基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价

以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林（RF）方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB（Out of Bag）数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratio_la₁和Ratio_la₂等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。     

基于TM影像的森林三维绿量的遥感测算

以北京市八达岭林场为研究区,TM影像为数据源,结合地面样地调查数据,利用多元线性回归分析法分树种建立了北京市八达岭林场三维绿量(TGB)的估测模型。对估测模型进行评价和精度验证,得到阔叶林、针叶林、混交林三维绿量模型的决定系数(R2)分别为0.858、0.756、0.759,测算精度为85.63%。基于模型估测八达岭林场的三维绿量,总量为1 498.635万m3;与利用森林资源二类调查数据计算的地面实测三维绿量对比,测算精度为90.89%。     

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。     

基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题,本文提出了一种基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法.超分辨率重建技术目的就是根据低分辨率图像重建出原始高分辨率图像的高频信息.本文将图像的高频信息分解成为主高频信息和残差高频信息两个部分,然后针对主高频信息和残差高频信息,分别训练主高频字典和残差高频字典,并结合稀疏表示方法对图像进行重构.同时,为了建立更能反映图像内部结构信息的字典,本文联合图像的不同的结构特征,建立统一的字典.本文算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比具有更好的主观和客观质量.     

基于l_1与l_0正则化的压缩感知数值算法

针对压缩感知模型,讨论了基于l0正则化的正交匹配追踪算法(OMP)与基于l1正则化的同伦算法(HM)和迭代加权最小二乘法(IRLS).通过数值实验结果分析,验证了3种算法的有效性,且相对于2种基于l1正则化的算法,OMP算法的迭代次数与耗时更少,均方误差更小.     

基于薄壁圆筒结构的光纤光栅瓦斯压力传感器

为提高瓦斯压力监测的精度和准确性,设计了一种带温度补偿、基于薄壁圆筒结构的高灵敏度新型光纤光栅瓦斯压力传感器。通过理论分析,确定了传感器的结构和尺寸。该传感器采用内径15 mm、壁厚0.13 mm、材料为30Cr Mn Si A的薄壁圆筒。通过测试,传感器灵敏度为220 pm/MPa,瓦斯压力为10 MPa时光纤光栅中心波长漂移量为2.93 nm,基本误差小于0.05 MPa,具有较好的可重复性。现场应用表明,新型传感器具有较高精度,克服了温度对监测结果的影响。     

芜湖市土地利用/覆盖变化的遥感分析

以安徽省芜湖市四区(镜湖区、弋江区、鸠江区、三山区)为研究区,利用1994年Landsat-5的TM影像、2006年和2014年Landsat-7的ETM+影像解译结果,获取芜湖市四区三期土地利用/覆盖分类图,并基于ENVI图像分析和数理统计方法对芜湖市四区1994—2014年土地利用/覆盖变化做定量分析研究,分析各土地利用类型间的相互转化关系,探讨各类面积发生变化的主要原因。     

一种面向不可靠网络的快速RDMA通信方法

大数据量的远程内存访问(RDMA)传输是并行计算机中最基本的通信模式之一,对系统整体性能的影响很大.随着并行计算机系统的规模扩大,系统的容错性设计面临着很大的挑战,互连网络具有链路不可靠、自适应路由等特点,如何面向不可靠网络实现可靠的端到端RDMA传输是并行系统体系结构设计的一大难题.提出一种面向不可靠网络下的快速RDMA传输方法,方法能够在节点控制器芯片上高效实现,对上层驱动软件和应用提供可靠的端到端RDMA传输服务.与传统的建立连接的方法相比,方法的硬件设计复杂度大大降低;方法另一优点是实现了按需重传,避免了传统方法中一次RDMA传输出现错误时,需要重传整个RDMA数据的开销,在相同的错误概率下,新方法的传输效率得到了很大的提升.