一种多源多光谱遥感图像特征点匹配技术

 在多源多光谱遥感图像中,针对匹配图像的像素之间非线性变化而导致正确匹配点对下降的情况,提出了一种基于主成分分析的多源多光谱遥感图像特征点提取算法。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法的基本原理,首先对两幅多源的多光谱遥感图像进行主成分变换,再用变换后各自的第一主分量图像作为待匹配图像;其次,在构建尺度空间时提高尺度参数并且在进行特征匹配时,利用尺度限制条件进行匹配,这样既能提高匹配精度又能提高运算速度;最后,采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点。这种算法能减少多源多光谱遥感图像之间像素灰度值的非线性变化对特征点匹配的影响,提取到一定数量的正确匹配点对。通过实验对比分析,所提算法比通用算法有更高的精度和更好的适用性。     

一种适用于机群系统的细粒度遥感图像镶嵌并行算法

为得到全局色调一致的无缝镶嵌图像 ,提出了一种细粒度遥感图像镶嵌并行算法。该算法通过维护一个“双缓冲队列”和采用“任务动态选择”算法进行任务分配 ,极大地减少了通讯开销和任务等待 ,而且图像的色调均衡化和重采样都可融入到镶嵌算法中并行执行。还提出了一种基于不规则边界的改进λ插值图像融合算法 ,用以进行图像重叠部分的无缝拼接。对镶嵌算法性能的实际测试和分析结果表明 ,该算法在机群系统上获得了近似线性的加速比和良好的视觉效果。     

森林生态系统净初级生产力模拟研究

在英国爱丁堡大学森林生态系统碳循环SPA模型基础上,以栅格数据作为主要的数据源输入参数.将该模型从斑块尺度模型到区域尺度模型进行扩展,并以并行机群技术作为解决模型扩展后计算时间过长的手段,建立新的森林生态系统碳循环动态过程模型RSPA,并且利用该模型对福建省三明市2004年1-12月森林生态系统净初级生产力进行了空间可视化模拟与验证.     

森林碳循环模型方法研究进展

随着人们对森林生态系统碳循环活动各个过程研究的深入,森林碳循环模型逐渐发展起来。该模型利用先进的森林植被科学理论和计算机技术模拟森林碳循环的各个步骤,为森林碳循环研究提供更加清晰和有力的科学依据。本文论述了森林碳循环模型中斑块森林碳循环模型和区域尺度的陆地碳循环模型的主要特点,分别选取这两类模型中几个典型的森林碳循环模型评述每类森林生态系统碳循环模型的优缺点,通过对现有的森林生态系统碳循环模型的分析,探讨了未来森林生态系统碳循环模型的发展趋势。