|
|
题目：
雅宝题库答案：
****此区域为收费内容**** 需支付 1 知识币后可查看，1币=0.01元查看答案
雅宝题库解析：
随着遥感技术的发展以及遥感卫星数量的不断增多，卫星遥感图像的数据量急剧增长。但是，光学遥感仪器在可见光、红外波段对云雾很敏感，有研究表明，近20年全球年平均总云量为67%，这使得遥感图像存在严重的云遮挡题目。对于资源探测，环境检测以及军事应用方面的用户来说云是干扰，因为云遮挡不仅会影响到图像的质量，甚至会使整幅图像成为无用数据。另外，不同用户对遥感图像的需求不同，大量图像应用需要针对用户需求。此外，被大量云覆盖的无用图像还会占据通讯通道和存储空间，浪费信道和卫星设备资源。这些都使得遥感图像可用度题目成为困扰遥感卫星应用的主要障碍之一。遥感图像可用度评估主要依据云遮挡对图像可用程度的影响，以及图像包含用户需求的地物信息的程度，将遥感图像分为若干等级。本文研究了卫星遥感图像可用度评估的若干关键题目，主要工作包含了以下几个方面：(1) 针对云厚度对遥感图像可用度的影响，研究了遥感图像的云厚度描述方法。提出一种基于图像特征的云厚度描述方法。通过分析图像的颜色、纹理、形状及空间关系特征得到不同厚度的云层在图像中的差异主要表现为颜色的亮度及饱和度，以及纹理的变化；构建了基于亮度、饱和度、直方图统计的熵及分形的云厚度描述特征空间，并与云光学厚度反演法，以及专业人员分类得到的云厚度结果比较，证明了本文提出的方法的有效性。(2) 针对客观可用度评估中云厚度与云覆盖率密切相关的题目，研究了云覆盖率、云厚度的相关性，以及与图像客观可用度的关系，并构建了基于云厚度相关的覆盖率和云破碎度组成的可用度描述空间，提高了客观可用度判别的准确性。(3) 针对遥感图像可用度分类所用自适应模糊神经网络分类器学习过程中存在的题目，提出基于粒子群学习的优化算法。针对传统的模糊神经网络学习过程收敛速度慢甚至不收敛、目标函数存在局部极小的题目，提出一种基于密度自适应粒子群学习算法的改进学习方法，提高了学习的效率以及精度。(4) 针对遥感图像主观评估中云厚度对地物类型分类器特征的影响，分析了不同厚度的云对地物类型识别的影响，建立了一种新的基于云厚度的地物类型描述方法，实现了不同厚度云覆盖情况下针对指定地物类型的识别。(5) 综合客观和主观可用度评估特点，构建了综合可用度评估框架。分析了客观可用度和主观可用度评估的关系，提出一种综合可用度评估方法，首先依据客观可用度的评估结果去除客观可用度等级较低的遥感图像，并对剩余图像标注云厚度等级，再针对用户需求完成主观可用度评估，并通过实验验证了该评估方法的有效性。 |
上一篇：平均应力对铝合金单、多轴疲劳寿命影响研究下一篇：基于μ方法的鲁棒颤振模型
|
发表于 2024-2-1 08:16:14
中发现Ni：
中发现Ni：
中发现Ni：
中发现Ni：
中发现Ni：
中发现Ni：
QQ登录
