五、P23 攝影測量與遙感學(xué)

CH20100225 顧及掃描側(cè)視角變化的高分辨率衛(wèi)星遙感影像嚴(yán)格幾何模型=A Rigorous Geometric Model Considering the Variety of Side Watch Angle for High-resolution Satellite Imagery/袁修孝，曹金山，姚娜（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥測繪學(xué)報(bào).-2009，38（2）.-120～124

根據(jù)遙感衛(wèi)星傳感器對地掃描成像過程中CCD線陣列側(cè)視角勻速變化的機(jī)理，從理論上改進(jìn)基于仿射變換的高分辨率衛(wèi)星遙感影像嚴(yán)格幾何處理模型，推導(dǎo)地物與影像間的正反算公式。經(jīng)對一SPOT-5異軌立體像對的試驗(yàn)表明，利用改進(jìn)的幾何模型和視CCD線陣列側(cè)視角為常數(shù)的仿射變換模型對立體影像進(jìn)行幾何處理，前者較后者的像點(diǎn)x坐標(biāo)精度有一定的改善，物點(diǎn)的高程精度有所提高，平面精度兩者基本一致。這說明成像過程中CCD線陣列側(cè)視角的變化在高分辨率衛(wèi)星遙感影像嚴(yán)格幾何處理模型中是不可忽略的因素。圖4表2參7

CH20100226 多源衛(wèi)星遙感影像的光束法區(qū)域網(wǎng)平差=Bundle Block Adjustment with Multi-source Satellite Remote Sensing Images/邢帥，徐青，劉軍，李建勝（信息工程大學(xué)測繪學(xué)院）∥測繪學(xué)報(bào).-2009，38（2）.-125～130

嘗試將光束法區(qū)域網(wǎng)平差模型從單一數(shù)據(jù)擴(kuò)展到多源數(shù)據(jù)，以線陣CCD和SAR兩種遙感影像構(gòu)像模型為例，建立一種“復(fù)合式”光束法區(qū)域網(wǎng)平差模型，并定義相應(yīng)的權(quán)矩陣，通過整體答解獲得像片的外方位元素和加密點(diǎn)的大地坐標(biāo)。利用一組由三幅不同衛(wèi)星影像構(gòu)成的區(qū)域網(wǎng)進(jìn)行平差試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果證明該平差模型的正確性，并分析影響平差精度的因素。圖1表3參10

CH20100227 光學(xué)遙感影像像素級融合的理論框架=Theoretical Framework of Optical Remotely Sensed Image Fusion/竇聞，陳云浩，何輝明（東南大學(xué)交通學(xué)院）∥測繪學(xué)報(bào).-2009，38（2）.-131～137

遙感影像像素級融合是遙感信息分析與處理過程中十分常用的處理方法之一，但目前該領(lǐng)域缺乏相應(yīng)的理論研究。通過對GIF和GCOS模型的對比分析，建立遙感數(shù)據(jù)像素級融合的統(tǒng)一理論框架，并給出幾種具有代表性的融合方法在統(tǒng)一框架下的表達(dá)。在此基礎(chǔ)上，例證統(tǒng)一理論框架在算法等價(jià)性判別、融合性能理論分析、融合算法設(shè)計(jì)等方面的作用。在此框架下的研究表明，Brovey變換融合法與基于三角形模型的IHS方法完全等價(jià)，PCA方法為GS方法的特例。此外還揭示了組合現(xiàn)有方法以提高融合性能的原理。這些研究結(jié)果說明統(tǒng)一理論框架在問題分解方面的合理性和進(jìn)行遙感影像像素級融合理論分析的有效性。表1參27

CH20100228 采用截尾最小二乘估計(jì)的DEM匹配方法=DEM Matching Algorithm Using Least Trimmed Squares Estimator/張同剛，岑敏儀，馮義從，楊容浩，任自珍（西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院測量工程系）∥測繪學(xué)報(bào).-2009，38（2）.-144～151

不借助控制點(diǎn)匹配表面來探測表面差異是一個(gè)非常困難的問題，在多時(shí)相DEM分析中具有非常廣闊的應(yīng)用前景。提出一個(gè)使用截尾最小二乘估計(jì)的最小高差算法（LTS-LZD），該算法在迭代過程中通過基于高差直方圖的自適應(yīng)閾值來區(qū)分變形區(qū)觀測量。通過模擬試驗(yàn)對算法性能進(jìn)行全面深入的試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明新方法具有較高的匹配精度與差異探測精度，且與變形比例基本無關(guān)。圖7表1參24

CH20100229 大重疊度面陣航空數(shù)碼影像的自動(dòng)轉(zhuǎn)點(diǎn)=Automatic Extraction of Image Tie Points for Aerial Digital Frame Imagery with Large Overlap/袁修孝，明洋（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-505～508

針對大重疊度航空數(shù)碼影像提出了一種像方匹配-自由網(wǎng)平差-物方匹配的自動(dòng)轉(zhuǎn)點(diǎn)方法。首先，通過像方匹配和自由網(wǎng)平差獲得影像外方位元素，為物方影像匹配提供初始值；引入共線幾何約束條件，使基于物方的多片最小二乘影像匹配可以顧及影像外方位元素的誤差；最后，實(shí)現(xiàn)多張影像的整體匹配，以提高自動(dòng)轉(zhuǎn)點(diǎn)的可靠性和成功率。經(jīng)對某地區(qū)一組大重疊面陣航空數(shù)碼影像試驗(yàn)證實(shí)，該方法能夠成功地匹配出大重疊度影像的航帶連接點(diǎn)，可滿足攝影測量區(qū)域網(wǎng)平差的自動(dòng)轉(zhuǎn)點(diǎn)要求，并顯著提高加密點(diǎn)的高程精度。表2參6

CH20100230 一種基于淹沒的分水嶺變換算法=Watershed Transform Based on Flooding/蔣志勇，陳曉玲，秦前清（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-509～513

針對分水嶺變換產(chǎn)生的過分割問題以及標(biāo)記點(diǎn)選取可能導(dǎo)致的欠分割問題，提出了一種基于變換序列濾波和梯度淹沒的分水嶺變換算法。利用基于重構(gòu)的變換序列濾波來平滑影像，消除區(qū)域內(nèi)部差異；利用面積淹沒和深度淹沒處理過渡區(qū)域在梯度影像上造成的極小區(qū)域，然后對其進(jìn)行分水嶺變換。該算法可以有效地控制分水嶺變換的過程，解決分水嶺變換的過分割和欠分割問題。圖6參7

CH20100231 面向?qū)ο笥跋穹诸愔蟹指顓?shù)的選擇=Automatic Selection of Segmentation Parameters for Object Oriented Image Classification/薄樹奎，韓新超，丁琳（鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用系）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-514～517

提出了一種基于區(qū)域生長方法的分割參數(shù)選擇方案，從各個(gè)類別的訓(xùn)練樣區(qū)中提取分割參數(shù)信息。通過一系列的影像區(qū)域分割，計(jì)算得出一個(gè)最大的目標(biāo)函數(shù)值，為每個(gè)類別推演出最佳分割參數(shù)；在單個(gè)類別參數(shù)影像分割和分類的基礎(chǔ)上，融合所有處理結(jié)果，最后完成影像分類。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的有效性。圖5表2參7

CH20100232 基于顧及重疊的面Voronoi圖的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成方法=Generation of Seamline Network Using Area Voronoi Diagram with Overlap/潘俊，王密，李德仁（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-518～521

提出了一種新的顧及重疊的面Voronoi圖，并在此基礎(chǔ)上提出了一種接縫線網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)生成方法。生成的接縫線網(wǎng)絡(luò)是基于整體考慮的，對各正射影像覆蓋范圍進(jìn)行了有效的劃分，形成了每幅正射影像的有效鑲嵌多邊形，即對鑲嵌有貢獻(xiàn)的像素范圍的多邊形。這種劃分是惟一的、沒有冗余的和無縫的。采用這樣的方式進(jìn)行大范圍的鑲嵌可保證處理的靈活性與效率，避免誤差的累積和中間結(jié)果的產(chǎn)生，且使處理結(jié)果與影像的順序無關(guān)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法切實(shí)可行。圖4參9

CH20100233 多源遙感影像“復(fù)合式”立體定位的研究=Combined Stereo Location Among Multi-sensor Remote Sensing Images/邢帥，徐青，何鈺，藍(lán)朝楨（河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)國家測繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-522～526

嘗試將IKONOS、SPOT衛(wèi)星影像與機(jī)載SAR影像聯(lián)立構(gòu)成多種組合的“立體像對”，以有理函數(shù)模型、行中心投影的共線方程以及F.Leberl公式為基礎(chǔ)，利用若干地面控制點(diǎn)對影像分別進(jìn)行外定向，然后由3種不同的傳感器模型分別建立了3種復(fù)合式立體定位公式。在已知一組同名像點(diǎn)的情況下，可解算出相應(yīng)地面點(diǎn)的大地坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將具有一定重疊范圍的多源遙感影像構(gòu)成立體像對進(jìn)行復(fù)合式定位是切實(shí)可行的，且在一定控制和交會(huì)條件下其定位精度與傳統(tǒng)立體像對相當(dāng)。圖2表4參10

CH20100234 基于并行Tabu搜索和空間信息約束的遙感影像模糊聚類=Fuzzy C-means Clustering of Remote Sensing Imagery Using Parallel Tabu Searchand Spatial Relation Constrained/劉小利，朱國賓，李清泉，賈治革（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-527～530

在傳統(tǒng)模糊C-均值聚類的基礎(chǔ)上，引入了描述空間鄰近關(guān)系的空間隸屬度；采用Tabu搜索策略，抑制了模糊聚類的局部收斂性和對聚類中心初值的敏感性；提出了并行算法，有效地降低了影像分割的通信復(fù)雜度，提高了算法的搜索速度，實(shí)現(xiàn)了線性加速比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法有效地提高了聚類抗噪性能，減少了聚類迭代次數(shù)。圖3表1參9

CH2010035 基于小波域分層Markov模型的紋理分割=Texture Segmentation Based on a Hierarchical Markov Model in Wavelet Domain/劉國英，茅力非，王雷光，秦前清（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-531～534

提出了一種新的小波域分層Markov模型。該模型使用高斯馬爾可夫隨機(jī)場（Gauss Markov randomfield，GMRF）模型描述每一尺度小波系數(shù)向量的分布，考慮了同一尺度特征之間的相互作用；利用尺度間的因果馬爾可夫隨機(jī)場（Markov random field，MRF）模型和尺度內(nèi)的非因果MRF模型來描述標(biāo)記場的局部作用關(guān)系，以此確定標(biāo)記場的先驗(yàn)信息。根據(jù)貝葉斯準(zhǔn)則，利用多目標(biāo)問題優(yōu)化技術(shù)，給出了此模型相應(yīng)的紋理分割算法。最后，與經(jīng)典模型的分割算法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提出算法的有效性。圖2參6

CH20100236 一種序列切片圖像的快速自動(dòng)分割方法=A Fast and Automatic Segmentation Method for Sequential Slice Images/劉斌，歐宗瑛，蘇鐵明，韓軍（大連理工大學(xué)精密與特種加工教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-539～543

提出了一種針對中國虛擬人彩色序列切片圖像的連續(xù)自動(dòng)分割方法，其主體思想基于區(qū)域生長算法，采用顏色與紋理相結(jié)合的方式評估相似度，應(yīng)用窗口中值法避免出現(xiàn)噪聲種子點(diǎn)，提出一種侵蝕算法自動(dòng)生成目標(biāo)種子點(diǎn)，利用自適應(yīng)算法設(shè)定閾值。整個(gè)分割流程采用并行計(jì)算的多線程架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)虛擬人主要器官組織的快速序列化分割，自動(dòng)化程度較高，分割得到的器官輪廓清晰準(zhǔn)確，三維建模后的效果良好。圖5表1參14

CH20100237 基于對象的對應(yīng)分析在高分辨率遙感影像變化檢測中的應(yīng)用=Object-based Correspondence Analysis for Improved Accuracy in Remote Sensing Change Detection/龔浩，張景雄，申邵洪（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（5）.-544～547

提出了一種基于對象的對應(yīng)分析（correspondence analysis，CA）差值法對高分辨率遙感影像進(jìn)行變化檢測，并將結(jié)果與基于像素的主成分分析（principal component analysis，PCA）差值法和CA差值法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)證明，基于對象的CA差值法提高了變化檢測的精度。圖5表2參7

CH20100238 動(dòng)態(tài)映射函數(shù)最新進(jìn)展及其在GNSS遙感水汽中的應(yīng)用研究=Latest Progress of Dynamic Mapping Functions and Its Application to GNSS Retrieved Water-vapor/張雙成，葉世榕，劉經(jīng)南，李沖（武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-280～283

給出了基于歐洲中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)中心（ECMWF）構(gòu)建的高精度動(dòng)態(tài)映射函數(shù)VMF1和GMF的研究進(jìn)展及方法，對NMF、VMF1和GMF三種映射函數(shù)進(jìn)行了時(shí)空分析，結(jié)合實(shí)例分析了3種映射函數(shù)在GNSS遙感水汽中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，動(dòng)態(tài)映射函數(shù)VMF1和GMF較常規(guī)NMF函數(shù)具有更高的精度和全球覆蓋性，且基于ECMWF構(gòu)建的動(dòng)態(tài)映射函數(shù)可以提高GNSS遙感水汽的精度。圖4表1參12

CH20100239 無人駕駛飛艇低空遙感影像的幾何處理=G eometric Processing of Low Altitude Remote Sensing Images Captured by Unmanned Airship/張永軍（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-284～288

介紹了基于無人駕駛飛艇的低空遙感系統(tǒng)的組成及技術(shù)指標(biāo)，詳細(xì)論述了飛艇按航線自動(dòng)控制飛行、遙感影像自動(dòng)獲取，以及低空遙感影像匹配、相對定向、區(qū)域網(wǎng)平差、全景圖和正射影像生成等處理與分析。試驗(yàn)結(jié)果說明，低空遙感系統(tǒng)可以滿足大重疊度、高分辨率立體影像獲取的需求，在大比例尺測圖、精細(xì)三維重建等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。圖8表1參10

CH20100240 遙感影像壓縮質(zhì)量評價(jià)的研究及應(yīng)用=Remote Sensing Image Compression Quality Assessment and Its Application/翟亮，唐新明，張過，祝小勇（中國測繪科學(xué)研究院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-289～292

針對目前在測繪行業(yè)尚沒有一套相對完善的遙感影像壓縮質(zhì)量評價(jià)方案，提出了基于遙感影像的應(yīng)用要求，圍繞遙感影像壓縮的主、客觀質(zhì)量評價(jià)，從多個(gè)角度研究了遙感影像壓縮質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)，并進(jìn)行了相關(guān)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果認(rèn)為，如果資源3號衛(wèi)星采用改進(jìn)的SPIHT壓縮算法，可以接受的壓縮比不應(yīng)超過4∶1。圖1參14

CH20100241 基于T型模板匹配半自動(dòng)提取高分辨率遙感影像帶狀道路=Semi-automatic Extraction of Ribbon Road from High Resolution Remotely Sensed Imagery by a T-shaped Template Matching/林祥國，張繼賢，李海濤，楊景輝（武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-293～296

