基于烃微渗漏的航空高光谱遥感蚀变信息提取

随着遥感技术的发展,运用烃类微渗漏遥感探测进行直接找油成为油气勘探的发展趋势。国内外众多学者的研究表明,烃类微渗漏会造成岩石、土壤和植被的异常并在遥感影像上得到表现。基于油气烃微渗漏理论,研究了土壤吸附烃、黏土矿物、碳酸盐矿物和二三价铁离子作为识别油气信息的光谱特征,通过对吉木萨尔地区SASI与CASI航空高光谱遥感数据进行处理与分析,使用混合协调匹配滤波(MTMF)方法完成了矿物蚀变填图,提取到研究区烃类微渗漏异常信息,为下一步的野外实地勘探提供了有效资料。     

冲击噪声下基于Lorentzian范数的CSR参数估计

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.     

高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

基于图像特征改进的正交匹配追踪算法

将压缩传感理论应用于成像是光场成像理论的热门研究方向,由此可以设计出更简单、便宜、小巧的光学系统.正交匹配追踪算法是压缩传感理论的重要重构算法,它在重建图像时隐含着整幅图像权重相同的思想,没有体现出图像的固有特征,例如行列突变的剧烈程度,以及经过快速傅里叶变换基、离散余弦变换基、离散小波变换基作用得到的小稀疏系数代表图像的细节、大稀疏系数代表图像的轮廓的特点.使用上述3种变换基作用图像时,可以针对正交匹配追踪算法的固有缺点,提出合理选择逐行或者逐列重构图像和使用自适应迭代次数重构图像两种改进方法.仿真结果表明,改进算法明显提高了图像的质量,能够得到更好的图像视觉效果.     

基于物联网的城镇污水处理监管系统设计与研究

为解决城镇污水治理的运行与监管问题,提出了基于物联网技术进行远程监管的设计方案。利用GPRS技术实现了数据无线远程传输、存储与分析等功能,构建了一套对污水处理设施运行状态进行实时监控以及对信息进行分析、处理的远程网络监管系统,使环境监管部门能及时、准确地掌握城镇污水处理的数据和信息。系统有很好的灵活性和扩展性,通过对污水处理各参数的动态分析,为提高污水处理效率和对污水处理设施运行状态进行实时监控起到了重要作用。系统的案例应用实现了对省级城镇污水处理厂的远程监控和管理。     

基于φ-OTDR光纤振动传感系统模式识别方法

提出一种基于相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)的光纤振动传感系统, 提取信号的主波能量、 主瓣时延、 主波峰峰值、 主波Q值、 频谱、 3 dB时延、 主瓣峰值、 中心频率、 二次回波损耗、 波数和半波长度11种特征参量作为参考衡量标准, 用多参量模糊评价矩阵的目标识别方法, 对5组200次实验进行相似目标识别分类. 结果表明,  该方法通过多角度参量进行目标衡量判别, 综合识别率达90.87%, 提高了相似识别的准确性.     

遥感与水动力模型相结合的宽大潮滩历史地形反演

潮滩作为陆海交互区,面积宽广,测量困难,历史地形资料缺失,已经严重影响到潮滩的开发利用。以辐射沙脊群潮滩为实验区,利用1987年前后的TM、MSS影像提取不同潮情下的系列水边线,运用Mike21水动力模型模拟遥感图像对应时刻下的瞬时海面高度,为水边线赋值,进而通过地形反复迭代得到数字高程模型。结果表明,在辐射沙脊群潮滩区,水边线法获取的地形结果与海图上测点的相关性较高,决定系数R~2达0.864,绝对平均误差0.37 m,均方根误差0.41 m,地形结果可用于进一步的潮滩地貌演变分析。     

基于无人机遥感的绿化园林三维绿量估算与分析——以福州大学校区为例

三维绿量能够从立体空间上描述城市绿地的空间分布和定量评价城市绿化的环境效益。本文以福州大学为研究区，探讨了利用可见光无人机影像估算绿化树木三维绿量的方法，并对校园生态效益进行定量分析。首先获取高于10cm分辨率的无人机可见光遥感影像；其次结合可见光波段的光谱特征与无人机数据点云的高程特征获得研究区的冠层高度模型；然后通过局部最大值算法与标记控制分水岭算法提取单木树高、株数以及冠径参数，通过野外实测数据构建“树高-冠高”关系模型得到冠高；最后结合树种分布情况，按照不同的树冠形状构建三维绿量估算模型，并基于三维绿量估算校园不同树种的生态效益。结果表明：研究区内三维绿量总量达到了804405m3，其中休闲区的三维绿量总量为428566m3，占总绿量的53.3%，而科技园区的三维绿量总量为26568m3，仅占总绿量的3.3%；而常见树种中，三维绿量贡献最大的为榕树，达到404405m3，占三维绿量总量的50.3%，而丹桂贡献的三维绿量仅为509m3，占总绿量的0.063%。研究认为：基于无人机遥感数据，能够较好的估算出研究区内绿化树木的三维绿量。     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.