Comparison of Five Numerical Codes for Automated Tracing of Coronal Loops     

Markus J. Aschwanden  Jong Kwan Lee  G. Allen Gary  Michael Smith  Bernd Inhester 《Solar physics》2008,248(2):359-377

The three-dimensional (3D) modeling of coronal loops and filaments requires algorithms that automatically trace curvilinear features in solar EUV or soft X-ray images. We compare five existing algorithms that have been developed and customized to trace curvilinear features in solar images: i) the oriented-connectivity method (OCM), which is an extension of the Strous pixel-labeling algorithm (developed by Lee, Newman, and Gary); ii) the dynamic aperture-based loop-segmentation method (developed by Lee, Newman, and Gary); iii) unbiased detection of curvilinear structures (developed by Steger, Raghupathy, and Smith); iv) the oriented-direction method (developed by Aschwanden); and v) ridge detection by automated scaling (developed by Inhester). We test the five existing numerical codes with a TRACE image that shows a bipolar active region and contains over 100 discernable loops. We evaluate the performance of the five codes by comparing the cumulative distribution of loop lengths, the median and maximum loop length, the completeness or detection efficiency, the accuracy, and flux sensitivity. These algorithms are useful for the reconstruction of the 3D geometry of coronal loops from stereoscopic observations with the STEREO spacecraft, or for quantitative comparisons of observed EUV loop geometries with (nonlinear force-free) magnetic field extrapolation models.  相似文献   

基于STA/LTA岩石破裂微震信号实时识别算法及工程应用     

陈炳瑞  吴昊  池秀文  刘辉  伍梦蝶  晏俊伟 《岩土力学》2019,(9):3689-3696

微震监测获取的数据中通常混有大量的非岩石破裂信号,该类信号目前主要通过人工经验进行识别与滤除,这消耗了大量的宝贵时间,严重影响灾害的防治和救援效率。对大量微震信号进行分析,发现STA/LTA算法在信号实时触发后能大致表征波形振幅和频率的变化,岩石破裂信号和非岩石破裂信号在延迟位置处R值具有差异性。基于此,提出了岩石破裂微震信号实时识别算法。新算法应用到白鹤滩水电站地下厂房、红透山和阿舍勒铜矿深部采场3个工程,岩石破裂事件识别的准确率分别是85.98%、92.45%和91.06%,非岩石破裂事件滤除的准确率分别是72.06%、83.11%和49.87%。该算法使基于岩石破裂微震信息的岩石工程灾害自动分析与预警成为可能,具有重要意义。  相似文献   

基于动量自适应BP神经网络的鸢乌贼模式识别     

杨柳青青  储莫闲  刘必林  孔祥洪 《热带海洋学报》2021,40(6):102-110

近年来, 计算机模式识别技术因其识别结果准确、快速, 而不断被用于生物判别邻域。本文利用MATLAB软件实现动量自适应BP神经网络(back propagation neural networks)对西北印度洋、中东太平洋和南海3个海区的鸢乌贼角质颚及其胴长进行模式识别。研究结果显示, 训练成型的神经网络收敛误差仅为4.416×10^-2, 加入动量和自适应学习率的BP神经网络对鸢乌贼地理种群的识别率有显著提高。3个海区的正确识别率分别为100%、88.89%和94.12%, 总成功率为 93.24%, 说明角质颚外部形态和胴长可用于鸢乌贼地理种群的区分。而BP神经网络的其他学习算法, 如梯度下降法、单一动量法和单一自适应法的总识别率分为74.32%, 77.03%和87.84%。本研究的识别效果稳定, 对于大样本训练集的识别率也高达92.77%, 为头足类的种群判别提供了新的方法和思路。  相似文献   

基于计算机视觉的头足类角质颚特征研究Ⅰ:轮廓与特征点提取     

贺芊菡  孙翁杰  刘必林  孔祥洪  林龙山 《海洋与湖沼》2020,51(6):1493-1500

轮廓与特征点研究是头足类角质颚形态特征鉴别的基本方法，对于轮廓与特征点的提取最常用的方法是手动描绘与标定，利用计算机视觉进行轮廓与特征点的提取，不仅可以降低手动提取带来的误差、提高准确性，而且更加快速、便捷。文章将利用计算机视觉提取头足类角质颚的轮廓与特征点，首先将自制装置拍摄得到的角质颚三视图放入MTALAB软件中进行编程处理，然后利用Canny算法提取角质颚轮廓，最后根据地标点的定义标定特征点位置并建立空间坐标系得到角质颚的特征点坐标。研究结果显示，利用计算机视觉提取角质颚的轮廓图像以及特征点坐标是可行的，当标准差σ取值为0.1时角质颚轮廓图效果最佳，在得到的轮廓图上进行特征点的标定，通过迭代遍历轮廓图获得各个特征点的空间坐标。研究分析认为，将计算机视觉应用于头足类角质颚形态学的研究可以提高研究的便捷性，同时也为后续的研究提供了新的实验思路和方法。  相似文献   