通過分析高分辨率光學(xué)遙感影像上的道路特征，提出了適用于有較多車輛遮蔽和兩側(cè)行樹陰影干擾的T型模板匹配的道路提取算子。它融合了剖面匹配和模板匹配的優(yōu)勢，使用角度紋理特征進(jìn)行初始道路點(diǎn)的精確定位，道路寬度、道路前進(jìn)方向的精確量算，使用灰度最小二乘匹配進(jìn)行最佳道路點(diǎn)的定位，可以很好地追蹤高分辨率光學(xué)遙感影像上受車輛遮蔽和行樹陰影等噪聲干擾的帶狀道路。圖4表1參9

CH20100242 基于模糊ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遙感影像亞像元定位=Sub-pixel Mapping of Remote Sensing Images Based on Fuzzy ARTMAP Neural Network Model/吳柯，牛瑞卿，李平湘，張良培（中國地質(zhì)大學(xué)（武漢））∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-297～300

結(jié)合亞像元的相關(guān)理論，提出了基于模糊ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遙感影像亞像元定位方法，利用該方法對模擬的武漢地區(qū)的TM影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了比較。結(jié)果證明，利用本文方法能夠更有效地解決亞像元定位的問題。圖1表2參10

CH20100243 利用拓?fù)潢P(guān)系模型自動(dòng)檢測居民地的變化類型=Automatic Recognition of Change Types of Residential Areas Using Topology Relations Model/潘勵(lì)，王華（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-301～303

提出了一種利用空間拓?fù)淠Ｐ妥詣?dòng)檢測居民地變化類型的方法。在新正射影像與舊矢量數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，把已有的居民地范圍作為樣本區(qū)域，利用Law的能量模板和紋理譜進(jìn)行影像分割，提取新的居民地邊界，運(yùn)用空間分析的方法自動(dòng)檢測出居民地的6種變化形態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了此方法的可行性和有效性。

CH20100244 一種結(jié)合整型最佳譜間預(yù)測與SPIHT的MODIS影像無損壓縮算法=Lossless Compression of MODIS Image Based on Optimal Integer Prediction of Interband and SPIHT Algorithm/張緒冰，關(guān)澤群，虞欣，胡守庚（武漢科技學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-304～307

針對MODIS影像數(shù)據(jù)海量并具有重要研究價(jià)值的特點(diǎn)，研究了MODIS影像的無損壓縮算法。采用最佳線性預(yù)測方法，通過波段相關(guān)性排序確定波段最優(yōu)預(yù)測的順序，并自適應(yīng)計(jì)算預(yù)測波段與當(dāng)前波段的最佳預(yù)測器系數(shù)，減少譜間冗余；以多級樹集合分裂（SPIHT）編碼算法降低譜內(nèi)相關(guān)。為確保無損壓縮，對線性預(yù)測系數(shù)進(jìn)行逼近取整操作，并采用基于提升格式的D5/3整數(shù)小波變換。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在壓縮比上的性能較3DSPIHT等算法突出。圖1表3參7

CH20100245 基于非一致性自適應(yīng)變異的克隆選擇算法=A Clonal Selection Algorithm Based on Non-uniform A-daptive Mutation/鐘燕飛，張良培，李平湘（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-308～311

提出了一種基于非一致性自適應(yīng)變異的克隆選擇算法。該算法根據(jù)抗體的親和力自適應(yīng)地確定相應(yīng)抗體的變異率，同時(shí)采用非一致性變異方法來提高算法的效率。實(shí)驗(yàn)證明，與傳統(tǒng)的克隆選擇算法相比，本文提出的方法所需要的收斂時(shí)間更少，且能快速地找到最優(yōu)解，具有一定的實(shí)用價(jià)值。圖1表2參9

CH20100246 復(fù)雜背景文件圖像的字符提取=Character Extraction from Complex Background Document Images/鄧偉，陳慶虎，袁鳳，鄢煜塵（武漢大學(xué)電子信息學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-312～316

對含有多種噪聲的復(fù)雜背景筆跡圖像的字符提取進(jìn)行了研究。提取灰度共生矩陣的二次統(tǒng)計(jì)量慣性矩特征來進(jìn)行圖像分割，采用Hough變換方法來檢測圖像中的表格直線。筆跡圖像字符提取步驟包括格線檢測、圖像分割、區(qū)域生長恢復(fù)字符筆畫、去格線和斷筆修補(bǔ)。實(shí)驗(yàn)證明了該方法的可靠性。圖3參9

CH20100247 內(nèi)窺鏡圖像實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)流血合成與仿真=Real-time Dynamic Bleeding Synthesis and Simulation of Endoscopic Images/袁志勇，尹乾，馮仕堃，胡君（武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（3）.-317～320

為了滿足內(nèi)窺鏡手術(shù)虛擬訓(xùn)練過程中流血仿真的實(shí)時(shí)性和視覺效果上的逼真性，采用計(jì)算流體力學(xué)建模方法提出了一種實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)流血合成與仿真模型；利用定常、溫度不變的不可壓縮Navier-Stokes方程組構(gòu)造流血仿真的模型，并用OpenGL實(shí)現(xiàn)了流血的實(shí)時(shí)模擬，給出了在OpenGL環(huán)境下的內(nèi)窺鏡圖像的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)流血合成與仿真的效果圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用該方法模擬的流血效果真實(shí)感強(qiáng)，對內(nèi)窺鏡手術(shù)訓(xùn)練有很大的幫助。圖4參9

CH20100248 高光譜影像紋理特征編碼分形特征研究=Fractal Feature of Texture Characteristic Coding for Hyperspectral Images/舒寧，蘇俊英（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-379～382

提出了一種基于分形測度分析高光譜影像紋理的技術(shù)。根據(jù)高光譜影像紋理單元中相鄰光譜矢量的相關(guān)關(guān)系構(gòu)造方向性紋理特征，得到了一組紋理特征編碼值，從紋理特征編碼值本身、相同地物紋理特征編碼自相似性和使用不同尺度測量紋理特征編碼值構(gòu)成的曲線所表現(xiàn)出來的冪指數(shù)關(guān)系三個(gè)方面，說明高光譜影像紋理特征編碼曲線具有分形特征。設(shè)計(jì)了紋理特征編碼曲線構(gòu)建模型，采用紋理編碼曲線的分形維值表征不同的紋理特征，達(dá)到區(qū)分和判別不同紋理的目的。試驗(yàn)表明，該方法對提取地物紋理特性具有可行性。圖6表1參7

CH20100249 建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的屋頂邊界提取=Building Roof Boundary Extraction from LiDAR Point Cloud/曾齊紅，毛建華，李先華，劉學(xué)鋒（上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-383～386

提出了一種建筑物L(fēng)iDAR點(diǎn)云的屋頂邊界提取方法。首先構(gòu)建了離散的建筑物屋頂LiDAR點(diǎn)的TIN模型，在TIN模型中根據(jù)點(diǎn)的空間幾何關(guān)系，過濾整個(gè)三角網(wǎng)的邊界線，從而過濾出初始邊界點(diǎn)。在初始邊界點(diǎn)構(gòu)成的邊界中，過濾出邊界斜率變化顯著的點(diǎn)作為拐點(diǎn)。利用所有的屋頂LiDAR點(diǎn)將拐點(diǎn)擴(kuò)展，得到邊界的擴(kuò)展點(diǎn)，由擴(kuò)展點(diǎn)構(gòu)成的屋頂邊界為最終提取的建筑物屋頂邊界。圖9參11

CH20100250 產(chǎn)生最佳Tuned模板的蜜蜂交配算法=Honey-bee Mating Optimization Algorithm for Producing Better“Tuned”Masks/鄭肇葆（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-387～390

在介紹蜜蜂模型的基礎(chǔ)上，提出產(chǎn)生最佳Tuned模板的蜜蜂交配算法，簡稱HBMTU算法。闡述了該算法與蜜蜂模型主要要素之間的映射關(guān)系和算法的具體運(yùn)行步驟。通過對實(shí)際航空影像的實(shí)驗(yàn)表明，該算法能在現(xiàn)有方法提供最佳模板的基礎(chǔ)上，使影像分類的質(zhì)量有所提高。表4參9

CH20100251 遙感影像分類中的模糊聚類有效性研究=Fuzzy Cluster Validation for Remote Sensing Image Classification/鐘燕飛，張良培，李平湘（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-391～394

通過不同遙感影像對常用的模糊聚類有效性指數(shù)進(jìn)行測試，檢驗(yàn)這些指數(shù)能否適用于遙感影像分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，Xie-Beni系列指數(shù)能夠有效地獲得遙感影像最優(yōu)分類數(shù)，相對于其他模糊聚類有效性指數(shù)更適用于遙感影像分類。圖3表3參16

CH20100252 基于JPEG2000無損壓縮的DEM網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)傳輸方法=Progressive Transmission Method of DEM Data Based on JPEG2000 Lossless-compression/鄭晶晶，方金云，韓承德（中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-395～399

針對網(wǎng)絡(luò)GIS海量DEM數(shù)據(jù)與有限帶寬之間的矛盾，根據(jù)DEM數(shù)據(jù)特點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)多分辨率漸進(jìn)的應(yīng)用需求，提出了一種在DEM各級分辨率具有良好精度性能、基于改進(jìn)的JPEG2000高效無損壓縮的DEM網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)傳輸方法。選用2/6整數(shù)小波分解DEM數(shù)據(jù)，利用轄區(qū)漸進(jìn)壓縮方法、壓縮碼流的索引文件檢索碼流實(shí)現(xiàn)了DEM的漸進(jìn)傳輸。實(shí)驗(yàn)證明，2/6小波比標(biāo)準(zhǔn)中的5/3小波能夠更好地在每級分辨率保持原始地形精度，相比傳統(tǒng)方法，網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)傳輸時(shí)每級分辨率傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量平均減少了90.29％。圖1表2參13

CH20100253 利用MODIS紅外資料反演大氣參數(shù)以及表層溫度的研究=Study of Simultaneous Non-linear Retrieval of Atmospheric Parameters and Surface Skin Temperature from MODIS Infrared Data/趙強(qiáng)，楊世植，喬延利，麻金繼（中國科學(xué)院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-400～403

提出了用牛頓非線性迭代法同時(shí)反演大氣參數(shù)和表層溫度，該反演算法應(yīng)用到我國渤海地區(qū)MODIS紅外資料中，可反演得到中尺度范圍內(nèi)的大氣溫度、水汽廓線，其誤差分別不超過1.5 K和18％。反演得到的表層溫度、大氣可降水量（TPW）和大氣穩(wěn)定度（TTI）與美國國家宇航局（NASA）MOD07產(chǎn)品相似。圖4表1參11

CH20100254 主元分析變換空間上的鑒別共同矢量人臉識別方法=Discriminant Common Vectors in Principal Component Analysis Transformed Space for Face Recognition/唐亮，熊蓉，劉勇（浙江大學(xué)工業(yè)控制技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-404～408

給出了在主元分析（PCA）變換空間上求取DCV投影矩陣的方法（PCA+DCV），在保留所有鑒別信息的條件下，顯著降低了算法復(fù)雜度，提高了運(yùn)算效率。進(jìn)一步提出了依據(jù)主元成分對應(yīng)特征值進(jìn)行適度權(quán)重的DCV識別方法（WPCA+DCV），一定程度上減小因光照、飾物遮擋等造成的面部變化帶來的識別影響，增強(qiáng)表征信息，提高識別率。在ORL、YAL E和AR人臉庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了本方法的性能。圖2表5參13

CH20100255 基于準(zhǔn)不變目標(biāo)物下CBERS-02星CCD圖像的交叉定標(biāo)=Cross Calibration of CBERS-02 CCD Image Based on the Pseudo-invariant Reflectance Targets/溫興平，胡光道，楊曉峰（昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-409～413

提出了一種基于準(zhǔn)不變反射率地物的交叉定標(biāo)方法，首先用MODTRAN模式從已知定標(biāo)系數(shù)的影像中反演出反射率，然后計(jì)算出對應(yīng)未知定標(biāo)系數(shù)影像中相同準(zhǔn)不變地物的輻射率，最后求出定標(biāo)系數(shù)。將這種方法應(yīng)用于CBERS-02衛(wèi)星CCD影像定標(biāo)，并用6S模式對CBERS-02和ETM+影像進(jìn)行大氣校正，比較用不同定標(biāo)系數(shù)校正后的地物光譜曲線，得出在高反射率地物下，不同定標(biāo)系數(shù)校正后的地物光譜曲線與ETM+的基本一致；低反射率地物下，單點(diǎn)定標(biāo)系數(shù)誤差較大，兩點(diǎn)定標(biāo)系數(shù)誤差較小，用兩點(diǎn)定標(biāo)系數(shù)進(jìn)行大氣校正后植被信息得到明顯增強(qiáng)。圖3表2參20

CH20100256 基于高分辨率遙感影像的DSM建筑物點(diǎn)的提取研究=Research on Extracting Building Points from the DSM Data Combining the High-resolution Remote Sensing Image/穆超，余潔，許磊，郭培煌（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-414～417

采用基于小面積去除方法的中值SUSAN噪聲點(diǎn)平滑方法，結(jié)合高分辨率遙感影像，對DSM中房屋點(diǎn)的提取進(jìn)行了探討。實(shí)驗(yàn)表明，本方法能有效地從DSM中提取絕大部分建筑物點(diǎn)，有助于建筑物的精確三維重建。圖7參5

CH20100257 遙感影像仿射不變特征匹配的自動(dòng)優(yōu)化=Automatic Optimization for Affine Invariant Feature Matching on Remote Sensing Imagery/程亮，龔健雅，韓鵬，宋小剛（南京大學(xué)地理信息科學(xué)系）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-418～422

針對基于仿射不變特征的遙感影像匹配技術(shù)，提出了一種自動(dòng)優(yōu)化方法，以進(jìn)一步提高匹配準(zhǔn)確性。根據(jù)典型需求形成了兩套優(yōu)化實(shí)施方案，基于所提出的自動(dòng)優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)具體算法。針對不同類型的多組影像，自動(dòng)優(yōu)化的效果與相應(yīng)方案的預(yù)定目標(biāo)一致，充分證明了本方法的有效性與適用性。圖4參12

CH20100258 基于多尺度分割的對象級影像平滑算法=An Object-oriented Image Smoothing Algorithm Based on the Convexity Model and Multi-scale Segmentation/孫開敏，李德仁，眭海剛（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-423～426

提出了一種對象級的保邊緣影像平滑算法。該算法利用空間聚類對影像進(jìn)行多尺度分割，在分割過程中，提取出不同尺度下的符合凸面模型（convexity model）的影像對象（image object）；依據(jù)對象的統(tǒng)計(jì)參數(shù)對影像對象進(jìn)行篩選，符合要求的影像對象內(nèi)部進(jìn)行平滑處理，其余對象不受影響。利用該方法可以有效地去除噪聲和無用小目標(biāo)，在不破壞指定目標(biāo)邊緣的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)影像的平滑處理。他4表1參12

CH20100259 基于數(shù)碼相機(jī)莫爾效應(yīng)的位移測量=Displacement Measurement Based on MoiréEffect of Digital Camera/易學(xué)鋒，閆利（武漢大學(xué)測繪學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-427～430

數(shù)碼相機(jī)在拍攝與像素寬度相近的條紋時(shí)，像片上會(huì)出現(xiàn)莫爾條紋。針對數(shù)碼相機(jī)莫爾效應(yīng)的特點(diǎn)，選擇了平行莫爾條紋，利用平行莫爾條紋的位移放大作用，可精確推算被攝條紋的微小移動(dòng)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，100m的攝影物距仍然有很高的測量精度。圖3表3參6

