基于体素的森林地区机载LiDAR数据DTM提取

机载LiDAR是一种能够直接、快速获取被测目标三维空间信息的主动式遥感技术,被广泛用于获取高精度的数字地面模型,但是在植被比较密集、地势比较陡峭的森林地区,能够穿透植被到达地表的激光脚点数量较开阔区域少,对于提取精确的DTM有一定难度。该文提出一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的DTM。该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域体素的高程加权均值比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的DTM。实验证明该滤波方法能够有效地提取森林地区的DTM。      

北京市小宗蔬菜价格走势及波动周期分析

近年来,小宗蔬菜价格波动异常频繁,严重影响生产者和消费者利益。该研究选取北京新发地2012年1月至2016年12月生姜、大蒜和大葱平均批发价格的月度数据作为研究对象,分析葱姜蒜价格走势,并运用HP滤波分解模型对葱姜蒜价格进行周期分解,以此剖析其价格波动存在的内在规律。结果表明:葱姜蒜价格相对于水果市场、生猪市场等波动幅度较大,无明显规律性;波动周期较短,市场稳定性差;生姜价格周期存在缩短的趋势,大蒜、大葱价格周期存在扩张的趋势。     

基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法的研究

掌纹识别作为1种新兴的生物识别技术,因其识别区域大、易采集、精度高和可靠性高等优点得到了较快的发展。本文提出基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法。算法主要分三个步骤,首先将掌纹图像用5个尺度4个方向的2DGabor滤波器组对图像进行滤波并下采样得到Gabor特征矩阵,之后用二维主成分分析(two-dimen-sional principle component analysis2,DPCA)进行降维,最后将得到的特征向量送进支持向量机(support vector machine,SVM)进行学习分类。实验结果表明,该算法能够很好的解决小样本识别问题,有效的提高掌纹识别率。     

扩展Kalman滤波的理论研究及数值试验

首先阐述了EKF（Extended Kalman Filter）的算法,然后对具有混沌和高度非线性的Lorenz（1960）系统进行了数值试验,并利用Monte Carlo方法对计算的协方差阵演变进行了检验.发现在一定的初始误差下,EKF方法对于非线性系统可以较好地计算系统方差协方差阵的演变,并且对系统状态进行有效的估计.     

基于局部信息的图像滤波及边缘锐化算法

主要针对鸡蛋图像的斑块祛除、污块处理及边缘锐化而提出的.算法把图像分成若干子图像,对子图像进行具体处理,自动同时完成图像的滤波与锐化.试验结果表明,经算法处理过的图像达到了较为理想的效果,也为后面的禽蛋蛋心颜色检测方法提供了必要的预处理.     

北京市蔬菜价格变动及影响因素分析

蔬菜是与人们生活密切相关的农产品,近些年来蔬菜价格的剧烈波动引起了人们的密切关注。本文分析了北京市蔬菜历年价格的变动情况,比较了蔬菜与粮食价格、蔬菜不同品种之间以及地区蔬菜价格的差异,在对蔬菜价格变动进行分解的基础上,进一步对影响北京市蔬菜价格变动的因素进行实证分析。结果表明:(1)北京市蔬菜价格具有明显的季节波动特征,整体表现为冬季价格高、夏季价格低;(2)剔除季节变动因素后蔬菜价格波动平缓,长期呈现上涨态势;(3)蔬菜价格周期波动显著,可划分为长度分别是4 a和6 a的2个周期;(4)北京市工业增加值增速、鲜菜价格指数、人均可支配收入以及1~4月时期因素对蔬菜价格变动产生显著的正向影响,6~11月时期因素对蔬菜价格产生负向影响。     

基于数学形态学的植物叶片图像分割方法研究

传统的边缘检测算子均属于线性滤波方法.数学形态学是一种非线性滤波方法,能够保持图像的基本形状特征,在图像处理各个领域广泛应用.仅用边缘检测算子或者数学形态学处理都不能得到理想的分割效果.根据边缘算子检测的结果,进行形态学滤波、数学形态学运算,采取不同的结构元素反复实验对植物叶片边缘信息进行提取.不用传统目测方法而是通过定量的分析实验结果,表明了边缘检测基础上进行形态学处理的分割方法的有效性.     

全球木薯生产周期及其关联分析

本文利用1961-2012年国别和区域的产量数据,运用HP滤波法和方差分解法分析了全球木薯产量的波动。研究表明,全球木薯产量长期以来呈增长趋势,增长主要来源于非洲;而2005年以来,亚洲产量增速提高。尼日利亚、印度尼西亚、巴西和刚果（金）的产量波动与世界产量的关系最为紧密;尼日利亚、泰国、巴西对全球产量波动的贡献最大,分别为34.93%、22.14%和19.41%,但产量绝对水平的变动对世界产量波动影响不大。     

优化自适应中值滤波器滤除图像椒盐噪声方法研究

为了抑制医学图像上的椒盐噪声等污染,并尽量保持图像的清晰度和细节边缘信息,提出了一种利用优化的自适应中值滤波器来滤除医学图像中椒盐噪声的新方法.该方法克服了自适应中值滤波不能有效剔除掉尖锐椒盐噪声点的不足.实验表明,该方法可以有效滤除医学图像椒盐噪声.     

新疆典型荒漠草地的高光谱特征提取和分析研究

本研究以新疆阜康地区的典型荒漠植被为对象,通过微分和Savitzky-Golay平滑滤波处理,从野外高光谱仪采集的高光谱谱线中,提取了典型荒漠植被的高光谱特征(红边、绿峰、红谷),结果显示,荒漠植被虽然也具有红边和绿峰等吸收特征,但是枝叶稀疏、覆盖度较低的荒漠植被高光谱受下垫面影响,不具有明显绿峰,红边特征也随着植被盖度的降低而减弱;由于荒漠植被10月份进入凋落枯萎时期,其光谱反射率受土壤光谱干扰而数值偏大,红边位置较5月份呈现出“红移”的规律,NDVI和RVI指数也呈现出10月份低于5月份的现象;不同草地类型、不同季相的荒漠植被,其红边、绿峰、红谷特征和植被指数均具有显著差异,但是NDVI和RVI具有较高的数据相关性。新疆典型荒漠草地的光谱特征提取和分析研究不但丰富了高光谱信息挖掘手段,还为基于高光谱信息的草地类型分类研究提供了数据基础和科学依据。