基于SSW点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法     

羌鑫林  李广伟  王留召  张伟红 《测绘通报》2019,(3):98-102

常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量，外业工作量大，自动化程度低。针对这一问题，本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先，使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据，并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验；其次，基于多特征识别算法，使用SWDY软件提取点云特征点线；最后，利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线，并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区，采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度，试验结果显示，成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个，矢量地图的总体中误差为0.26 m，且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量，增加检测样本数量，降低检测过程中的人为干扰因素，有效提升检测的可靠性与检测效率。  相似文献   

地震滑坡高分辨率遥感影像识别     

彭令  徐素宁  梅军军  苏凤环 《遥感学报》2017,21(4):509-518

区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。  相似文献   

地下目标体重力张量数据的边界识别与增强算法的研究     

张超  王庆宾  黄佳喜  冯进凯 《测绘工程》2017,26(4)

边界增强与识别在重力数据处理中占据重要地位,与传统重力异常数据相比,重力张量及其高阶分量对于直接反映异常体的边界具有更高的精度。当异常数据中的所有网格点的值均较低时,通过Sigmoid变换,可以实现高异常值网格数据的拉升,同时压缩低灰度级像素,从而凸显地质体边界,提高边界增强后图像的识别效果。文中利用张量及其分量构建常用的边界识别算法,通过组合体模型进行多种边界识别算法的试算,以比较分析各自的效果,并对结果进行Sigmoid变换。结果表明:对于张量高阶分量组合形式,水平梯度模、解析信号能基本反映浅异常体的边界,gzz水平梯度模能较好反映浅异常体边界,但三者均不能识别深异常体边界;Tilt梯度、Theta和ITA3效果不理想;ITA2能在有效均衡不同强度异常信号的同时,清晰地识别不同深度异常体的边界;采用Sigmoid变换,可以明显提高边界识别的识别效果。  相似文献   

利用轨迹大数据进行城市道路交叉口识别及结构提取   总被引：4，自引：4，他引：0  

唐炉亮  牛乐  杨雪  张霞  李清泉  萧世伦 《测绘学报》2017,46(6):770-779

交叉口是城市交通路网生成、更新的重要组成部分。本文基于车辆时空轨迹大数据,提出了一种城市交叉口自动识别方法。该方法首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对;然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间聚类,并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口;最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下的交叉口结构。以武汉市出租车轨迹大数据为例,对武汉市城区内189个交叉口进行了探测。试验结果表明,本文所提方法可以准确地从轨迹大数据中识别出城市交叉口及其结构。  相似文献   

基于自然主控因子和道路可达性的广东省乡村聚落空间分布特征及影响因素   总被引：15，自引：1，他引：14  

杨忍 《地理学报》2017,72(10):1859-1871

以遥感图像分类解译数据为基础,利用核密度、道路交通可达性阻力值、Logistic回归模型,定量识别了1990-2013年的广东省全域范围内的乡村聚落空间分布特征及现状、乡村聚落空间分布的主导影响因素,并讨论归纳了乡村聚落演变及其机制研究的内容框架。结果表明：① 广东省乡村聚落空间分布具有低海拔、低坡度、邻河流、邻乡镇的空间指向性。呈现出“平原稠密,山区稀疏”的空间分布格局,形成了粤东潮汕平原和粤西湛江平原台地两大高密度核心区域,珠江三角洲外围山区的乡村聚落呈现出邻近于河流谷地和沿交通线串珠式布局特征。② 乡村聚落除具有邻近开放型道路空间指向性外,更为重要体现为到乡镇的道路交通可达性对乡村聚落空间分布影响最大,镇—村连接的交通网络完善度对乡村转型发展的意义重大,全面提升乡镇的综合生产和服务能力将是优化农村地区村镇体系的核心。③ 高程和坡度是影响乡村聚落的分布、规模、形态的两个重要的基础性影响因素。自然地理本底属性是村庄优化布局与空间重构规划建设考虑的第一要素。④ 在“互联网+”时代背景下,重构农村地区市场网络体系对接于全球市场网络体系,建构以乡镇为核心的乡村生活服务圈,有待进一步探寻“三生空间”的重构和社会文化传承与保护的理论与实践的研究。同时深化乡村聚落形态演化、乡村空间生产、乡村社会网络、群体行为、社会自治、社会文化领域等的研究将是全球化背景下中国乡村空间重构研究的核心领域。  相似文献   

辽宁省低碳经济发展水平评价     

张福祥  盖美  张洪锦 《地域研究与开发》2017,36(4)

构建包含经济系统、能源系统、碳排放系统、技术投入系统和环境系统5个准则层及23个指标的低碳经济发展水平评价体系,基于可变模糊识别模型,分析评价辽宁省低碳经济发展水平。结果显示:辽宁省低碳经济发展水平由2004年的2.87提升到2014年的3.01,由中碳偏高水平提升到中碳发展水平。沈阳、大连、丹东、锦州、营口和葫芦岛的低碳经济发展水平较高;鞍山、抚顺、本溪、盘锦、辽阳及铁岭的低碳经济发展水平较低。在此基础上,运用SBM模型测算辽宁省各市的碳排放效率,其结果与低碳经济发展水平评价值有较大关联。  相似文献