CH20100260 基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)獲取森林地區(qū)DTM新方法=Derivation of Digital Terrain Model from Airborne LiDAR Data in Forestry Area/唐菲菲，劉經(jīng)南，張小紅，阮志敏（武漢大學(xué)測繪學(xué)院）∥武漢大學(xué)學(xué)報(bào)·信息科學(xué)版.-2009，34（4）.-459～462

提出了一種繼承式多分辨率體素濾波算法，從機(jī)載激光掃描數(shù)據(jù)中獲取森林地區(qū)的數(shù)字地面模型。該方法將激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為不同分辨率等級的體素，以體素為單位通過與鄰域的體素的高程加權(quán)均值的比較，剔除植被點(diǎn)，保留地面點(diǎn)，從而獲取森林地區(qū)的數(shù)字地面模型。通過將提出的濾波方法應(yīng)用于實(shí)際采集數(shù)據(jù)，并與Terrascan的濾波結(jié)果進(jìn)行比較驗(yàn)證該方法的有效性。圖6表2參10

CH20100261 基于彎曲刃邊的中低分辨率遙感影像MTF計(jì)算方法=The Algorithmfor Computing MTF of Remote Sensing Image in Mid-low Spatial Resolution and with Curve Edge/朱近，潘瑜，徐濤，黃黎，薛釵坤，任建輝（南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院）∥遙感信息.-2009（3）.-3～6

MTF（調(diào)制傳遞函數(shù)）是反映衛(wèi)星成像系統(tǒng)性能的重要參數(shù)。由于不易從遙感影像中獲得理想的直線刃邊地物靶標(biāo)，監(jiān)測中低分辨率在軌衛(wèi)星MTF是一個(gè)困難的任務(wù)。在討論了刃邊法計(jì)算MTF的基礎(chǔ)上，采用了多項(xiàng)式擬合彎曲刃邊，F(xiàn)ermi函數(shù)逼近邊緣擴(kuò)展函數(shù)，模擬退火方法計(jì)算函數(shù)系數(shù)，和多次最小二乘方法減少擬合誤差等技術(shù)。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于彎曲刃邊計(jì)算遙感影像MTF的方法；為中低分辨率衛(wèi)星MTF在軌監(jiān)測提供了有效的技術(shù)手段。圖4參9

CH20100262 基于基本矩陣的相機(jī)畸變差校正方法研究=Study on the Camera Distortion Correction Based on the Fundamental Matrix/劉松林，韋華（信息工程大學(xué)）∥遙感信息.-2009（3）.-7～10

在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域中，為了提高圖像量測和三維重建的精度，必須對相機(jī)的畸變誤差進(jìn)行修正。提出了一種基于基本矩陣的相機(jī)徑向畸變的自動(dòng)校正方法，該方法不需要預(yù)先獲得場景的結(jié)構(gòu)信息和相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，僅利用兩張影像同名點(diǎn)集之間的內(nèi)在幾何關(guān)系，即可求取相機(jī)的徑向畸變系數(shù)，進(jìn)而可對這兩幅圖像的畸變誤差進(jìn)行自動(dòng)校正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是一種有效的畸變圖像校正算法，能夠獲得滿意的校正結(jié)果。圖3表1參9

CH20100263 高光譜數(shù)據(jù)反演大氣水汽研究=Retrieval of Water Vapor Using Hyperspectral Data/劉三超，高懋芳，柳欽火，范一大，楊思全（民政部國家減災(zāi)中心）∥遙感信息.-2009（3）.-11～14

利用Hyperion高光譜數(shù)據(jù)，基于MODTRAN輻射傳輸模型進(jìn)行模擬，分析表明943nm和953nm波段分別對干燥和濕潤大氣最敏感，是反演水汽的合適通道。提出針對Hyperion數(shù)據(jù)DCIBR方法反演大氣總水汽含量，可以推廣到環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座超光譜數(shù)據(jù)的大氣水汽反演。誤差分析表明，大氣散射作用以及地表反射率非線性變化，對DCIBR方法計(jì)算精度的影響比CIBR算法要小，大氣模式引起的反演誤差小于2％，通道的光譜特性是影響反演精度的重要因素。圖4表1參11

CH20100264 基于Hough變換的高分辨率遙感影像城市直線道路提取=Urban Straight Road Extraction from High-resolution Remote Sensing Image Based on Hough Transform/呂健剛，韋春桃（廣西桂林工學(xué)院土木工程系）∥遙感信息.-2009（3）.-15～18

根據(jù)高分辨率遙感影像城市直線道路特性，提出在圖像分割獲得道路網(wǎng)輪廓的基礎(chǔ)上，使用Hough變換檢測道路所在直線，對直線進(jìn)行道路判斷，再將所得道路段進(jìn)行修剪、連接形成道路網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)道路提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效的從高分辨遙感影像中提取城市直線道路。圖10參5

CH20100265 高分辨率遙感影像中操場跑道的自動(dòng)提取=Automatic Extraction of Playground Racetrack in High Resolution Remote Sensing Image/黃海濤，柯長青（南京大學(xué)地理信息科學(xué)系）∥遙感信息.-2009（3）.-19～22

提出一種高分辨率遙感影像中操場跑道的自動(dòng)識別方法。在分析操場跑道結(jié)構(gòu)特征的基礎(chǔ)上，采用改進(jìn)的Hough變換方法提取操場跑道圓弧形邊緣；然后結(jié)合識別出的圓弧形結(jié)構(gòu)信息識別與之相連的直線形邊緣；最后對識別出的操場跑道進(jìn)行細(xì)化和修剪處理，實(shí)現(xiàn)操場跑道的自動(dòng)識別。圖6參10

CH20100266 多源信息復(fù)合的遙感影像水稻田信息提取方法研究=Extraction of Rice Information by Combining Remote Sensing Imagery with Other Data/周義，阮仁宗（河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥遙感信息.-2009（3）.-30～33

以江蘇南京江寧區(qū)為試驗(yàn)區(qū)，融合遙感影像的光譜信息、紋理信息、空間分布特征等輔助性信息進(jìn)行基于知識規(guī)則的水稻田信息提取，并將提取結(jié)果與傳統(tǒng)的非監(jiān)督分類和邏輯通道法的提取結(jié)果進(jìn)行了比較。研究表明，基于知識規(guī)則的多源信息水稻田提取方法的精度最高。可見，融合多源信息的基于知識規(guī)則分類法是提高遙感水稻田提取精度的有效方法。圖4表1參20

CH20100267 “北京一號”小衛(wèi)星在青島近海滸苔災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用=The Application of Beijing-1 Micro Satellite Data to Algae Disaster Monitoring in the Sea of Qingdao/曾韜，劉建強(qiáng)（國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心）∥遙感信息.-2009（3）.-34～37

基于滸苔光譜特性，利用“北京一號”小衛(wèi)星高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，采用遙感圖像自動(dòng)分類處理，結(jié)合GIS系統(tǒng)提取青島近海滸苔信息是有效的，其分布位置已經(jīng)船舶觀測驗(yàn)證。“北京一號”數(shù)據(jù)已納入滸苔業(yè)務(wù)監(jiān)測中，為黃海滸苔災(zāi)害前線指揮部及時(shí)提供滸苔的位置分布、區(qū)域面積、變化狀況等信息，為北京奧運(yùn)會(huì)帆船賽項(xiàng)目的順利舉辦發(fā)揮了重要作用。圖8表2參5

CH20100268 基于顏色空間變換的遙感圖像去厚云方法=Cloud Removal of Remote Sensing Imagery Based on Color Space Transformation/陳旭，林宏，強(qiáng)振平（西南林學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系）∥遙感信息.-2009（3）.-38～43

由于氣候條件等因素，獲取清晰無云的大面積遙感圖像幾乎不可能。在所獲取的遙感圖像中常含有大量的厚云完全遮蓋了地表的實(shí)際地物情況。提出了一種基于遙感自動(dòng)分類和顏色空間變換的多時(shí)相遙感圖像厚云去除方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不但能夠去除厚云，而且能夠很好地校正不同時(shí)相遙感圖像間的顏色和亮度差異。圖6參12

CH20100269 基于RS的松嫩平原大安湖泊群面積提取與動(dòng)態(tài)變化分析=The Extraction and Dynamic Analysis of Da-an Group Lakes Area in Songnen Plain Based on Remote Sensing/李晶晶，賈建華，郝景研（西安科技大學(xué)測繪學(xué)院）∥遙感信息.-2009（3）.-44～48

采用決策樹分類法，利用1979年MSS、1989年TM、2001年ETM及2007年CBERS遙感影像，提取了大安湖泊群面積大于0.3km2的湖泊在4個(gè)不同時(shí)期的空間分布數(shù)據(jù)，得到了該湖群近30年來的面積動(dòng)態(tài)變化結(jié)果，并分析了引起其變化的自然因素和人為因素。圖3表2參17

CH20100270 基于多時(shí)相TM影像的城市邊緣區(qū)劃分及其變化監(jiān)測=Urban Fringe Extraction and Its Change Monitoring Using Multi-temporal TM Image/楊葉濤（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥遙感信息.-2009（3）.-49～53

城市邊緣區(qū)作為城市和農(nóng)村之間的過渡地帶，是城市擴(kuò)張過程中土地利用變化最為活躍的部分。在城市邊緣區(qū)，城市用地類型與其他的土地利用類型，比如耕地、林地、牧草地和水域等混合在一起，并且這些非城市用地類型隨著城市化的進(jìn)程很快轉(zhuǎn)換為城市用地。城市邊緣區(qū)被定義為城市內(nèi)邊界和外邊界之間的環(huán)狀區(qū)域，內(nèi)邊界分離城市核心區(qū)與城市邊緣區(qū)，外邊界分離城市邊緣區(qū)與農(nóng)村腹地。本研究采用一種新的方法來對城市邊緣區(qū)進(jìn)行界定，以及對其動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行監(jiān)測研究。通過多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的分類，提取城市及其周邊的土地利用信息，并對其空間結(jié)構(gòu)模式用地理景觀指標(biāo)進(jìn)行定量的描述，最后借助空間聚類獲取邊界閾值來劃分城市邊緣區(qū)并對其變化進(jìn)行監(jiān)測。圖3表1參7

CH20100271 基于ASAR和MODIS圖像的藻華范圍提取=Range Extraction of Algae Bloom Water Body Based on ASARand MODIS/王吉，王世新，閻福禮，周強(qiáng)（中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所）∥遙感信息.-2009（3）.-54～57

將同期的EnviSat-ASAR圖像和MODIS圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，利用經(jīng)過大氣校正后的MODIS光學(xué)圖像，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱莸玫饺~綠素a的濃度，借此對太湖的藻華和非藻華區(qū)域進(jìn)行劃分，并以此為據(jù)在ASAR圖像上研究兩者的V/V后向散射特性，使用閾值法對藻華范圍進(jìn)行提取，并將結(jié)果與MODIS圖像上得到的藻華范圍進(jìn)行對比，有較好的吻合。分析二者結(jié)果表明，風(fēng)速會(huì)造成藻華漂移和沉浮并且影響湖面粗糙度，是決定提取結(jié)果好壞的關(guān)鍵因素。另外從成像機(jī)理上，太湖粗糙度不規(guī)則性和介電特性上的誤差使得藻華提取閾值不具有適用性，也是此次提取藻華結(jié)果不完全一致的原因，恰恰也成為了利用微波數(shù)據(jù)監(jiān)測藻華的局限所在。圖3表1參14

CH20100272 基于紋理和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像分類=Study on SAR Image Classification Based on Texture and BP Neural Network/李海權(quán)，李春霞，吳彩銀，胡召玲，錢小龍（徐州師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院）∥遙感信息.-2009（3）.-58～63

研究基于紋理和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像分類。首先用增強(qiáng)FROST濾波算法對SAR圖像進(jìn)行去噪處理。然后基于灰度共生矩陣?yán)碚撎崛∪ピ牒蟮腟AR圖像多種紋理特征，并通過大量實(shí)驗(yàn)篩選出有效的紋理特征。最后，結(jié)合紋理特征，分別采用經(jīng)典的最大似然分類法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法對SAR圖像進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：紋理信息輔助SAR圖像的灰度進(jìn)行分類，大大地提高了SAR圖像的分類精度；基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像分類精度高于最大似然分類法的分類精度。圖16表3參15

CH20100273 基于模板閾值法的土地利用變化信息提取方法研究=Study on the Method of Extracting Land Use Change Information Based on Remote Sensing/陳振清，董玉娟，李久剛（寧波市房產(chǎn)交易中心），劉正軍，段敏燕∥遙感信息.-2009（3）.-64～67

提出了一種新的基于遙感的土地利用變化信息動(dòng)態(tài)監(jiān)測和提取的方法。其基本思路是在矢柵位置配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，以矢量多邊形和柵格面陣共同表示的土地利用圖斑為基本單位，建立土地類別解譯標(biāo)識，在此基礎(chǔ)上對所有圖斑進(jìn)行基于圖斑的分類、利用檢測模板和閾值來判斷圖斑類型是否發(fā)生變化，并對變化圖斑進(jìn)行表示和更新。本方法具有可用特征豐富，抗干擾能力強(qiáng)，分析能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，同其他傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較有良好的應(yīng)用效果。圖5表2參8

CH20100274 縣級尺度農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局時(shí)空分異研究——以徐州市睢寧縣為例=Spatial-temporal Change of Rural Residential Landscape Patterns on County-wide Scale：the Case of Suining County，Xuzhou/劉進(jìn)超，姜小三，李敬峰（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院）∥遙感信息.-2009（3）.-68～72

以TM/ETM+影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，基于3S技術(shù)及景觀分析軟件Fragstats對1995～2005年徐州市睢寧縣的農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，并使用馬爾科夫模型對睢寧縣2010年農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明：1995～2010年徐州市睢寧縣的農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局呈破碎化趨勢，土地利用斑塊數(shù)增加，斑塊平均面積下降，面積加權(quán)平均形狀指數(shù)上升，平均分維度小幅上升，散布與并列指數(shù)和香農(nóng)多樣性指數(shù)均在下降。隨著城鎮(zhèn)擴(kuò)展、農(nóng)田開發(fā)等人類干擾的不斷加劇，景觀生態(tài)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)開發(fā)之間的矛盾將愈加突出。圖1表4參15

CH20100275 ASAR Level 1B數(shù)據(jù)格式及解譯方法=Format and Method of Interpretation of ASARLevel 1BData Products/李穎，李傳龍，王俊，馬龍（大連海事大學(xué)地理信息研究所）∥遙感信息.-2009（3）.-73～77

歐空局的ENVISAT衛(wèi)星所獲得的ASAR（Advanced Synthetic Aperture Radar）數(shù)據(jù)在全世界都有廣泛的應(yīng)用。2005年12月我國遙感衛(wèi)星地面站正式向用戶提供ASAR數(shù)據(jù)共享服務(wù)，此舉必將促進(jìn)ASAR數(shù)據(jù)在國內(nèi)的應(yīng)用。而利用目前通用的遙感圖像處理軟件，如ENVI、ERDAS等還不能對ASAR數(shù)據(jù)做深入處理，介紹了ASAR level 1B的數(shù)據(jù)格式，給出了一種能夠解譯ASAR level 1B數(shù)據(jù)進(jìn)行清晰成像的方法，并將Sigma濾波應(yīng)用于解譯后的ASAR圖像，進(jìn)一步提升了ASAR解譯后圖像的目視效果。圖5表2參8

CH20100276 極化干涉SAR森林高度反演綜述=A Reviewof Inversion of the Forest Height by Polarimetric Interferometric SAR/李廷偉，梁甸農(nóng)，朱炬波（國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院）∥遙感信息.-2009（3）.-85～91

