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11.
基于多源遥感数据的日本海内波特征研究 总被引:2,自引:1,他引:1
日本海特殊的地理位置和复杂的地形使得该海域内波表征极为复杂,遥感是大范围观测内波的有效手段,已被广泛应用于内波的探测研究。本文利用MODIS、GF-1和ENVISAT ASAR遥感影像,开展了日本海内波特征研究。通过提取内波波峰线,生成了日本海内波空间分布图;获取了内波的波峰线长度和传播速度,并基于非线性薛定谔方程反演了内波振幅。研究结果表明,日本海内波分布范围宽广,不仅大陆架沿海区内波分布密集,深海盆地也探测到了大量内波;日本海北部45°N附近海域有少量内波出现,利用高分影像探测到朝鲜陆架浅海区有大量小尺度内波,大和海盆、大和隆起的西南部海域没有发现内波。日本海内波波峰线长达100多千米,深海区的传播速度大于1 m/s;浅海区内波振幅约10 m左右,深海区可达60 m以上。 相似文献
12.
高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。 相似文献
13.
基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法(Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP),并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明:以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。 相似文献
14.
位于中国和尼泊尔边境的西藏樟木口岸是国家一类陆路通商口岸,也是西藏最大的边贸中心口岸。2015年尼泊尔大地震之后,西藏樟木口岸因多次发生滑坡灾害,而导致口岸关闭。为了调查樟木口岸区域滑坡灾害的分布和变形情况及更好的服务于区域减灾防灾,利用InSAR技术对覆盖该区域的Sentinel-1A和ALOS-2两种卫星影像数据进行了处理,并通过分析视线向年均形变速率图,圈定了17处疑似滑坡,并对其中的5处典型滑坡进行时间序列形变特征分析,监测识别出的滑坡基本沿318国道所在一侧的波曲河左岸分布。InSAR调查结果表明受地震影响樟木地区的滑坡多分布在沿波曲河左岸的陡峭山体上,中尼公路迪斯岗至友谊桥段的古滑坡出现了局部复活的现象,同时樟木镇居民所在的城区也发育有扎美拉山危岩体崩塌滑坡灾害。 相似文献
15.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
16.
基于非局部滤波的SAR强度RC合成变化检测法对小图斑、线型地物等动态监测灵敏,且对数据获取无时空基线要求,在多云多雨城市地表要素变化检测中具备潜力。本文研究以多时相SAR强度RC合成图为数据源,提出一种基于色彩空间变换的变化图斑半自动提取方法,即通过色彩空间转换、训练样本选取、监督分类影像分割、变化区域提取4步骤,可实现基于SAR强度图的城市建设用地动态监测与图斑高效更新。选取南京河西新城与江北新区为示范,以最优参数配置(3特征向量与10样本类别)进行试验,实现了优于88%的建设用地查准率指标。 相似文献
17.
18.
针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中。仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%。 相似文献
19.
传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
20.