基于遥感和GIS的水利设施监测与管理方法研究

当前遥感（RS）技术和地理信息系统（GIS）技术发展迅速,将这两项技术应用到水利设施监测和管理中,能够显著提升水利设施监管的信息化与自动化水平,提升监管工作效率。本文就遥感技术和GIS技术进行分析,说明在水利设施监测和管理中遥感和GIS技术的具体应用方法,为促进技术的推广应用提供思路和参考。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

基于支持向量机的高分辨率遥感影像的舰船目标识别研究

舰船目标识别技术是海上监测和作战的关键技术,能否快速而准确对海上目标进行识别,关系到海上作战的胜负。近年来,基于计算机图像识别和处理的舰船目标识别技术发展迅速,SAR图像处理技术在海洋遥感探测领域获得了广泛的应用。随着遥感技术的发展,海上舰船的遥感图像分辨率越来越高,相应的数据含量也呈指数式增加。因此,研究高分辨遥感图像的舰船目标识别技术具有重要意义。本文主要针对基于支持向量机的高分辨率遥感影像,对舰船目标识别过程的图像分割技术、目标检测算法和样本采集等进行详细介绍和研究,该研究提高了舰船目标识别技术的准确性和可靠性,具有重要的实际应用价值。     

电子信息图像处理与卫星遥感技术在船舶目标识别中的应用

为了提高我国海上交通的管理水平,维护我国领海的安全,进行严格的海域监控非常有必要。舰船的目标识别技术是指利用卫星技术和图像分析技术,快速、准确的识别海域内船舶。本研究针对大型港口的船舶识别问题,系统的研究了卫星遥感图像的去噪、特征提取、灰度处理等内容,对提高船舶识别的效率和精度有重要的意义。     

中国海洋遥感技术进展

利用海洋遥感技术获得大量海洋环境输入数据,可极大地促进船舶与海洋工程学科的发展。介绍我国海洋遥感卫星及卫星监测的现状,包括对海表温度、海洋水色、海冰灾害、绿潮灾害、赤潮灾害及海上溢油、海上台风等参数的监测;同时,简要介绍我国遥感技术的发展方向。未来需发展海洋实时观测技术,提高海洋遥感信息提取技术及海洋遥感数据应用水平;应用互联网技术和云计算开发,建立云环境下的海洋数据库网络及海洋大数据平台,通过海洋大数据收集、储存、运算和分析,促进海洋数据共享。     

浅谈水利自动化发展趋势

科学技术的不断发展对人们的生产生活产生了巨大的影响,科学技术的进步也对水利自动化的发展具有重要意义。水利自动化水平是水利信息化的主要表现,水利自动化要求在水利资源管理中能够实现自动收集水利信息资源、传输和信息共享。以信息化带动水利现代化,是新世纪水利发展的必由之路,有利于提高水利资源管理的科技含量和管理经济效益。要充分利用技术优势,为水利信息化作出贡献。本文以水利自动化为研究对象,主要对水利自动化技术的概念、应用和水利自动化的发展趋势等内容进行了论述。     

舰船图像颜色特征目标自动采集系统视觉优化

船舶遥感图像的识别技术在军事、民用领域的应用潜力非常大,船舶遥感领域的遥感卫星、计算机处理器等硬件设备获得了迅速发展,而图像过滤、特征识别等软件技术亟需提升。本文分别从图像滤波、图像聚类算法、图像分割等方面进行研究,结合C++编程语言,在Microsoft Visual Studio 2010平台上开发了船舶图像颜色特征目标自动采集系统,取得了良好的效果。     

舰船目标图像特征识别系统研究

海上遥感图像的目标探测与特征提取是一项非常重要的技术,特别是近年来光学探测仪器、计算机处理器等获得了迅速发展,使遥感技术的应用能力不断提升。本文分别从小波变换的遥感图像前处理、基于视觉显著性的船舶目标候选区域提取以及基于FPGA的舰船目标图像特征识别系统搭建等方面进行详细研究,对于改善当前海上舰船遥感技术的应用质量有一定意义。     