極化干涉SAR森林高度反演是當(dāng)前雷達(dá)遙感領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，近年來涌現(xiàn)了多種極化干涉SAR森林高度反演方法。對已有極化干涉SAR森林高度反演方法進(jìn)行分類，然后系統(tǒng)研究各類森林高度反演算法的基本原理，比較各類森林高度反演方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提煉森林高度反演算法的關(guān)鍵，最后指出極化干涉SAR森林高度反演的研究方向。圖5參39

CH20100277 GNSS-R信號反演土壤水分研究分析=Research on Soil Moisture Inversion by GNSS-R Signal/毛克彪，王建明，張孟陽，周清波，馬柱國（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所農(nóng)業(yè)部資源遙感與數(shù)字農(nóng)業(yè)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室）∥遙感信息.-2009（3）.-92～97

由于GNSS-R信號具有全天候、穿透性以及不受云的影響，且對土壤水分非常敏感等特性，使其在遙感研究全球變化中具有獨(dú)特的優(yōu)勢。簡要評述了利用GPS地面反射信號在土壤水分反演研究領(lǐng)域的進(jìn)展，然后側(cè)重分析介紹了GPS反射信號土壤水分反演原理，前向模型分析反演土壤水分的關(guān)鍵技術(shù)，并指出目前存在的問題和發(fā)展方向。圖1參38

CH20100278 D-InSAR中參考DEM誤差與軌道誤差對相位貢獻(xiàn)的靈敏度研究=Phase Sensitivity Study on D-In-SARfor Reference DEMand Orbit Error/龍四春，李陶（武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心）∥遙感信息.-2009（2）.-3～6

闡述了合成孔徑雷達(dá)差分干涉測量（D-InSAR）的基本原理，分析了參考DEM誤差和衛(wèi)星軌道誤差對雷達(dá)干涉相位的影響，導(dǎo)出了參考DEM誤差和衛(wèi)星軌道誤差對差分干涉相位貢獻(xiàn)靈敏度的函數(shù)關(guān)系式，得出了雷達(dá)差分干涉測量中軌道誤差對相位貢獻(xiàn)靈敏度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于參考DEM誤差對相位貢獻(xiàn)靈敏度的結(jié)論。最后通過2003年伊朗Bam地震區(qū)ENVISAT-ASAR影像及粗軌數(shù)據(jù)、荷蘭Delft大學(xué)提供的精密軌道數(shù)據(jù)以及美國地質(zhì)勘探局的GTOPO30 DEM和NASA的SRTM3 DEM的實(shí)例驗(yàn)證了該結(jié)論的正確性。圖4表1參9

CH20100279 農(nóng)業(yè)旱災(zāi)遙感監(jiān)測系統(tǒng)中的MODIS 1B影像幾何校正方法及其比較研究=Algorithms for Geometric Correction to MODIS 1B Images in Drought Monitoring System/李晶晶，覃志豪，唐巍（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所）∥遙感信息.-2009（2）.-17～22

為了滿足農(nóng)業(yè)旱災(zāi)遙感監(jiān)測對海量MODIS影像數(shù)據(jù)的自動(dòng)化快速處理需要，針對現(xiàn)有的4種幾何校正坐標(biāo)變換方法（仿射變換法、多項(xiàng)式變換法、三角網(wǎng)算法和改進(jìn)三角網(wǎng)算法），結(jié)合農(nóng)業(yè)旱災(zāi)遙感監(jiān)測系統(tǒng)，在IDL（Interactive Data Language）平臺上開發(fā)了MODIS影像數(shù)據(jù)的自動(dòng)快速幾何校正運(yùn)行程序，以便比較分析這些算法的幾何校正精度、影像處理時(shí)間和計(jì)算機(jī)內(nèi)存開銷大小。結(jié)果表明，基于三角網(wǎng)改進(jìn)算法的幾何校正程序在各方面都比較優(yōu)秀，不僅幾何校正精度較高，而且圖像處理較快，內(nèi)存用量也較小，完全能夠滿足農(nóng)業(yè)旱災(zāi)遙感監(jiān)測的實(shí)時(shí)海量圖像數(shù)據(jù)處理需要。因此，我們在農(nóng)業(yè)旱災(zāi)遙感監(jiān)測系統(tǒng)中采用了這一算法，作為實(shí)時(shí)自動(dòng)快速處理海量MODIS影像數(shù)據(jù)的重要模塊。圖5表1參16

CH20100280 基于面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)的景觀信息提取研究=Study on Extraction of Landscape Information Based on the Object-oriented Classification Techniques/蘇簪鈾，邱炳文，陳崇成（福州大學(xué)福建省空間信息工程研究中心數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥遙感信息.-2009（2）.-42～46

依據(jù)高分辨率遙感影像的特點(diǎn)，如何充分地利用影像的光譜信息和空間信息以及地學(xué)特征進(jìn)行更為微觀的遙感監(jiān)測或大比例尺制圖是高分辨率遙感研究的重要內(nèi)容之一。以地形復(fù)雜的武夷山自然保護(hù)區(qū)為研究區(qū)域，以SPOT5原始影像為數(shù)據(jù)源，采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒ǎ瑢?shí)現(xiàn)了不同尺度地物信息的分層提取。基于上層的分類結(jié)果對特定地物進(jìn)行影像分割，選擇合適的特征參數(shù)，并通過多次試驗(yàn)建立影像對象的隸屬度函數(shù)，或利用最鄰近分類法，逐級分層地提取了研究區(qū)的景觀信息。研究結(jié)果顯示：利用面向?qū)ο蠓诸惙椒梢钥焖俜奖愕貙Φ匦螐?fù)雜條件下研究區(qū)的SPOT5遙感影像的景觀信息提取，精度為76％，為高分辨率遙感影像的信息提取提供了更為快速、有效的技術(shù)途徑。圖2表3參9

CH20100281 礦化蝕變信息提取的TM/ETM+遙感影像模式=The Model of Alteration Information Extraction with TM/ETM+Remote Sensing Image/張廷斌，唐菊興，黃丁發(fā)（西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院）∥遙感信息.-2009（2）.-47～51

在遙感找礦中，礦化蝕變信息的提取是重要的工作內(nèi)容之一。以TM/ETM+為數(shù)據(jù)源進(jìn)行礦化蝕變信息的提取，經(jīng)歷了一個(gè)由簡單到綜合的發(fā)展歷程。為更好地開展蝕變信息的提取工作，本文在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上，將各種蝕變信息的提取方法歸結(jié)為兩個(gè)模式，即“經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ健焙汀皽?zhǔn)定量模式”，并對兩種模式下的各種方法結(jié)合實(shí)例進(jìn)行了介紹，最后對兩種模式的關(guān)系作了初步的探討。

CH20100282 Naive Bayesian Classifier在遙感影像分類中的應(yīng)用研究=Classification of Remote Sensing Images Based on Naive Bayesian Classifier/陶建斌，舒寧，沈照慶（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥遙感信息.-2009（2）.-52～56

將Naive Bayesian Classifier（簡單貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器）用于遙感影像的分類，并對其主要問題如特征選擇和后驗(yàn)概率推理等展開研究。使用K2結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法選出具有類別可分性的波段，進(jìn)一步利用互信息測試對遙感波段之間的相關(guān)性做分析，去除冗余信息。特征（波段）的條件獨(dú)立性假設(shè)簡化了聯(lián)合概率的計(jì)算，以較小的計(jì)算代價(jià)獲得后驗(yàn)概率。在此基礎(chǔ)上，將Naive Bayesian Classifier用于多光譜和高光譜影像的分類，獲得很好的性能和相當(dāng)高的穩(wěn)健性。圖4表3參8

CH20100283 基于決策樹方法的羅布泊“大耳朵”干鹽湖區(qū)鹽殼分類研究=A Study on Salt Crust Classification Based on Decision Tree Technology in Lop Nur“G reat Ear”Dry Salt Lake Area/顏安，蔣平安，武紅旗，馬黎春（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)與環(huán)境科學(xué)學(xué)院）∥遙感信息.-2009（2）.-57～63

本研究在野外綜合考察基礎(chǔ)上結(jié)合試驗(yàn)分析數(shù)據(jù)及遙感影像上提供的信息建立了羅布泊“大耳朵”干鹽湖區(qū)鹽殼分類體系，采用決策樹方法對ETM+遙感影像進(jìn)行分類，經(jīng)過混淆矩陣檢驗(yàn)，分類總精度達(dá)到86.3％，Kappa系數(shù)為0.8420。結(jié)果表明，羅布泊“大耳朵”干鹽湖區(qū)不同鹽殼類型在空間上呈環(huán)狀分布與“耳輪”影像特征大致吻合；影像上同一條帶的鹽殼表現(xiàn)出相間分布的特點(diǎn)；相似形狀的鹽殼受地表濕度影響在遙感影像上呈現(xiàn)不同色調(diào)。圖7表5參16

CH20100284 遙感衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)信息瀏覽查詢技術(shù)優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)=Query Technology Optimization and Realization of Satellite Data Information/李瑩，王風(fēng)華（北京衛(wèi)星信息工程研究所）∥遙感信息.-2009（2）.-64～66

遙感衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)的瀏覽查詢系統(tǒng)向遙感數(shù)據(jù)用戶提供衛(wèi)星原始數(shù)據(jù)以及各級產(chǎn)品數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)。隨著入庫遙感數(shù)據(jù)的日益增多，當(dāng)多用戶并發(fā)瀏覽查詢時(shí)，系統(tǒng)出現(xiàn)查詢響應(yīng)時(shí)間過長的現(xiàn)象。從數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器以及應(yīng)用程序方面對瀏覽查詢系統(tǒng)進(jìn)行了性能調(diào)整，并通過測試證實(shí)了優(yōu)化方法的可行性。圖2參4

CH20100285 基于MODIS影像的植被覆蓋度提取研究=A Research on Extracting Vegetation Fraction Based on MODIS Image/戴俁俁，丁賢榮，王文種（河海大學(xué)水文水資源學(xué)院）∥遙感信息.-2009（2）.-67～70

利用線性光譜混合模型對河南省三門峽地區(qū)MODIS1B影像進(jìn)行植被覆蓋度（fv）信息提取，將結(jié)果與反映植被覆蓋度的NDVI比較，并提出在實(shí)測資料缺乏的情況下利用同期高分辨率ETM+圖像對選取樣本區(qū)域進(jìn)行定量驗(yàn)證的方法。結(jié)果表明，對于MODIS數(shù)據(jù)，線性光譜混合（LSMM）分解方法能有效提取大區(qū)域范圍的植被覆蓋度信息，比NDVI-fv經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法更具有理論意義，為快速、準(zhǔn)確、高效的植被監(jiān)測提供了新思路。圖8參7

CH20100286 基于JESS的四湖濕地景觀的遙感分類=The Remote Sensing Classification of Wetland Landscape in the Four-lakes Area Based on JESS/熊勤學(xué)，劉章勇（長江大學(xué)農(nóng)學(xué)院）∥遙感信息.-2009（2）.-81～85

詳細(xì)介紹了如何在ENVI系統(tǒng)中嵌入JESS專家系統(tǒng)語言，并給出了相應(yīng)的代碼，在分析湖北省四湖濕地多源遙感數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，總結(jié)出了遙感分類的專家知識與分類規(guī)則，利用該方法實(shí)現(xiàn)了四湖濕地景觀的遙感分類，表明JESS專家系統(tǒng)不僅能很容易、方便地應(yīng)用到遙感領(lǐng)域，而且其代碼與專家知識和規(guī)則分離的特征將使其在農(nóng)業(yè)遙感系統(tǒng)開發(fā)領(lǐng)域中有廣闊的前景。圖3表1參8

CH20100287 基于決策樹規(guī)則的面向?qū)ο筮b感影像分類=Object-oriented Classification of Remote Sensing Image Based on Decision Trees/葛春青，張凌寒，楊杰（武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥遙感信息.-2009（2）.-86～90

高分辨率影像包含了豐富的空間信息，這使得基于像素的傳統(tǒng)分類方法的分類精度受到局限。對面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄟM(jìn)行了探討：首先，利用圖像的光譜和形狀因子對圖像進(jìn)行合理的分割。然后，建立決策樹分類判別知識庫，將對象歸屬到某一類上并進(jìn)行分類。結(jié)果顯示，面向?qū)ο蠓椒ǖ姆诸惥容^傳統(tǒng)分類方法有了很大程度的提高，這為通過建立決策樹知識庫對地物光譜混雜的城區(qū)分類提供了一種有益的嘗試。圖4表3參6

CH20100288 基于MODIS的秸稈焚燒火點(diǎn)識別原理及算法IDL實(shí)現(xiàn)=Principle of Indentifying Crop Straw Fire Based on MODIS and Its Algorithm Implementation Using IDL Language/楊珊榮，李虎，余濤，李家國，王子峰（福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院）∥遙感信息.-2009（2）.-91～97

常規(guī)秸稈焚燒監(jiān)測難度較大，而衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)具有覆蓋面廣，時(shí)效性強(qiáng)、分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，有利于秸稈焚燒監(jiān)測工作的進(jìn)展。介紹如何使用MODIS數(shù)據(jù)提取秸稈焚燒火點(diǎn)的算法。在算法實(shí)現(xiàn)上采用交互式數(shù)據(jù)語言IDL（Interactive Data Language）進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，大大縮短了人機(jī)交互時(shí)間，提高了秸稈焚燒點(diǎn)自動(dòng)提取的響應(yīng)速度，從而提高工作效率，促進(jìn)秸稈焚燒監(jiān)測工作的開展。圖2表1參24

CH20100289 ENVI下基于GLT的風(fēng)云三號氣象衛(wèi)星幾何校正研究/鄧書斌，于強(qiáng)，駱知萌，董彥卿，康銘（ESRI中國（北京）有限公司）∥遙感信息.-2009（2）.-98～99

2008年5月成功發(fā)射升空的風(fēng)云三號氣象衛(wèi)星已交付使用，由于它的空間分辨率低，通過地面控制點(diǎn)的傳統(tǒng)幾何校正方法已不再適用。研究將地理位置查找表法（GL T）應(yīng)用于風(fēng)云三號氣象衛(wèi)星搭載的可見光紅外掃描輻射計(jì)（Visible and InfraRed Radiometer，VIRR）的幾何校正方法，并取得了很好的校正效果。該方法為風(fēng)云三號氣象衛(wèi)星影像的預(yù)處理提供了參考。圖3參3

CH20100290 城市正射影像圖網(wǎng)絡(luò)發(fā)布系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及關(guān)鍵技術(shù)=Realization and Technology of the City High Resolution Digital Orthophoto Maps for Web Publishing/張鵬程（廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計(jì)研究院）∥遙感信息.-2009（2）.-100～103

基于SuperMap IS.NET平臺，采用AjaxControls和WebService技術(shù)，在普通PC服務(wù)器上不僅實(shí)現(xiàn)了廣州市全市域、不同年代、高分辨率正射影像圖快速、高效的網(wǎng)絡(luò)發(fā)布，而且實(shí)現(xiàn)了影像圖與城市1∶500、1∶2000等大比例尺數(shù)字線劃圖、不同GIS格式專題圖數(shù)據(jù)的集成式發(fā)布，對系統(tǒng)的實(shí)施思路、功能特色和關(guān)鍵技術(shù)等進(jìn)行了詳細(xì)地探討。圖3參8

CH20100291 鄱陽湖流域季節(jié)性綠色覆被（作物）的NDVI指數(shù)變化特征分析=Seasonal Variability of Crops′NDVI Index in Poyang Lake Watershed Based on Multi-temporal SPOT4-Vegetation Data/汪權(quán)方，李家永（湖北大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-22～24

