义。     

基于多尺度形态学滤波的高分辨率遥感影像分割

针对目前高空间分辨率遥感影像分割预处理噪声去除过程中,通常都是对影像采用同一尺度,即同一尺寸的结构元素,进行滤波,忽略了不同地类中的噪声尺度不一致的问题。该文基于形态学开闭重建运算,采用加权思想,充分利用不同尺度结构元素能去除对应尺度噪声的特点,结合多个尺度结构元素的滤波结果,提出一种多尺度形态学滤波方法。试验结果表明,该方法能有效抑制由于滤波尺度选择不合适造成的影像“过分割”和“欠分割”问题,适合于对高空间分辨率遥感影像的多尺度噪声去除。     

基于Canny算子的农田线状工程地物自动提取方法

以0.5 m分辨率的World View-2为数据源,根据田间道路和沟渠在该影像中的特点,基于Canny算子,设计了一种适合云环境下自动检测农田沟渠、道路等线状工程地物的方法。在Canny算子边缘检测的基础上,首先通过设计连接断点算法,抑制单像素断点现象;然后,利用种子点生长法,通过判定欧氏距离,识别疑似线状工程地物片段,并拟合疑似片段所在直线方程;进一步利用低长度阈值过滤,连接疑似地物片段;再通过高长度阈值筛滤伪线状片段,最终实现线状工程地物的提取。以内蒙古达拉特旗土地整治工程区为研究区,对提出的方法进行了验证,实验结果表明,提取长度精度优于95%,对于地物简单的区域正确率优于95%,满足土地整治工程等建设监管的基本需求。     

优化电参数提高注塑模电火花加工效率

针对中航工业哈尔滨飞机工业集团有限责任公司电火花成型加工效率较低的情况,以注塑模电火花加工为例进行脉冲电源电参数优化,提出了增加加工电规准、合理分配规准转换加工余量来提高电火花加工效率的方法。分别采用优化前和优化后的电参数进行实例加工,在保证粗糙度的前提下,模腔加工时间由原来的20 h减少到11 h。为此类注塑模型腔的高效率、高精度加工提供了一种切实可行的加工方法。     

基于高分辨率遥感影像分类的城镇土地利用规划监测

城镇土地利用规划是城镇化健康有序推进的基础,规划实施监测是其实施的保障。遥感和GIS相结合的方法可快速监测城镇土地利用规划实施情况,保障土地利用规划实施的动态管理。利用0.5 m分辨率的World View-2卫星遥感影像,采用面向对象的影像分析方法,针对基于知识规则分类特征选取及阈值确定难点,将CART决策树与面向对象分类方法结合,实现参与分类最优对象特征的选择以及特征阈值的自动确定。在分类基础上,对每个规划图斑计算地类规划实施完成率,实现对土地利用规划实施过程进行监测评价。最后,以北京市房山区某区域为研究区,进行了试验验证。结果表明:最终分类总体精度达0.89,Kappa系数为0.87,表明构建的分类算法基本能满足城镇土地利用规划监测的需求。研究区东北部土地利用规划实施情况比西部好,公共绿地、水域等地类需重点调查监测,同时二类居住用地的建筑密度偏高,绿化率偏低。     

基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取

针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。     

基于WEBGIS的分布式森林防火指挥系统的设计与实现

基于当前的网络通讯技术和WEBGIS技术,结合实际应用设计了一个高效实用的分布式森林防火指挥系统。本文首先介绍了系统的总体技术流程与功能模块,其次分析了系统建设过程中的主要研究内容以及所涉及的关键技术,即对森林管理所涉及到的数据组织管理、Web GIS的系统体系结构、Web GIS的共享与互操作等技术的实现进行了研究,最后以该系统的军事在线标绘功能为例,展示了系统实际运用效果图。     

土地利用/覆被深度学习遥感分类研究综述

基于遥感分类实现高精度的土地利用和土地覆被制图是研究热点问题.近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习在计算机视觉领域取得了长足发展,同时也被引入到土地利用/覆被遥感制图领域.相比于经典机器学习,深度学习的优势表现为能够自适应提取与分类任务最相关的特征,其缺陷表现为分类精度的提高依赖于海量标签样本.基于深度学习在土地利用...     

土地整治遥感监测研究进展分析

通过回顾国内外土地整治概念及内容的发展历程,总结了新时期土地整治的基本内涵和工作需求。通过分析遥感在土地整治工作中的广泛应用,梳理了土地整治遥感监测的发展脉络,归纳了土地整治遥感监测的关键技术及其研究现状,进而给出了土地整治遥感监测相关技术及应用的发展趋势。分别从土地资源调查与保护、土地复垦与生态修复、农用地整治、宜农未利用地开发、建设用地整治及生态化土地整治等不同土地整治类型和潜力测算与风险评估、规划设计、施工监管及验收评价等土地整治项目过程等角度,对多年来遥感技术在土地整治工作中的应用情况进行了系统阐述,最后在总结技术优势与局限的基础上,提出了未来的攻关难点和发展方向,为土地整治遥感监测工作的开展提供科学参考。     

基于分等因素组合和物元分析的耕地质量潜力研究

为了科学测算和评估耕地质量潜力,以河北省涿州市为研究区,以400 m×400 m规则网格为评价单元,基于涿州市2013年耕地质量等别数据,运用改进的因素组合法、层次分析法、物元分析模型等,分别计算耕地整治的自然质量潜力和利用质量潜力。研究结果表明:灌溉保证率和有机质含量是涿州市耕地自然质量的可改造限制因素,且灌溉保证率是主导限制因素;涿州市耕地基础设施水平整体偏低,应通过水利灌排、田间道路修建、增加防护林等工程改善利用条件。通过提升可改造限制因素和影响土地利用系数的指标值,涿州市耕地质量国家自然等、国家利用等可分别提升0.53等、0.73等。提出的研究方法为精细化评估区域耕地质量、制定县域土地整治规划提供了方法参考。