无人机遥感技术在长输管道工程水土保持监测中的应用探讨——以西气东输项目典型渣场为例

管道在建设过程中造成的水土流失的监测,必须结合新型的无人机遥感技术进行监测,无人机遥感技术具备准确性、实时性和全面性的特点,成为生产建设项目水土保持监测新的技术手段,通过无人机对项目的重点区域进行遥感监测,对该技术应用于长输管道工程监测进行探讨。     

基于遥感图像的船舶目标识别技术

遥感卫星探测是进行海上舰船目标探测与识别的主要途径,受限于海上气象条件,比如海雾、阳光反射等,海上船舶的遥感图像往往存在大量噪声。为了提高船舶遥感图像的目标识别精度,本文针对船舶遥感图像的图像处理技术进行系统研究,主要包括船舶遥感图像的特征分析,遥感图像的噪声过滤与增强,对于改善遥感图像的目标识别效率有重要的意义。     

遥感监测海上溢油图像处理方法的研究

在最近30年里,全球溢油量超过4,500万m3,事故就有62起。尽管已有很多国际性的环境保护协议,包括1972年80个国家签订的《防止倾倒废物及其他物质污染海洋的公约》,然而,随着现代工业的发展和人类生活的现代化,海洋污染的程度仍在不断地严重。利用卫星遥感技术监测海上石油污染是一个亟待发展和完善的课题,遥感图像的数字处理工作是影响溢油监测准确性的关键。为了改善上述情况,通过拉伸灰度范围,对像元灰度值进行变换的方法对海上溢油图像进行增强处理,可使使图像对比度提高,灰度范围增大,图像变得清晰,特征明显质量改善,从而提高海上溢油监视的力度,保护海洋环境。     

雷达组网技术在船载漏油监测系统中的应用

随着远洋船舶运输行业的迅猛发展,海上漏油事故发生的频率逐渐增加,研究海上漏油监测技术,对漏油事故做出最快的响应具有重要意义。目前,船载漏油监测系统和卫星遥感监测是2种最常用的海上漏油监测技术,但受到海上气象条件和船舶航行范围的限制,传统的海上漏油监测系统的监测水平较低。本文详细的介绍了遥感卫星漏油监测技术和雷达组网数据融合技术的原理,在此基础上设计了一种基于雷达组网技术的新型船载漏油监测系统,并对该船载漏油监测系统的工作原理和结构进行详细介绍。     

基于多源遥感影像的海上溢油监测处理系统

基于多源遥感影像,研发遥感溢油监测处理系统,系统以光学和雷达影像为数据源,结合GIS和遥感技术,集成影像自动化预处理、海上船舶、养殖区、海冰、溢油自动化提取、专题图制作、监测报表制作、报表归档管理等功能,并且结合AIS、电子海图实现了综合分析功能。     

遥感技术在公路调绘中的应用

本文简述了遥感解译工作中遥感技术的现状,原理和手段,通过对广东省汕尾至江西寻乌高速公路路线规划工作的应用,介绍了利用遥感技术进行地质选线、地质判译,并结合现场踏勘调查,较准确的掌握走廊带区域工程地质条件及河流水系、地形地貌特征等情况,有针对性地对圈出的不良地质区域进行地质勘察工作,从而提高了方案选择的准确性、可比性及路线规划阶段的工作效率,缩短了外业工作周期、降低了成本,显示出遥感技术在公路路线规划阶段工程地质调绘中起到的重要作用。     

光学成像技术在舰船编队目标数据关联中的应用

海面舰船编队目标的侦察和识别不仅具有重要的军事意义,还有助于海上交通管理和渔船的协同作业,研究海上舰船编队目标的识别和特征提取具有重要价值。海上舰船编队目标的信息采集方式以光成像技术为主,其中,光学卫星遥感图像是应用最广泛的一种光学图像技术。本文针对海上舰船编队目标的识别和侦察问题,研究了光学卫星遥感图像的噪声处理、目标预测和特征提取等内容,对提高海上舰船编队目标的识别精度,提高数据关联程度有一定的指导作用。     