土地覆被的季節(jié)性變化特征可為全球變化模擬提供重要信息。利用包含植被一個(gè)完整生長周期的SPOT4-VEGETATION的NDVI影像，對鄱陽湖流域典型季節(jié)性綠色覆被（作物）的綠度值、峰值、谷值、年均NDVI（NDVI-I）和NDVI年內(nèi)極差（NDVI-MM）等特征值進(jìn)行了提取。在此基礎(chǔ)上，探討了不同覆被（作物）類型的NDVI指數(shù)年內(nèi)季節(jié)變化以及NDVI時(shí)間曲線的波動(dòng)與農(nóng)作物生長發(fā)育階段之間的響應(yīng)規(guī)律。結(jié)果顯示：以作物為主的季節(jié)性綠色覆被在作物生活期內(nèi)綠度指數(shù)水平較高，在休閑期會(huì)大幅度降低；當(dāng)作物處于抽穗期時(shí)，NDVI值達(dá)到作物生長期內(nèi)的最大值；一年一熟、一年兩熟、一年三熟作物的NDVI年內(nèi)變化曲線分別呈單峰型、雙峰型和三峰型波動(dòng)；NDVI最小值和年均值基本上按“一年兩熟或三熟作物大于一年一熟作物”的順序變化。圖5參15

CH20100292 基于Ridgedet變換和極小極大估計(jì)的圖像去噪=Image Denoising Based on Finite Ridgelet Transform and Minimax Estimation/趙振磊，耿則勛，張亞新（信息工程大學(xué)測繪學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-31～33

Ridegdet是繼小波變換后一種新的圖像多尺度分析方法，它能有效地對圖像進(jìn)行多尺度、多方向的描述，對于圖像中的直線狀和超平面的奇異性問題，Ridgelet變換具有比小波變換更好的處理效果。極小化極大估計(jì)是對“最不利”先驗(yàn)分布的貝葉斯估計(jì)，利用極小化極大原理來獲取閾值，實(shí)現(xiàn)了一種基于有限Ridgelet變換和極小極大估計(jì)的圖像去噪算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對于含有較多線狀目標(biāo)的圖像，該方法取得了比小波變換更好的效果。圖5表1參11

CH20100293 AMSR微波遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤濕度的計(jì)算機(jī)反演=Soil Moisture Inversion by AMSR-E Microwave Remote Sensing Data/郭賀彬（北京京北職業(yè)技術(shù)學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-34～36

為了有效解決大尺度區(qū)域土壤水分時(shí)、空間變化監(jiān)測的問題，在總結(jié)了被動(dòng)微波遙感反演土壤濕度規(guī)律的基礎(chǔ)上，基于先進(jìn)的AMSR星載被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)，提出了利用雙譜模型計(jì)算土壤表面發(fā)射率的計(jì)算機(jī)算法。首先需要由雙站散射系數(shù)計(jì)算反射率和發(fā)射率，然后應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演土壤濕度，實(shí)現(xiàn)了在隨機(jī)粗糙面狀況下基于被動(dòng)微波遙感的土壤表面水分反演，并在實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了成功的應(yīng)用。圖3表1參8

CH20100294 10m級分辨率衛(wèi)星影像道路語義模型研究=Study on Road Semantic Model for the Level of 10 Meter Resolution Satellite Remote Sensing Images/王林（中國交通通信中心），秦其明∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-68～70

道路模型是遙感影像自動(dòng)/半自動(dòng)道路提取中重點(diǎn)研究的內(nèi)容。介紹了傳統(tǒng)的影像道路模型并指出其中不足，從語義的角度闡述了建立道路語義模型的必要性，概述了10m級分辨率衛(wèi)星遙感影像道路的表現(xiàn)特征，分析了遙感影像道路提取涉及的各層次語義信息，建立了面向10m級分辨率衛(wèi)星遙感影像的道路語義模型，詳細(xì)闡述了語義模型的實(shí)現(xiàn)過程。將語義模型應(yīng)用于遙感影像道路提取系統(tǒng)，通過新疆阿圖什Spot5多光譜遙感影像道路提取試驗(yàn)，驗(yàn)證了道路語義模型的有效合理性。圖6參12

CH20100295 通過真正射影像快速構(gòu)建三維建筑物場景的方法=Construct 3D Models of Scene on True Orthoimage/關(guān)鴻亮，江恒彪，曹天景，劉先林（首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-71～73

數(shù)字?jǐn)z影測量技術(shù)正從單機(jī)工作方式向系統(tǒng)集成的工作方式轉(zhuǎn)變，獲取和處理空間數(shù)據(jù)已變得較為容易。在三維數(shù)字城市建筑物建模方面，要求必須快速有效地提取建筑物邊界，才有可能進(jìn)行快速的三維景觀建模作業(yè)。提出了利用DSM和真正射影像相結(jié)合構(gòu)建地形景觀的一種新方法，首先從真正射影像上提取建筑物的邊界線，對建筑物多邊形進(jìn)行三角化處理，視地面模型為一帶洞多邊形，同樣進(jìn)行Delaunay三角化處理，接著從DSM和DEM獲取建筑物的高度信息，構(gòu)建三維建筑物模型，最后通過紋理映射的方式，對整個(gè)建模場景進(jìn)行紋理貼圖，這一方法取得了較好效果，已經(jīng)在生產(chǎn)實(shí)踐中得到了應(yīng)用。圖12參17

CH20100296 工程攝影測量中交向攝影的精度分析=Analyzing the Accuracy of the Convergent Photography in the Engineering Photogrammetry/沈慶雄（廈門市海滄區(qū)建設(shè)工程質(zhì)量安全監(jiān)督站）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-78～80

從理論上推導(dǎo)了工程攝影測量中交向攝影方式各元素影響物點(diǎn)坐標(biāo)精度的嚴(yán)密公式，并根據(jù)理論分析的結(jié)果，采用先進(jìn)的數(shù)碼相機(jī)和量測相機(jī)進(jìn)行了一定的試驗(yàn)，在仔細(xì)分析試驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上，找出了工程攝影測量中交向攝影最佳的交向角、攝影基線、攝影距離和攝影比例尺等參數(shù)，對物點(diǎn)坐標(biāo)總精度的影響規(guī)律。實(shí)際作業(yè)中，要使最佳交向攝影方式獲得最理想的點(diǎn)位精度，所總結(jié)出的結(jié)論是可行的。圖1表3參6

CH20100297 真正射影像生成中遮蔽區(qū)域的補(bǔ)償=The Occlusion Compensation in the True Orthophoto Generation/邊馥苓，王瀟（武漢大學(xué)空間信息與數(shù)字工程研究中心）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-81～83

經(jīng)過正射糾正后的真正射影像，往往會(huì)出現(xiàn)建筑物遮擋造成的影像信息缺失區(qū)域。采用相鄰影像補(bǔ)償、圖像修復(fù)兩種方法依次對這些缺失區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償。對于因相鄰影像信息不足，仍未補(bǔ)償?shù)氖Ｓ嘞袼兀谝隓BM模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出一種基于有效像素的樣本紋理合成方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法優(yōu)于常規(guī)圖像修復(fù)算法，生成了完整的真正射影像。圖4參12

CH20100298 基于纓帽變換的遙感圖像融合方法研究=Research on Remote Sensing Image Fusion Methods Based on Tasseled Cap Transformation/陳超，江濤，劉祥磊（山東科技大學(xué)測繪科學(xué)與工程學(xué)院遙感科學(xué)與技術(shù)系）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-105～106

闡述了圖像融合和纓帽變換的意義，針對纓帽變換在植被信息提取方面的優(yōu)點(diǎn)，提出一種新的基于纓帽變換的遙感圖像融合方法。為了驗(yàn)證算法的有效性，在城區(qū)遙感圖像融合中，將其與其他幾種圖像融合算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于纓帽變換的遙感圖像融合方法得到的結(jié)果圖像紋理清晰、結(jié)構(gòu)完整、光譜保持能力強(qiáng)，在城市零星綠地提取中有著顯著的效果。圖3表1參11

CH20100299 基于先驗(yàn)求權(quán)的虛擬觀測值法及其在線陣影像定向中的應(yīng)用=The Virtual Observation Method with Weight Prior-determined and Its Application in Orientation of the Linear Array Imagery/余俊鵬（武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-124～126

航天線陣列遙感影像定向參數(shù)之間存在強(qiáng)相關(guān)性，參數(shù)解算不穩(wěn)定，難以得到準(zhǔn)確結(jié)果。較為常見的解決方法是將定向參數(shù)處理成虛擬觀測值或用嶺估計(jì)代替最小二乘估計(jì)。首先分析了這兩種方法的聯(lián)系與區(qū)別，提出利用原始外方位元素精度等先驗(yàn)知識給定虛擬觀測值權(quán)，進(jìn)一步提高定向結(jié)果的可靠性。對SPOT-5與QuickBird兩種高分辨率線陣影像的定向試驗(yàn)結(jié)果表明，在使用6個(gè)分布良好的地面控制點(diǎn)情況下，影像對地目標(biāo)定位精度可達(dá)到2～4個(gè)像素的水平。表2參11

CH20100300 兩種基于2DPCA圖像融合算法的性能研究=Performance of Two Kinds of 2DPCA Algorithms in Image Fusion/吳學(xué)明，楊武年（成都理工大學(xué)國土資源信息技術(shù)與應(yīng)用國土資源部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-127～129

基于2DPCA的圖像融合算法是一種新近提出的圖像融合技術(shù)，它是通過圖像矩陣右乘投影矩陣來實(shí)現(xiàn)2DPCA分析的。因而，這種算法能夠有效利用圖像的二維結(jié)構(gòu)信息，具有良好的性能，不僅能夠提高融合圖像的空間分辨率，而且使光譜信息得到較好保持。提出了一種通過圖像矩陣左乘最優(yōu)投影矩陣來實(shí)現(xiàn)2DPCA分析的圖像融合算法，即L2DPCA圖像融合算法，并將2DPCA算法和L2DPCA算法與經(jīng)典的BROVEY、PCA和HIS 3種圖像融合算法進(jìn)行了對比研究。結(jié)果表明：2DPCA算法和L2DPCA算法的性能明顯優(yōu)于這3種經(jīng)典的算法。圖1表1參9

CH20100301 小衛(wèi)星數(shù)據(jù)的變化監(jiān)測能力分析=Analysis of the Ability of Small Satellite Data in Monitoring/李靜，黨福星，李志忠（首都師范大學(xué)）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-130～131

為了促進(jìn)小衛(wèi)星數(shù)據(jù)在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用與推廣，以監(jiān)測采礦圖斑變化為目標(biāo)，通過對北京地區(qū)的2006年和2007年兩期北京一號小衛(wèi)星4m全色影像采用正射校正、配準(zhǔn)和迭加對比的方法發(fā)現(xiàn)變化信息。結(jié)合1∶50 000影像圖、野外調(diào)查和測量，確定變化圖斑的邊界、變化原因和規(guī)模，并對小衛(wèi)星全色圖像的變化監(jiān)測能力進(jìn)行分析和總結(jié)。通過對小衛(wèi)星4m全色影像數(shù)據(jù)的分析，基本上可以概括出其變化監(jiān)測能力。圖8表1參10

CH20100302 基于K-L變換的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像分類=BP Neural Network Based on Principle Component A-nalysis in Multi-spectral Remote Sensing Images Classification/胡劍策，吳國平（中國地質(zhì)大學(xué)機(jī)械與電子信息學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-137～139

為了提高多光譜遙感圖像的分類正確，提出了一種基于主成分分析（K-L變換）的分類方法。該方法先應(yīng)用KL變換對多波段遙感圖像進(jìn)行降維，提取最主要的三個(gè)成分合成假彩色圖，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對假彩色圖進(jìn)行監(jiān)督分類。由于主成分之間是不相關(guān)的，增強(qiáng)了圖象信息，降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，提高了分類精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法分類精度優(yōu)于傳統(tǒng)分類方法，總正確率為88.5％，Kappa系數(shù)為0.862，因而具有實(shí)用價(jià)值。圖3表2參9

CH20100303 基于Geo Raster的多源遙感數(shù)據(jù)存儲研究=Storage of Multi-source Remote Sensing Data Based on Geo Raster/李芳，鄔群勇，汪小欽（福州大學(xué)福建省空間信息工程研究中心空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥測繪科學(xué).-2009，34（3）.-150～151

遙感數(shù)據(jù)源極大豐富，影像文件格式多樣，組織方式也較復(fù)雜，如何采用統(tǒng)一的接口實(shí)現(xiàn)異構(gòu)多源海量遙感數(shù)據(jù)的存儲是一大難題。以多源遙感數(shù)據(jù)的存儲為研究對象，在研究Oracle Geo Raster數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了擴(kuò)展的基于GeoRaster的多源遙感影像存儲模型，利用java JAI與GDAL相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了多源多格式遙感影像數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲。圖3參7

CH20100304 點(diǎn)分布-雙蛇模型用于矢量邊界更新=Point Distribution-based Dual Snake Model in Vector Edge Update/韓敏，孫楊（大連理工大學(xué)電子與信息工程學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-18～21

在利用遙感影像更新GIS矢量數(shù)據(jù)的過程中，往往忽略了對已知信息的有效利用，針對這一問題，提出一種基于點(diǎn)分布的雙蛇模型用于GIS矢量數(shù)據(jù)更新，該模型利用已有遙感影像信息計(jì)算目標(biāo)邊界點(diǎn)的平均分布，以此為“鏡面”建立初始矢量邊界的“鏡像”，將兩邊界各自演化的結(jié)果取平均作為更新后的GIS矢量邊界。該方法同時(shí)利用了GIS和遙感的歷史數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)知識，分別作為蛇模型的初始位置和區(qū)域約束信息，使遙感與GIS信息結(jié)合更加緊密。仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于點(diǎn)分布的雙蛇模型在GIS矢量邊界更新的應(yīng)用中，可以得到比以傳統(tǒng)蛇模型更好的更新準(zhǔn)確率和多邊形相似度，并且接近手工方法的效果。圖7表1參8

CH20100305 基于GEO和IGSO衛(wèi)星的Sagnac效應(yīng)的求解=The Computation of the Sagnac Effect Based on GEO and IGSO Satellites/劉曉剛，吳曉平，劉雁雨，曹紀(jì)東（信息工程大學(xué)測繪學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-30～32

根據(jù)衛(wèi)星共視法進(jìn)行時(shí)間比對的基本原理，詳細(xì)介紹了Sagnac效應(yīng)產(chǎn)生的原因。并分別以靜止地球同步軌道衛(wèi)星、傾斜地球同步軌道衛(wèi)星為例，推導(dǎo)了衛(wèi)星共視法時(shí)間比對中Sagnac效應(yīng)在地心慣性系中的基本計(jì)算模型，給出了當(dāng)?shù)孛嬲驹诔嗟郎虾筒辉诔嗟郎线@兩種情況下Sagnac效應(yīng)的詳細(xì)計(jì)算過程，得出了當(dāng)?shù)孛嬲九c衛(wèi)星的經(jīng)度相同以及當(dāng)?shù)孛嬲九c衛(wèi)星在兩極地區(qū)這兩種情況下Sagnac效應(yīng)的值為零的結(jié)論。這對于地面站之間的時(shí)間同步以及衛(wèi)星導(dǎo)航定位具有重要的參考價(jià)值和實(shí)用意義。圖7參14

