基于SAR提高喀斯特地区LUCC光谱分类精度研究

喀斯特地区复杂地表形态导致地面调查可深入性差、精度不高,遥感则作为该区有效监测与研究人类活动对土地利用(LUCC)方式与利用程度影响的主要手段。文章利用ALOS多光谱数据与Terra SARX的数据进行融合,讨论了HH极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据LUCC分类的精度,并比较了不同融合方法对地物识别。结果表明:2种数据之间的融合充分利用了多光谱的光谱信息与HH极化数据丰富的结构与纹理的特征,增强了不同地物之间的光谱差异,提高地物可分性;PC法融合、IHS法融合分类精度较单独使用ALOS多光谱数据分类精度分别提高了8%与13%,而且由于HH极化对植被含水量的敏感性,提高了"插花"分布的旱地与草地、林地等由植被覆盖的土地利用类型的区分精度。通过该研究探讨了HH极化数据与多光谱数据融合在地表信息提取中的应用,拓展了遥感数据在喀斯特地区土地利用领域应用的范围。     

Combining Probability Distributions by Multiplication in Metrology: A Viable Method?

In measurement science quite often the value of a so‐called ‘output quantity’ is inferred from information about ‘input quantities’ with the help of the ‘mathematical model of measurement’. The latter represents the functional relation through which outputs and inputs depend on one another. However, subsets of functionally independent quantities can always be so defined that they suffice to express the entire information available. Reporting information in terms of such a subset may in certain circumstances require aggregating probability distributions whose arguments are interrelated quantities. The option of aggregating by multiplication of distributions is shown to be susceptible of yielding inconsistent results when the roles of inputs and outputs are assigned differently to the quantities. Two alternatives to this practice that do not give rise to such discrepancies are discussed, namely (i) logarithmic pooling with weights summing to one and (ii) linear pooling, of which the former appears to be slightly more favourable for applications in metrology. An example illustrates the inconsistency of results obtained by distinct ways of multiplying distributions and the manner in which these results differ from a logarithmically pooled distribution.     

大庆龙凤湿地区域的重塑

湿地是工业城市经济、生态、资源和社会协调发展的重要基底。通过对湿地区域的规划重塑,使湿地生态环境和资源利用良性发展。本文将从推动龙凤湿地重塑的因素着手,通过分析现状问题,到规划重塑实施策略,对龙凤湿地的规划进行初步探讨。     

科研不端行为“气泡核聚变”案的前因后果

震惊世界的＂气泡核聚变＂科研舞弊案,之所以能够出台并持续6年之久,与权威杂志未能坚持＂最高检验标准＂强行刊登、著名学府调查处理时的放任与姑息以及知名科学家用错误掩盖失误,有着密切关联。     

从冲突到融合——“知识型准移民”的路径选择

通过对湖南多城市的探索性问卷调查,研究城市准移民群体中规模庞大、亟待关注,却被忽略的知识型准移民青年的社会适应与城市融合问题。从道德社会学视角作了探讨。     

基于子孔径方位特性的穿墙雷达虚拟多视角成像方法

针对穿墙雷达(TWR)室内不规则场景中信号传播的多径效应所导致成像区域“幻影”存在的问题，提出了一种基于脉冲雷达信号平台频域压缩感知(CS)框架的多径利用方法。在建立室内多径回波脉冲信号矢量模型的基础上，将每条多径分量作为一个特殊的观测通道，并利用目标、多径“幻影”依赖于阵列子孔径方位(AD)的特性，由此来分析目标、“幻影”与子孔径位置的关联性，最后通过调和平均(HMAM)子孔径图像融合方法实现 “幻影”抑制和目标的虚拟多视角成像。该方法克服了脉冲信号时域压缩感知计算复杂度高以及需要事先已知室内几何反射位置的不足。不同场景的仿真结果验证了此方法的可行性和优越性。     

