基于压缩感知的塔康方位估计算法

塔康(tactical air navigation,TACAN)信号峰值检测后的离散数据呈随机采样特性,为避免Kalman算法产生滤波发散问题并有效减小对数据量的需求,提出一种基于压缩感知理论的方位估计方法.通过对塔康信号的角度空间进行稀疏分解和观测值压缩,优化重构原始包络信号进而获得方位估计值.仿真实验证明了该算法的性能,与最小二乘拟合算法相比,在保证估计精度的同时进一步降低了峰值数据量,大大减少了计算过程中的冗余,并且在信噪比较大的情况下,方位估计准确度较最小二乘拟合有一定提高.     

Global vegetation change analysis based on MODIS data in recent twelve years①

Vegetation cover change is critical for understanding impacts and responses of vegetation to climate change. A study found that vegetation in the regions between 45°N-70°N was increasing using normalized difference vegetation index( NDVI) from 1981 to 1991 ten years ago. The global vegetation growth has changed because of climate change in recent twelve years( 2001- 2012). After thorough analysis based on satellite data,it is found that it is evident that the global vegetation changed( NDVI) little,and it is increasing slightly in Northern hemisphere while it is decreasing slightly in Southern Hemisphere. For different latitudes,vegetation is increasing 0.17% every year from 60°N to 70 °N( R~2= 0.47,P 0.013),while the vegetation is decreasing 0.11% every year from 10°N to 10° S( R~2= 0.54,P 0.004). For different continents,the vegetation in South America is decreasing 0.16% every year( R~2= 0.78,P 0.0001) and it is increasing 0.05% every year in Asia( R~2= 0.28,P 0.072) and 0.25% every year in Oceania( R~2= 0.24,P 0.1). The analysis of global vegetation in different seasons indicates that spatial distribution of global temperature and water vapor will affect the spatial distribution of vegetation,in turn,the spatial distribution of vegetation will also regulate the global temperature and water vapor spatial distribution at large scale. The growth and distribution of vegetation are mainly caused by the orbit of the celestial bodies,and a big data model based on gravitational-magmatic change with the solar or the galactic system as its center is proposed to be built for analyzing how the earth's orbit position in the solar and galaxy system affects spatial-temporal variations of global vegetation and temperature at large scale. These findings promise a holistic understanding of the global climate change and potential underlying mechanisms.     

基于压缩感知的智能天线 DOA 估计算法

波达方向（direction of arrival,DOA）估计是利用具有一定空间结构的天线阵元对空间信源的来波方向进行估计。为解决MUSIC算法和ESPRIT算法在智能天线DOA估计中空间谱分辨率和抗噪声性能方面的不足,依据压缩感知理论的贪婪算法思想,将匹配追踪（matching pursuit,MP）算法和子空间追踪（subspace pursuit,SP）算法应用在DOA估计中,即提出2种新的算法MP-DOA和SP-DOA。这2种算法主要包括原子库建立、信号投影、最佳匹配原子筛选及信号特征提取等过程。4种算法的仿真实验与对比分析结果表明,MP-DOA算法在低信噪比情况下较其他3种算法性能更优越,SP-DOA算法在角度分辨率和对信源数的包容方面的性能较其他3种算法优越,也验证了应用压缩感知理论的优越性。     

基于CBERS-04遥感影像的朗玛村地区岩土分类

为了探索国产陆地探测卫星遥感影像的岩土识别性能,基于CBERS-04遥感影像光学特性分析,应用多种传感器遥感影像进行了青藏高原朗玛村地区的岩土分类研究。对比分析了CBERS-04与Landsat-8陆地成像仪(OLI)数据岩土分类及协同岩土分类的效果,并依据1∶250 000基础地质图和野外地质调查进行了验证分析。结果证实CBERS-04相对Landsat-8OLI的遥感影像岩性分类精度略低,但仍具有较高的分类精度,辅助人工地质解译基本满足中比例尺岩土分类和地质调查图编绘的需要。2种数据源的空间分辨率和光谱分辨率较为相似,且具有互补性,其协同分类可提高岩土分类的精度。     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

遥感可见光波段的水体透视深度研究

可见光对水体具有一定的穿透能力,有必要对其穿透深度作定量的分析评价。本文在分析前人提出的阳光穿透深度Z_(90)的基础上,综合考虑水体组成状况、大气条件和传感器接收特性等因素,提出了遥感透视深度Z_R的概念,并推导出Z_R与Z_(90)的关系式。用Landsat MSS磁带数码计算以及用Monte-Carlo法模拟低增益Landsat 3号MSS4、MSS5波段在水体含有不同悬浮泥沙和叶绿素浓度下Z_R的数值大小。结果表明,在许多情况下Z_R与Z_(90)有较大差异、     

灌河口河口演变的遥感图象解译

本文给出了灌河口航空及航天图象解译结果.用航空图象分析了河口两侧岸滩的变迁过程,航天图片分析了口外泥沙的运移特征.航空图象解译结果表明,河口两侧岸线和滩线在逐年蚀退.航天卫星图象解译结果表明,河口东侧自废黄河口向西的泥沙输送趋势十分明显;河口西侧也有自西向东的泥沙流迹象,故认为灌河口泥沙输送方向是由河口东西两侧向河口运移.文中还给出了不同岸段的蚀退速率,提供了卫星和航空图片及其解译图.     

航空遥感技术在詹店镇的应用

航空遥感技术用于研究土地资源利用与农村生态环境及其变化动态效果显著。本文论述了用航空遥感技术在詹店镇应用中解决的几个问题,介绍了利用黑白和彩色红外航片解译土地资源利用类型与农村生态环境要素的经验和方法,指出了航空遥感技术在研究生态环境中的局限性,提出了在河南6个典型地区开展土地资源与农村生态环境监测研究的建议。     

找矿标志研究

作了综合物探研究，包括１／２０万重力和航磁，１／２．５万航磁、航放和航电。航片及卫片解释。重要矿化地段的地面物探研究。水系沉积物化探异常研究及岩石地球化学研究。数学地质（聚类分析、因子分析和四归分析）研究。对各类金矿的找矿标志进行研究并确定了找矿准则。