CH20100306 基于GMRF-SVM的高分辨率遙感影像目標(biāo)區(qū)域劃分方法=Research on Region Partition in High Resolution Remote Sensing Image Based on GMRF-SVM/明冬萍，駱劍承，沈占鋒（中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-33～37

高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)量大、細(xì)節(jié)豐富并呈現(xiàn)出一定的尺度依賴性，單一尺度遙感影像分割難以同時(shí)兼顧影像的宏觀和微觀特征，這成為制約遙感信息自動(dòng)化提取技術(shù)發(fā)展的瓶頸之一。對此提出了基于特征的多尺度高分辨率遙感信息提取技術(shù)框架，并分析了其對于大尺度海量數(shù)據(jù)信息提取與目標(biāo)識別工作具有的理論及實(shí)踐意義。根據(jù)影像光譜或紋理等特征，提出采用GMRF-SVM方法在大尺度上進(jìn)行分類的目標(biāo)區(qū)域劃分方法。從大尺度信息提取的角度來看，該方法綜合了GMRF紋理分類和SVM少量樣本模式識別的優(yōu)勢，便于先驗(yàn)知識的融合，無論從花費(fèi)時(shí)間還是分類處理效果上，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于直接采用GMRF進(jìn)行分割所取得的效果，對于后面的信息提取和目標(biāo)識別來說更具有實(shí)際意義。圖6b表1參15

CH20100307 機(jī)載SAR交向立體模式及定位方法研究=Study on Crossed Stereo Mode and Positioning Methods of Airborne SAR/范洪冬（中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院），黃國滿，鄧喀中∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-48～49

為了充分使用構(gòu)架或受限飛行時(shí)獲取的交向影像，對機(jī)載SAR交向立體模式及定位方法進(jìn)行了研究。首先，簡要比較了3種利用SAR影像提取DEM的方法，分析了機(jī)載雷達(dá)立體測量的意義。其次，研究了SAR交向立體獲取方式及所獲取立體影像對的特點(diǎn)。最后，應(yīng)用兩種立體定位模型，即距離-多普勒模型和多項(xiàng)式正射校正模型，對陜西某地1m分辨率SAR影像對進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，取得了較好的定位精度。圖2表1參9

CH20100308 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和相位編組SAR影像道路自動(dòng)提取=Automatic Road Extraction from SAR Images Based on Mathematical Morphology and Phase Group/竇建方，陳鷹（同濟(jì)大學(xué)測量與國土信息工程系/遙感與空間信息技術(shù)研究中心）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-53～54

由于SAR圖像中固有的斑點(diǎn)噪聲的強(qiáng)烈影響，某些對于光學(xué)圖像有很好效果的邊緣檢測算子，但是對于SAR圖像來說，效果很差，應(yīng)用一種改進(jìn)的基于圖像統(tǒng)計(jì)信息的局部線特征檢測方法，首先利用圖像統(tǒng)計(jì)信息對圖像進(jìn)行局部特征檢測，然后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去除內(nèi)部空隙并細(xì)化得到道路段，將道路段進(jìn)行相位編組，進(jìn)而自動(dòng)提取出道路。圖4參11

CH20100309 遙感圖像土地覆蓋分類中多源特征數(shù)據(jù)選擇研究=Multi-source Feature Data Selection for Land Cover Classification Using Remote Sensing Image/張?jiān)惲粒跷姆N，王軍戰(zhàn)（河海大學(xué)水文水資源及水利工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-55～57

多源特征數(shù)據(jù)可以提高遙感圖像的分類精度，選擇合適的特征數(shù)據(jù)十分重要。利用基尼指數(shù)對多尺度紋理信息、主成分變換前三分量、地形數(shù)據(jù)等特征進(jìn)行選擇，選出最佳特征子集。利用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法、最大似然法分別對全部特征數(shù)據(jù)和最佳特征子集結(jié)合多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基尼指數(shù)可以有效地對多源特征數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇，特征選擇可以提高分類器效率，提高分類精度。圖2表2參14

CH20100310 兩步解法用于求解線陣CCD影像外方位元素=Computing the Exterior Orientation Elements of Array-scanned Image by Using Two-step Solution/龔輝，姜挺，江剛武，楊靖宇，紀(jì)松（信息工程大學(xué)測繪學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-72～74

在線陣CCD影像外方位元素的求解過程中，外方位元素之間的相關(guān)性，導(dǎo)致法方程病態(tài)，最小二乘估計(jì)值誤差較大。在分析以往解決方法的基礎(chǔ)上，提出采用兩步解法求解線陣CCD影像的外方位元素。該算法的實(shí)質(zhì)是選擇一個(gè)比單位矩陣更合適的正則化矩陣。試驗(yàn)結(jié)果表明該算法能有效地克服線陣CCD影像外方位元素間的相關(guān)性，定位精度較高，定向點(diǎn)精度在1個(gè)像素內(nèi)，檢查點(diǎn)精度在1.5個(gè)像素內(nèi)。表2參14

CH20100311 西藏過布錯(cuò)湖泊演化的遙感分析=Analyzing the Evolution of Guobucuo Lake in Tibet with Remote Sensing Technology/劉雪梅，黃丁發(fā)（西南交通大學(xué)空間信息工程中心）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-75～77

高原湖泊的演化研究是全球環(huán)境研究的重要組成部分，以西藏過布錯(cuò)湖泊為研究對象，利用RS、GIS技術(shù)，以TM圖像為遙感信息源，根據(jù)遙感圖像上過布錯(cuò)湖泊演化過程中所留下的相關(guān)沉積物的影像特征，反演古湖泊在四個(gè)不同時(shí)期的水域范圍，并進(jìn)一步分析了演化原因以及相應(yīng)解決對策。研究表明，從更新世晚期至今，湖泊面積縮小了258.2km2。水位下降了76m，其中，在更新世晚期至全新世早期湖泊萎縮速度最快，其間分離出了一些小湖泊，此后湖泊退縮較慢。圖3表3參9

CH20100312 非量測數(shù)碼相機(jī)單像空間后方交會(huì)的輔助分步像主距與像主點(diǎn)的簡單測定=A Simple Assistant Measurement of Principal Point and Distance of Photo for Non-metric Digital Camera Space Resection of Single Photo/李藝（遼寧工程技術(shù)大學(xué)），林宗堅(jiān)，李佶，王偉∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-78～80

近年來，非量測的中、高端普通數(shù)碼相機(jī)越來越多的應(yīng)用到航空、近景等攝影測量領(lǐng)域。影響攝影測量成果精度的重要因素之一是相機(jī)的技術(shù)參數(shù)，因此相機(jī)技術(shù)參數(shù)的檢校是保證成果質(zhì)量能否滿足精度要求的關(guān)鍵問題之一。著重講述了在以單像空間后方交會(huì)為基礎(chǔ)的相機(jī)檢校中，受制于實(shí)踐環(huán)境，當(dāng)控制場各控制點(diǎn)的幾何分布通常被布置離一個(gè)平面不大的范圍內(nèi)，則會(huì)使未知數(shù)的解極不穩(wěn)定，甚至有不定解得可能。為防止出現(xiàn)錯(cuò)解以及不定解，先通過試驗(yàn)場檢校給出像主距f和像主點(diǎn)（x0，y0）初始值，從而避免上述情況發(fā)生，文中給出了方法、原理及實(shí)踐數(shù)據(jù)、結(jié)果。圖2表3參5

CH20100313 航向測量儀在車載三維信息采集系統(tǒng)中的應(yīng)用=The Application of the Vector Sensor in Vehicleborne 3D-information Data Acquisition System/曲文乾，葉澤田，王雷斌，胡曉樂，侯明輝（首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-85～87

航向測量儀（Vector Sensor）的作用就是為車載慣導(dǎo)系統(tǒng)初始化提供所必須的航向角；根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境和特性，用航向測量儀獲取在各種條件下的航向角數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)在精度、穩(wěn)定性以及解算時(shí)間等性能上的對比分析，得到該儀器的最佳工作狀態(tài)，進(jìn)而獲取該狀態(tài)下的航向數(shù)據(jù)；通過實(shí)際的實(shí)驗(yàn)測試，此狀態(tài)下的數(shù)據(jù)在精度和穩(wěn)定性方面都能滿足慣導(dǎo)系統(tǒng)的需求。圖4參8

CH20100314 基于三維激光掃描技術(shù)的草方格沙障內(nèi)蝕積形態(tài)監(jiān)測=Monitoring the State of Erosion and Deposi-tion in Straw Checkerboard Barriers Based on 3D Laser Scanning Technique/丁連剛，嚴(yán)平，杜建會(huì)，馬玉鳳，周進(jìn)省（北京師范大學(xué)資源學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-90～92

三維激光掃描技術(shù)是近年來發(fā)展起來的新型空間信息測量技術(shù)。將三維激光掃描技術(shù)引入治沙工程領(lǐng)域，通過實(shí)驗(yàn)對草方格沙障內(nèi)的蝕積微形態(tài)變化過程進(jìn)行了模擬，并應(yīng)用三維激光掃描儀測定草方格沙障內(nèi)蝕積變化狀態(tài)，認(rèn)為草方格沙障內(nèi)的蝕積狀態(tài)，蝕積深度以及由堆積轉(zhuǎn)化為侵蝕的位置等由于坡度等條件的不同而有所差異，從而證明了應(yīng)用三維激光掃描技術(shù)監(jiān)測微地貌形態(tài)變化過程的可行性。同時(shí)認(rèn)為該技術(shù)在沙丘移動(dòng)監(jiān)測、機(jī)械沙障合理設(shè)計(jì)及防沙治沙效益評估等方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢和廣泛的應(yīng)用前景。但其技術(shù)本身和應(yīng)用方面仍有一些問題亟待解決。圖4參17

CH20100315 IKONOS影像的最佳融合技術(shù)研究=Study on Optimum Fusion Technology of IKONOS Image/宋剛賢，潘劍君，朱文娟（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-106～108

在研究遙感數(shù)字影像融合算法和原理的基礎(chǔ)上，選擇高空間分辨率的IKONOS遙感影像作為數(shù)據(jù)源，采用能夠以全波段融合的主成分變換、乘積變換、Gram-schmidt變換和小波變換四種融合方法進(jìn)行比較研究，并通過主觀和客觀兩方面對融合效果進(jìn)行評價(jià)。結(jié)果表明，Gramschmidt變換法融合的IKONOS影像光譜質(zhì)量最好，同時(shí)也較高程度地保持了高幾何分辨率的空間信息，是權(quán)衡光譜信息和空間信息綜合效應(yīng)最佳的一種方法。圖6表3參16

CH20100316 一種自適應(yīng)快速曝光控制方法=A Control Algorithm for Adaptive and Rapid Exposure/王雷斌，張愛武，葉澤田，侯明輝，曲文乾（首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-115～116

針對在快速運(yùn)動(dòng)中連續(xù)高速地獲取高質(zhì)量的圖像信息，提出了一種基于光圈優(yōu)先的自動(dòng)曝光控制方法。通過對初始圖像的評估，確定當(dāng)前景物亮度下最佳光圈大小，進(jìn)而獲得此光圈下不同景物亮度的曝光時(shí)間，由此建立景物亮度與曝光時(shí)間的關(guān)系模型。在實(shí)際運(yùn)用中根據(jù)關(guān)系模型，通過跟蹤當(dāng)前景物亮度動(dòng)態(tài)調(diào)整曝光時(shí)間以達(dá)到獲取最佳曝光量的目的。該方法具有實(shí)時(shí)、快速、成像質(zhì)量高和控制精確可靠的特點(diǎn)，并在實(shí)際應(yīng)用中得到驗(yàn)證。圖4表2參8

CH20100317 基于Radon變換的星載SAR圖像窄V尾跡檢測=Detection of Narrow VShip Wakes in SAR Images Based on Radon Transform/張曉燕，尤紅建，付琨（中國科學(xué)院電子學(xué)研究所）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-117～118

在Radon變換的基礎(chǔ)上，提出了一種在Radon變換域附加檢測規(guī)則對星載SAR圖像中窄V尾跡進(jìn)行檢測的方法。附加的規(guī)則由去除短線規(guī)則和去除孤立點(diǎn)規(guī)則組成，將該方法應(yīng)用于星載SAR圖像中不同表現(xiàn)形式下的窄V尾跡，實(shí)驗(yàn)表明，該方法具有一定的普遍適用性。圖7表1參8

CH20100318 基于主成分分析法的DEM粗差定位=Detecting Gross Errors in DEM of Regular Data Based on PCA/楊曉云，梁鑫，岑敏儀，顧利亞（西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院地理信息工程中心）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-128～129

規(guī)則格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單，易于存儲，因而針對于它設(shè)計(jì)的粗差探測算法成果豐富，較為常用的有基于坡度信息算法以及基于參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。在現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，將主成分分析法應(yīng)用到DEM粗差定位中，充分考慮DEM數(shù)據(jù)空間相關(guān)的特性，使粗差檢測更為準(zhǔn)確可靠。采用實(shí)測的ZX鐵路線DEM數(shù)據(jù)對該算法進(jìn)行檢驗(yàn)，從試驗(yàn)結(jié)果可以得知，新算法不僅適用于生產(chǎn)者，也可面向最終用戶。圖5參9

CH20100319 面向?qū)ο蟮母吖庾V影像目標(biāo)識別方法=Object-oriented Target Identification from Hyperspectral Remote Sensing Image/尹作霞，杜培軍，陳云浩，譚琨（中國礦業(yè)大學(xué)地理信息與遙感科學(xué)系）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-130～132

將面向?qū)ο笥跋穹治龊蜎Q策樹方法綜合應(yīng)用于高光譜遙感影像的目標(biāo)提取，在分析待提取地物特征的基礎(chǔ)上，總結(jié)歸納其特性知識，構(gòu)建分類規(guī)則，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)決策樹以完成目標(biāo)識別。該方法充分應(yīng)用分割所得到的均質(zhì)對象的位置、形狀、紋理等特征實(shí)現(xiàn)了決策規(guī)則提取和決策樹構(gòu)建，在應(yīng)用OMIS和PHI影像進(jìn)行目標(biāo)識別的實(shí)踐中取得了很好的效果。圖7表1參8

CH20100320 基于AMMGC三線陣影像多視匹配模型的DSM自動(dòng)提取=Automatic DSM Generation from Threeline-array Digital Images Based on AMMGC Multiple-image Matching Model/紀(jì)松，范大昭，張永生，董廣軍，初艷鋒（信息工程大學(xué)測繪學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-139～141

提出了適用于三線陣數(shù)字影像多視匹配的AMMGC模型，該模型綜合利用多張線陣影像，減少信息盲區(qū)，提高匹配成功率，較大程度上克服了傳統(tǒng)雙像匹配模型的不足。AMMGC模型通過金字塔影像傳遞匹配初值，利用匹配檢查策略檢驗(yàn)匹配結(jié)果，非常適用于特征點(diǎn)與格網(wǎng)點(diǎn)匹配。運(yùn)用ADS40三線陣數(shù)字影像對AMMGC匹配模型進(jìn)行系統(tǒng)試驗(yàn)，結(jié)果表明：該模型能夠從影像上獲取大量同名像點(diǎn)，生成密集DSM，在DSM自動(dòng)采集方面具有較強(qiáng)的可行性與實(shí)用性。圖10表2參9

CH20100321 三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮方法=3D Laser Scanning Point Cloud Data Compression Method/黃承亮，吳侃，向娟（中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)測學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-142～144