双边滤波下局部强度与梯度融合的小目标检测

针对红外小目标在复杂背景下难以检测的问题，提出了一种利用局部强度和梯度融合来增强目标抑制背景杂波的算法。首先通过双边滤波技术得到去噪图像，然后利用目标区域与局部邻域的强度差异和梯度向量获得融合图像，最后采用自适应阈值分隔技术成功检测出小目标。理论分析和实验评估结果表明，该算法能够很好地抑制高斯噪声和背景边缘，相比于传统的检测算法，其检测性能显著提高，鲁棒性能较好。     

基于全极化SAR与多光谱的喀斯特山区农村林地提取

[目的]为加快推动贵州省"互联网+"林业建设,打破贵州喀斯特高原山区遥感监测瓶颈,选取了空间分辨率8m的Radarsat-2全极化SAR数据与空间分辨率6m的SPOT 6多光谱影像作为数据源,探究微波与光学遥感结合在喀斯特山区农村地区的林地提取技术。[方法]首先采用ENVI SARscape与NEST软件对SAR图像预处理。将Radarsat-2全极化数据与SPOT 6标准假彩色影像进行HSV融合。计算融合图像的平均梯度、信息熵、标准差与均值,评价出最优融合效果的极化方式。基于K均值(K-means)与最大期望(EM聚类)聚类算法分割图像,选择合适的算法,基于聚类分割的阈值进行面向对象的林地分类。最后,基于像素的混淆矩阵精度评价,结合贵州省林业厅调查数据、野外样方和航拍图,建立参考样本评价分类结果。[结果](1)融合之后,目视解译出林地边缘明显但较粗糙;对于在林地中小面积建筑物、农田中的较分散的林地小图斑能够识别,但边缘粗糙;有林地和灌木林地在色调上区分明显;在融合后的明度图中的灌木林地有明度较大的像元,此类像元为石旮旯地。(2)通过定量分析,融合之后的影像较SAR和光学数据信息量大。同极化平均梯度大于交叉极化,HH极化方式下各指标最大。图像EM聚类分割比K-means聚类更加细化。EM聚类图像的特征区分明显;(3)研究分类出了有林地、灌木林地和其他林地。面向对象的林地分类总体分类精度达到85.71%。[结论]研究将微波与光学遥感结合,为喀斯特山区中农村地区的林地提取提供新思路,与传统的林地监测相比,数据获取快捷,提高工作效率,精度准确。有助于通过遥感的手段解决地块破碎区域的林地提取问题,为提高多源遥感技术在喀斯特农村地区中的林地智能监测的能力提供借鉴。     

面向未来无线通信系统的小蜂窝网络综述

为了满足人们日益增长的数据流量需求,未来无线通信系统将向更小的小区部署迁移。小蜂窝网络是下一代无线通信系统的关键技术,也是适应未来更加复杂通信环境的有效途径。首先介绍了小蜂窝网络的基本概念,论述了其主要的技术特点和独特的应用优势,分析了其在未来无线通信系统中与其他各种技术可能的融合场景并讨论了对应的特点和存在的难题;然后概述了小蜂窝网络技术发展过程中所面临的主要挑战,分析了目前主要的研究成果和解决方案;最后,结合下一代无线通信的关键技术,如大规模多输入多输出通信、毫米波通信、D2D（Device-to-Device）通信和认知无线电技术等,总结了小蜂窝网络的应用现状并分析了其市场和发展前景。     

采用改进细菌觅食优化算法的无人机航迹规划

针对现有的无人机航迹规划方法收敛速度较慢、效率不高、易陷入局部最优等问题,构建了基于改进细菌觅食优化算法的无人机航迹规划结构,从三个方面改进算法：一是将固定步长改为自适应步长;二是游动时嵌入粒子群算法学习因子思想;三是将固定迁徙概率改为自适应迁徙概率。同时,提出了飞行代价目标函数,通过函数寻优进行无人机航迹规划,并由数字高程数据建立三维环境,对比基本细菌觅食优化算法和粒子群算法进行仿真。结果表明,基于改进细菌觅食优化算法优化的无人机航迹规划结构具有路径长度更短、路径更平滑和收敛速度更快的特点。