海洋和内陆水体溢油遥感监测技术评述

近年来,水上溢油事故频繁,世界范围内每年都有大量的石油及其相关产品泄露进入海洋及内陆水体,这给周边生态造成严重破坏、环境造成严重的污染。因此,快速准确地进行溢油区域监测(包括油种识别、溢油范围监测、溢油量估算)是减少溢油事故危害的首要任务。传统的监测手段成本高、监测范围有限、易受天气影响等不足,利用遥感技术以其大尺度、可重复观测以及非接触性等优势,可以对水上溢油进行及时、全面、准确的监测。遥感技术在海洋溢油监测中已经得到了广泛的应用,但相对于海洋,内陆水体具水文环境更复杂,与人类生产生活联系更加紧密等特点,因此内陆水体的油污染的生态环境效应对人类的负面影响更加显著。目前,内陆水体溢油监测技术只是对溢油轨迹进行模拟,还未实现水上溢油目标识别。遥感技术在其中的应用尚处于起步阶段。随着遥感传感器的光谱和空间分辨率的大幅提升,以及各种遥感平台等的快速普及,使得内陆水体溢油监测逐渐成为可能,今后应加强此方面的应用研究。     

中低分辨率遥感影像舰船目标识别方法

针对当前光学成像卫星的目标识别基本依靠人工判别的现状,结合中低分辨率遥感图像的目标特征不明显、舰船种类多、识别困难的特点,论文根据国内卫星资源情况与研究现状,分析并比较了光学成像卫星不同传感器提取的目标特征,选择可见光传感器进行目标识别方法研究,对适用于中低分辨率遥感图像的目标识别方法进行比较,并选择出适用于当前海军海上侦察预警的方法。该方法能够极大缩减卫星图像数据处理时间,改善舰艇目标识别由人工判别的现状,增加战时卫星数据的及时性,为海军侦察预警提供技术支撑。     

无人机在海上舰船目标识别中的应用

随着海洋开发的深入,卫星、无人机等遥感设备在获取海洋信息图像方面的能力得到了广泛的关注。利用遥感技术得到海洋图像,对于舰船目标识别具有重要意义。本文克服传统的Zernike矩算法易受外界干扰的问题,利用四元数进行改进,最后通过仿真实验说明本文算法识别率高、鲁棒性强。     

无人机海监测绘技术应用下舰船遥感图像目标检测

随着遥感技术与无人机技术的结合,无人机遥感已广泛应用于海监测绘领域。通过大量实践发现,受到天气雨雪、大雾、霾的影响,无人机获取舰船遥感图像时,目标识别清晰与准确度明显降低。为此,应用无人机海监测绘技术进行下舰船遥感图像目标检测。通过对遥感图像目标的明暗分离计算、海陆场景分离计算与目标神经特征识别计算,实现对舰船遥感目标的快速检测。仿真场景对提出的设计进行对比测试,结果证明了提出设计的可行性与实用性。     

基于无人机遥感的海洋养殖区识别研究全文替换

无人机遥感技术凭借精度高、灵活性高、多维提取特征等优势逐渐成为规划设计、工程测绘、区域识别的重要工具,是地理信息系统获取数据的关键技术之一。本文以某地区海洋养殖区为识别对象,利用无人机遥感,结合基于机器学习的影像识别方法,识别某地特定区域居民区、养殖区等地块。借助支持向量机（SVM）方法,针对某地沿海处不同区域、不同功能用地展开空间数据信息分析,获得不同区域的空间特性参数,选取35%的采样点构成训练集,对不同光谱条件和空间条件下的仿真结果进行验证。结果显示,针对小容量样本,SVM判准性为76.57%,能够快速识别并分析地物。希望通过本文研究为无人机遥感技术在海洋养殖区域识别、渔业中应用提供借鉴。