三維激光掃描獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)量比較大，通過分析三維激光掃描數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了兩個(gè)數(shù)據(jù)壓縮方法，分別為區(qū)域重心數(shù)據(jù)壓縮法和基于三維TIN數(shù)據(jù)的共頂點(diǎn)數(shù)據(jù)壓縮法，介紹了兩種數(shù)據(jù)壓縮方法的原理和實(shí)現(xiàn)過程，并對區(qū)域重心數(shù)據(jù)壓縮法進(jìn)行實(shí)例分析，得出了壓縮結(jié)果。圖6表1參9

CH20100322 歷史建筑物立體圖的數(shù)字測圖技術(shù)=Digital Mapping Technology of Excellent Historic Architecture 3D Map/程效軍，李巧麗，唐劍波（同濟(jì)大學(xué)測量與國土信息工程系）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-164～166

歷史建筑物的立體圖是其重要技術(shù)資料，探討基于無協(xié)作目標(biāo)電子全站儀采集建筑物的三維數(shù)據(jù)，通過制定相應(yīng)的編碼規(guī)則，結(jié)合AUTOLISP開發(fā)工具編制程序，在AUTOCAD平臺上自動(dòng)繪制建筑物的立體圖，進(jìn)而得到建筑物的三維立體圖和其他建筑圖件，實(shí)現(xiàn)建筑物三維立體圖的數(shù)字測繪，為保護(hù)歷史建筑提供基礎(chǔ)信息。圖7表4參7

CH20100323 機(jī)載SAR影像主動(dòng)定位的數(shù)學(xué)模型研究=Research on the Mathematic Model of Direct Geolocation with Airborne SAR Image/岳昔娟，黃國滿，趙爭（中國測繪科學(xué)研究院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-181～183

基于差分GPS（Differential Global Positioning System，DGPS）和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System，INS）數(shù)據(jù)，在無控制點(diǎn)的情況下，導(dǎo)出了一種進(jìn)行機(jī)載SAR影像主動(dòng)定位的數(shù)學(xué)模型。此模型包括DGPS/INS數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換、天線動(dòng)態(tài)偏心改正、雷達(dá)天線相位中心插值和距離-多普勒（Range-Doppler，R-D）模型及解算。根據(jù)距離-多普勒（Range-Doppler，R-D）模型和數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)，獲得機(jī)載SAR影像上每點(diǎn)所對應(yīng)的地理坐標(biāo)，重采樣生成正射影像圖。通過成都測區(qū)1m分辨率的機(jī)載SAR影像主動(dòng)定位試驗(yàn)，驗(yàn)證了此數(shù)學(xué)模型的正確性，分析了主要系統(tǒng)誤差源及系統(tǒng)誤差的改正方法。圖4表2參9

CH20100324 一種用于PDA的遙感影像數(shù)據(jù)模型及其顯示算法研究=A Remote Sensing Image Data Model for PDA and Its Display Algorithm/王濤，鄧雪清，戴晨光，張永生（信息工程大學(xué)測繪學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2009，34（2）.-184～186

針對以PDA為代表的移動(dòng)智能終端的特點(diǎn)，提出了一種瓦片金字塔和線性四叉樹索引相結(jié)合的遙感影像數(shù)據(jù)模型，詳細(xì)給出了模型的相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并利用視點(diǎn)相關(guān)實(shí)時(shí)簡化算法來顯示影像數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明該模型和顯示算法可在資源有限的PDA上實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量遙感影像的實(shí)時(shí)顯示。圖5表1參11

（225～324 李夢丹）

CH20100325 高分辨率衛(wèi)星影像近紅外光譜法（NIRS）的基于影像估計(jì)和驗(yàn)證=Image-based Estimation and Validation of NIRS for High-resolution Satellite Images〔會(huì)，英〕/Kim T，Kim H，Kim H∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-1～4

CH20100326 視頻影像探測系統(tǒng)攝影機(jī)檢校法評價(jià)=E-valuation of Camera Calibration Approaches for Video Image Detection Systems〔會(huì)，英〕/Bauer S，Luber A，Reulke R∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-5～12

在現(xiàn)代交通管理中，視頻影像探測系統(tǒng)（VIDS）作為交通傳感器日益重要，價(jià)格逐漸降低且不需要像感應(yīng)線圈這樣的道路設(shè)施。而且由于監(jiān)測范圍廣，使得它們能夠獲得全新的交通參數(shù)。為了利用多攝影機(jī)系統(tǒng)，不同攝影機(jī)的觀測值必須融合。數(shù)據(jù)融合需要進(jìn)行坐標(biāo)變換，而坐標(biāo)變換的基本要求是已經(jīng)攝影機(jī)的內(nèi)外方位元素。對3種測定外方位元素的方法進(jìn)行了評價(jià)。

CH20100327 外部導(dǎo)引用于Pleiades-HR影像質(zhì)量校正=Using Exotic Guidance for Pleiades-HR Image Quality Calibration〔會(huì)，英〕/Lebègue L，Kubik Ph，Greslou D∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-13～19

飛行質(zhì)量校正和性能評價(jià)取決于特殊采集和衛(wèi)星平臺專用導(dǎo)引。2010年初法國將發(fā)射新的高分辨率地球觀測衛(wèi)星Pleiades-HR。為了具有更大的靈活性采用了特殊的設(shè)計(jì)和新技術(shù)。描述了兩種方法，一種是AMETHIST法，用于計(jì)算輻射模型的歸一化系數(shù)，另一種是用恒星量測視線的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。

CH20100328 DMC虛擬影像的幾何精度提高=Increasing-geometric Accuracy of DMC’s Virtual Images〔會(huì)，英〕/Madani M，Shkolnikov I∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-19～26

在過去2～3年間，對大像幅數(shù)字?jǐn)z影機(jī)的幾何精度進(jìn)行了一些研究。多攝影機(jī)平臺影像的幾何檢校是最具挑戰(zhàn)性的問題。主要問題包括攝影機(jī)組合鏡頭和成像光柵結(jié)構(gòu)檢校。用兩種方法祛除或模擬攝影機(jī)殘留的系統(tǒng)誤差。第一種方法試圖利用光束法平差影像殘差的事后內(nèi)插處理祛除影像系統(tǒng)誤差。第二種方法試圖在自檢校平差中用合適的附加參數(shù)描述系統(tǒng)誤差。研究表明影像殘差的剩余系統(tǒng)誤差是一個(gè)常量且大小介于0.5μm和3μm之間。可以提高目標(biāo)點(diǎn)的垂直精度2～4倍。

CH20100329 中斷微振動(dòng)的影像幾何糾正的流水線=Process Line for Geometrical Image Correction of Disruptive Microvibrations〔會(huì)，英〕/Lussy F D，Greslou D，Gross-Colzy L∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-27～35

自地球觀測衛(wèi)星問世以后，動(dòng)態(tài)干擾對衛(wèi)星設(shè)計(jì)一直產(chǎn)生很大的影響。由于衛(wèi)星是如此的穩(wěn)定以至很難在飛行期間表征這些干擾。但是新近設(shè)計(jì)更小衛(wèi)星、更緊湊和更高抽樣率的需要使這些動(dòng)態(tài)干擾成為可能和關(guān)鍵性問題。介紹了一種根據(jù)影像導(dǎo)出的幾種不同觀測值估計(jì)中斷信號的遺傳算法。

CH20100330 新的絕對輻射糾正試驗(yàn)基地=New Absolute Radiometric Calibration Test Site〔會(huì)，英〕/Gurol S，Ozen H，Leloglu U M∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-35～40

檢校特別是絕對輻射糾正對光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可靠性是一個(gè)非常重要的過程，因?yàn)樗褦?shù)據(jù)放在標(biāo)準(zhǔn)尺度上并且使其與其他傳感器采集的數(shù)據(jù)可比和兼容。土耳其科學(xué)技術(shù)研究委員會(huì)認(rèn)識到檢校的重要性，決定建立一個(gè)新的絕對輻射糾正試驗(yàn)場。所選地滿足建場要求。對2004—2007年間的7、8月份的MODIS衛(wèi)星影像進(jìn)行了Getis統(tǒng)計(jì)分析以測定同質(zhì)性。分析結(jié)果表明，適合區(qū)域大約為324026km2。后來還觀測到期間越長，水覆蓋的區(qū)域就越具有同質(zhì)性。

CH20100331 傳感器標(biāo)準(zhǔn)化與遙感數(shù)據(jù)融合問題=Aspects of the Standardization of Sensor and Data Fusion of Remote Sensing Data〔會(huì)，英〕/Hoffmann R，Reulke R∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-41～46

由于技術(shù)的不斷發(fā)展和新的需求，單傳感器面臨精度和應(yīng)用的約束。一種提高幾何和輻射數(shù)據(jù)質(zhì)量的創(chuàng)新方法是融合不同數(shù)字傳感器獲得的數(shù)據(jù)。考慮了機(jī)載和星載高分辨率數(shù)碼相機(jī)、激光掃描儀、高光譜系統(tǒng)、雷達(dá)和InSAR系統(tǒng)。普通融合方法是提高分辨率、姿態(tài)或距離信息和紋理信息融合、全色銳化和跟蹤。迄今為止不同來源數(shù)據(jù)融合結(jié)果評價(jià)準(zhǔn)則僅少數(shù)情況建立了。在INS項(xiàng)目中，設(shè)計(jì)了標(biāo)準(zhǔn)化的科學(xué)基礎(chǔ)供廠商和用戶最終產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)使用。介紹了獲取可能的融合產(chǎn)品的傳感器和方法。

CH20100332 KOMPSAT-2傳感器直接模擬與幾何檢校=KOMPSAT-2 Direct Sensor Modelingand Geometric Calibration/Validation〔會(huì)，英〕/Seo Doochun，Yang Jiyeon，Lee Donghan∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-47～52

CH20100333 KOMPSAT-2校驗(yàn)概述=Summary of Calibration andValidation forKOMPSAT-2〔會(huì)，英〕/Lee Donghan，Seo D C，Song J H∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-53～56

CH20100334 KOMPSAT-2校驗(yàn)的影像恢復(fù)=Image Restoration of Calibration and V alidation for KOMPSAT-2〔會(huì)，英〕/Lee Donghan，Seo D C，Song J H∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-57～62

CH20100335 用最大驗(yàn)后法進(jìn)行遙感影像條帶噪聲去除和修整=Destriping and Inpainting of Remote Sensing Images Using Maximum A-Posteriori Method〔會(huì)，英〕/Shen Huanfeng，Ai Tinghua，Li Pingxiang∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-63～70

CH20100336 基于多影像空間后交的在軌恒星攝影機(jī)檢校=On-orbit Stellar Camera Calibration based on Space Resection with Multi-images〔會(huì)，英〕/Xie Junfeng，Jiang Wanshou，Gong Jianya，Wang xiao∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-71～76

CH20100337 小波用于模擬和數(shù)字?jǐn)z影測量相機(jī)攝得影像的噪聲探測=The Use of Wavelets for Noise Detection in the Images Taken by the Analog and Digital Photogrammetric Cameras〔會(huì)，英〕/Pyka K，Siedlik J∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-77～82

介紹了小波變換在評價(jià)攝影測量影像隨機(jī)噪聲量中的應(yīng)用。研究了兩個(gè)小波指標(biāo)。第一個(gè)指標(biāo)基于小波系數(shù)分布形狀分析。結(jié)果表明，基于形狀的結(jié)論不一定客觀。第二個(gè)噪聲指標(biāo)研究分解過程中相對方差的變化。在模擬和數(shù)字影像案例研究中，數(shù)字影像可以獲得更好的噪聲評價(jià)參數(shù)。研究證實(shí)了可以根據(jù)小波系數(shù)定義噪聲量指標(biāo)。

CH20100338 在軌幾何糾正——CARTOSAT-1和CARTOSAT-2的經(jīng)驗(yàn)=In-flight Geometric Calibration—An experience with CARTOSAT-1 and CARTOSAT-2〔會(huì)，英〕/Srinivasan T P，Islam B，Singh S K，Krishna B G∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-83～88

2005年發(fā)射了Cartosat-1衛(wèi)星，接著于2007年發(fā)射了Cartosat-2衛(wèi)星。前者有雙攝影機(jī)，執(zhí)行立體使命，可全球覆蓋測圖。后者具有高分辨率的單成像傳感器，為城市應(yīng)用提供各式影像。用精密成像幾何知識以及利用該信息的成像模型測定數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量和精度。描述了幾何糾正的方法和經(jīng)驗(yàn)。

CH20100339 多傳感器機(jī)載系統(tǒng)：傳感器現(xiàn)場檢校的潛力=Multi Sensor Airborne Systems：The Potential for in situ Sensor Calibration〔會(huì)，英〕/Yastikli N，Toth C，Brzezinska∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-89～94

機(jī)載LiDAR系統(tǒng)常與包括 GPS和INS在內(nèi)的定位和定向系統(tǒng)相結(jié)合測定傳感器的外方位。近幾年，LiDAR系統(tǒng)也常與數(shù)碼相機(jī)整合。數(shù)碼相機(jī)影像可利用GPS和IMU系統(tǒng)的組合系統(tǒng)平臺導(dǎo)航解直接定向。直接定向方法對檢校誤差很靈敏，因此，各傳感器的檢校和傳感器之間的關(guān)系對直接定向法至關(guān)重要。此外，飛行期間的物理參數(shù)可能與假定的檢校參數(shù)不同，會(huì)引起物方空間的誤差。主要研究利用工程中的LiDAR數(shù)據(jù)測定攝影機(jī)和視準(zhǔn)軸檢校參數(shù)。

CH20100340 基于先驗(yàn)知識的SBAS-DINSAR法表面變形研究=Surface Deformation Investigated with SBAS-DINSAR Approach Based on Prior Knowledge〔會(huì)，英〕/Huang Qihuan，He Xiufeng∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-99～104

雖然差分干涉合成孔徑雷達(dá)（DInSAR）已經(jīng)成功地用于變形測圖，但它容易受到時(shí)空去相關(guān)的影響，特別是長期變形測圖。根據(jù)DInSAR算法，小基線子集（SBAS）法能減少時(shí)空去相關(guān)。SBAS-DInSAR法能生成中等變形速率圖和位移時(shí)間系列。用這種方法研究了南京市的表面變形。研究區(qū)變形相位信號的時(shí)間變化作為先驗(yàn)知識被假定為三次曲線，并直接用最優(yōu)最小二乘法獲得變形參數(shù)，從而簡化了SBAS法。用南京市1996～2000年的8幅SAR影像生成了13張差分干涉圖。

CH20100341 SRTM C波段和X波段數(shù)字高程模型的高程偏差研究=Investigation of Elevation Bias of The SRTM C-and X-Band Digital Elevation Models〔會(huì)，英〕/Becek K∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-105～110

為了生成高精度的數(shù)字高程模型，干涉合成孔徑雷達(dá)（InSAR）需要精密軌道數(shù)據(jù)和基線信息，此不一定能獲得。一個(gè)替代的方法是把地面控制點(diǎn)加到InSAR處理中。然而對高質(zhì)量的地面控制點(diǎn)進(jìn)行定位也是一件困難的事，因?yàn)楹铣煽讖嚼走_(dá)影像的空間分辨率和輻射響應(yīng)低。介紹了一種無精密軌道信息和基線信息生成的In-SAR DEM與粗參照的DEM匹配的方法。

CH20100342 用于SAR干涉測量的DEM配準(zhǔn)、對準(zhǔn)和評價(jià)=DEM Registration，Alignment and Evaluation for SAR Interferometry〔會(huì)，英〕/Li Zhengxiao，Bethel J∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-111～116

CH20100343 基于邊緣探測的小波SAR影像斑點(diǎn)抑制=Wavelet Speckle Reduction for SAR Imagery Based on Edge Detection〔會(huì)，英〕/Wu Yingdan，Yuan Xiuxiao∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-117～122

CH20100344 基于SIFT算法的配準(zhǔn)用于合成孔徑雷達(dá)干涉測量=Coregistration Based on SIFT Algorithm for Synthetic Aperture Radar Interferometry〔會(huì)，英〕/Li Fangting，Zhang Guo，Yan Jun∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Infor-mation Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-123～128

CH20100345 考慮時(shí)相極化數(shù)據(jù)復(fù)威夏爾特分布特征的聯(lián)合檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量=A Joint Test Statistic Considering Complex Wishart Distribution Characterization of Temporal Polarimetric Data〔會(huì)，英〕/Erten E，Reigber A，Schneider R Z∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-129～132

分布式散射計(jì)的極化數(shù)據(jù)能完全表征為厄密共軛正定矩陣。在時(shí)間上觀測量還將服從威夏爾特分布。這些觀測量在時(shí)間上可以是相關(guān)的或不相關(guān)的。為了不做獨(dú)立的假設(shè)，矩陣的模型需模擬為復(fù)威夏爾特分布。根據(jù)復(fù)密度矩陣函數(shù)提取了兩個(gè)極化觀測量的聯(lián)合統(tǒng)計(jì)量。通過模擬數(shù)據(jù)分析了研究結(jié)果。

CH20100346 利用地面干涉測量技術(shù)的大壩變形測量=Measurement of Dam Deformations by Terrestrial Interferometric Techiques〔會(huì)，英〕/Alba M，Bernardini G，Giussani A∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-133～140

描述了一種新的非接觸GBInSAR傳感器在拱形重力壩日常變形測量中的應(yīng)用。名叫IBIS的傳感器是Ku波段干涉雷達(dá)傳感器，其適合同時(shí)監(jiān)測大型結(jié)構(gòu)物多個(gè)點(diǎn)的位移響應(yīng)。而且，用雷達(dá)傳感器沿穩(wěn)定軌道移動(dòng)對被監(jiān)測物體進(jìn)行掃描能實(shí)施干涉測量技術(shù)從而改進(jìn)與基線平行方向上的橫向分辨率。本文致力于水荷載增加和溫度變化引起的大壩位移監(jiān)測。位移結(jié)果與安裝在大壩中央斷面上的坐標(biāo)尺結(jié)果進(jìn)行了比較。

CH20100347 機(jī)載InSAR在三維應(yīng)用中的最新進(jìn)展=Recent Advances in Airborne InSAR for 3D Applications〔會(huì)，英〕/Mercer B，Zhang Q∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-141～146

介紹兩個(gè)對地球空間信息學(xué)有著重要影響的計(jì)劃。第一個(gè)計(jì)劃是有關(guān)用機(jī)載干涉SAR創(chuàng)建國家范圍和洲范圍的DEM數(shù)據(jù)庫。第二個(gè)計(jì)劃是研制機(jī)載的，單通L波段全極化的InSAR系統(tǒng)。本研究的主要目的是研究在缺少時(shí)相去相關(guān)效應(yīng)的情況下不同類型森林冠層下地面高程如何被提取。介紹了初步研究結(jié)果。

CH20100348 用SAR干涉測量監(jiān)測西安新近地面沉降和地面裂縫=Monitoring of Recent Land Subsidence and Ground Fissures in Xi’an with SAR Interferometry〔會(huì)，英〕/Zhao Chaoying，Ding Xiaoli，Zhang Qin∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-147～150

CH20100349 用MERIS數(shù)據(jù)和GPS消除ASAR導(dǎo)出的InSAR產(chǎn)品的大氣效應(yīng)=Atmospheric Effects Removal of ASAR-derived InSAR Products Using MERIS Data and GPS〔會(huì)，英〕/Khiabani S A，Zoej M J V，Mobasheri M R∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-151～156

大氣會(huì)干擾干涉合成孔徑雷達(dá)測量。大氣參數(shù)總是影響雷達(dá)的相位，而且大氣誤差對干涉圖的影響強(qiáng)度取決于參數(shù)值之間的差值。為了減少這種誤差考慮了一些檢校方法。因此，確定了模型估計(jì)值和數(shù)據(jù)采集方法以支持氣候要求。制作了大氣壓和水蒸汽差異圖，并將這種圖轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的天頂延遲和雷達(dá)相位漂移。改正后的InSAR結(jié)果與獨(dú)立的GPS測量值之間大約有1cm的差異。

CH20100350 基于雙變量收縮函數(shù)和雙樹復(fù)小波變換的斑點(diǎn)去噪=Speckle Denoising Based on Bivariate Shrinkage Functions and Dual-tree Complex Wavelet Transform〔會(huì)，英〕/Xing Shuai，Ma Dongyang∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-157～162

CH20100351 全波形小光斑機(jī)載激光掃描儀的輻射定標(biāo)=Radiometric Calibration of Full-w aveform Small-footprint Airborne Laser Scanners〔會(huì)，英〕/Wagner W，Hyypp J，Ullrich A∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-163～168

小光斑機(jī)載激光掃描儀是最初開發(fā)用于地形測圖的激光雷達(dá)儀器。近幾年機(jī)載激光掃描儀也越來越多地用于其他應(yīng)用并且其技術(shù)能力正不斷改進(jìn)。為了充分利用回波幅度和波形測量，有必要進(jìn)行輻射定標(biāo)。回顧了常規(guī)散射參數(shù)的定義。展示了由RIEGL LMS-Q560采集了全波形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為城市和鄉(xiāng)村實(shí)驗(yàn)區(qū)斷面數(shù)據(jù)的結(jié)果。

CH20100352 用SIFT法研究LIDAR強(qiáng)度數(shù)據(jù)與航空影像的配準(zhǔn)=An Investigation into the Registration of LIDAR Intensity Data and Aerial Images Using the SIFT Ap-proach〔會(huì)，英〕/Abedini A，Hahn M，Samadzadegan F∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-169～176

不同種類影像數(shù)據(jù)集之間的自動(dòng)配準(zhǔn)存在多種方法。這些數(shù)據(jù)集可以是航空或衛(wèi)星影像、地圖、LiDAR數(shù)據(jù)。這里使用所謂的SIFT算法由航空影像和LiDAR強(qiáng)度數(shù)據(jù)提取特征。然后自動(dòng)匹配提取的特征并在后續(xù)階段配準(zhǔn)航空影像和LiDAR強(qiáng)度數(shù)據(jù)。SIFT特征對影像尺度和旋轉(zhuǎn)變換的不變性以及這些特征相對于照明、噪聲和某種程度的視點(diǎn)變化的穩(wěn)健性使這些特征特別適合于我們的目的。描述了這種方法并介紹了斯圖加特實(shí)驗(yàn)區(qū)獲得的結(jié)果。

CH20100353 機(jī)載LIDAR系統(tǒng)的性能：系統(tǒng)技術(shù)規(guī)格與期望性能間的聯(lián)系=Performance Characterization of an Airborne LIDAR System：Bridging System Specifications and Expected Performance〔會(huì)，英〕/Ussyshkin V，Boba M，Sitar M∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3～11：China，Beijing.-177-182

激光雷達(dá)系統(tǒng)廣泛接受的標(biāo)準(zhǔn)描述的缺乏造成了一般術(shù)語的可變解釋和儀器性能的誤解。介紹了Optech公司，機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)的領(lǐng)先制造商，在建立系統(tǒng)技術(shù)規(guī)格與系統(tǒng)性能，以及激光雷達(dá)衍生的終端產(chǎn)品的預(yù)期質(zhì)量之間關(guān)系上所取得的成果。研究了描述機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)性能的主要參數(shù)并提供了一些超出說明書范圍的但可能顯著影響操作效率和性能的技術(shù)信息。

CH20100354 空中多脈沖激光雷達(dá)在大范圍測量中的實(shí)際應(yīng)用=Practial Application of Multiple Pulse in Air（MPiA）LIDAR in Large Area Surveys〔會(huì)，英〕/Roth R B，Thompson J∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-183～188

空中多脈沖技術(shù)，或MPiA，是可以使機(jī)載LIDAR系統(tǒng)以更高的脈沖率工作的新技術(shù)。由于可以在接收到第一脈沖回束之前發(fā)射第二脈沖，因此，脈沖率在任意高度可以成倍增加。突破光速和常規(guī)單空中脈沖LIDAR的限制，這種LIDAR系統(tǒng)可以以兩倍的覆蓋率獲得所需要的點(diǎn)密度或以常規(guī)的覆蓋率取得兩倍的點(diǎn)密度。簡要介紹了大范圍測量工程中的MpiA技術(shù)。

CH20100355 道路路面標(biāo)志作為地面控制在LIDAR數(shù)據(jù)中的應(yīng)用=Using Road Pavement Markings as Ground Control for LIDAR Data〔會(huì)，英〕/Toth C，Paska E，Brzezinska D∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-189～196

LiDAR技術(shù)近幾年取得了顯著的進(jìn)展。激光測距的精度對于硬表面可以達(dá)到厘米級精度，接近靜態(tài)測量性能，并且點(diǎn)云密度由于更高的脈沖率而大大提高了。激光測距的高精度也意味著點(diǎn)云的總體精度現(xiàn)在主要取決于導(dǎo)航解（基于GPS/IMU的組合）的質(zhì)量。所有這些進(jìn)展使我們可以用更高密度和點(diǎn)位坐標(biāo)精度更高的點(diǎn)云描述表面。與其同時(shí)，更高的質(zhì)量保證/質(zhì)量控制的要求也在發(fā)展，現(xiàn)在，LiDAR產(chǎn)品的特征描述還包括水平精度。介紹了利用路標(biāo)作為地面控制的方法。線性特征在城區(qū)和交通長廊是廣泛可用的，而且還可以用各種 GPS技術(shù)快速測量它們。

CH20100356 LIDAR數(shù)據(jù)與航空影像聯(lián)合用于建筑物自適用邊緣探測=Adaptive Building Edge Detection by Combining LIDAR Data and Aerial Images〔會(huì)，英〕/Li Yong，Wu Huayi∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and SpatialInformation Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-197～202

CH20100357 LIDAR系統(tǒng)的誤差預(yù)算和導(dǎo)出點(diǎn)云的質(zhì)量控制=Error Budget of LIDAR Systems and Quality Control of the Derived Point Cloud〔會(huì)，英〕/Habib A F，Al-Durgham M，Kersting A P∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-203～210

直接定位技術(shù)性能的不斷改進(jìn)對LiDAR系統(tǒng)采集大范圍精確稠密的表面模型產(chǎn)生了積極的影像。典型的Li-DAR系統(tǒng)包含3個(gè)主要部分：提供位置信息的GPS系統(tǒng)，提供姿態(tài)測量的IMU設(shè)備和地面點(diǎn)（激光光斑）。關(guān)注的是提供激光點(diǎn)云質(zhì)量控制的工具。概述了可能的系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差及其對結(jié)果表面的影響。繼誤差源及其對激光光斑精度影響討論之后，給出了一個(gè)質(zhì)量控制工具。最后給出了真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

CH20100358 基于EM算法的機(jī)載激光掃描波形數(shù)據(jù)的去相關(guān)=Decomposition of Airborne Laser Scanning Waveform Data B ased on EM Algorithm〔會(huì)，英〕/Li Qi∥The International Archives of the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，XXIth ISPRS Congress，Volume XXXVII，Part B1，Commission I，2008.7.3-11：China，Beijing.-211～218

（325～358 廖祥春）

CH20100359 基于激光雷達(dá)的建筑物建模的空間不確定性評估：以俄克拉荷馬州城區(qū)為例=Assessing Spatial Uncertainty of Lidar-derived Building Model：A Case Study in Downtown Oklahoma City〔英〕/Mang L C，May Y∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（3）.-257～269

激光雷達(dá)技術(shù)（LiDAR）使一些費(fèi)用低廉的數(shù)字模型產(chǎn)品能夠以很好的空間分辨率獲取到地表特征的地形和高程，這一能力促使了LiDAR在地形、建筑物、林分和海岸地貌等這些其它遙感方法無法充分獲取的特征方面的應(yīng)用。然而，在復(fù)雜地形條件下，LiDAR數(shù)據(jù)及其產(chǎn)品包含較大的不確定性。本文提出了基于LiDAR數(shù)據(jù)源的建筑物建模的空間不確定性的評價(jià)方法。結(jié)果表明，在如下城市環(huán)境下，較大空間不確定性可以被發(fā)現(xiàn)：（a）復(fù)雜建筑物，（b）附屬有反射性物質(zhì)的建筑物，（c）植被附近。此外，為減少空間不確定性，本文建議：（a）數(shù)據(jù)采集前制定詳細(xì)的飛行前計(jì)劃，（b）改進(jìn)特征提取機(jī)制，（c）采樣其它的遙感數(shù)據(jù)，（d）對城市環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確評估。圖16表1參57

CH20100360 基于自由形態(tài)表面方法的Lidar數(shù)據(jù)復(fù)雜形狀建筑物的重建=Reconstruction of Complex Shape Buildings from Lidar Data Using Free Form Surfaces〔英〕/Nizar，A A，Sagi F，Yerach D∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（3）.-271～280

基于LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物重建為大范圍3D模型的自動(dòng)快速建立提供了良好的前景，此重建需要關(guān)于點(diǎn)云和模型的許多參數(shù)的知識。重建任務(wù)的復(fù)雜性需要利用額外的信息去局部化建筑物并假設(shè)它們是平面的，這種假設(shè)限制了復(fù)雜尤其是帶有曲面建筑物的重建。提出了一個(gè)探測和重建模型，它僅以點(diǎn)云為唯一信息源并支持通用形狀表面的重建。由于多數(shù)建筑物是由平面組成，本法包含基于平面的劃分和基于非平面的表面，這樣，標(biāo)準(zhǔn)的建模就延伸到支持自由形態(tài)的屋頂形狀而無需引進(jìn)人工建模。此外，為產(chǎn)生真實(shí)的建筑物建模，本文在重建時(shí)引入了幾何限制。圖8表1參25

CH20100361 基于數(shù)字地面模型的地形特征提取自適應(yīng)方法=An Adaptive Approach to Topographic Feature Extraction from Digital Terrain Models〔英〕/Yonghak S，Jie S∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（3）.-281～290

提出了一種從數(shù)字地面模型中進(jìn)行地形特征提取的自適應(yīng)方法。首先，利用組合了著名的D8和有限差分方法的斜率估計(jì)量生成坡度圖；第二步，LOG算子和多閾值應(yīng)用于坡度圖，以確定最大曲率和最大連通性的邊緣像素；第三步，利用原始和魯棒兩種步進(jìn)方格法描繪地形特征。根據(jù)當(dāng)?shù)氐匦蔚膹?fù)雜程度有選擇的修正肩端點(diǎn)。與現(xiàn)存的方法相比，本文提出的自適應(yīng)步進(jìn)方格法在提取特征的精度和分辨率上高出一籌。本文利用南極洲超過3個(gè)地方的數(shù)字地面模型。結(jié)果表明，魯棒方法總體減少了75％的肩端點(diǎn)，而自適應(yīng)方法，則比此還要下降24％。圖14表1參41

CH20100362 尺度效應(yīng)在景觀格局和地表溫度關(guān)系間的影響：以美國印第安納波利斯為例=Scaling Effect on the Relationship Between Landscape Pattern and Land Surface Temperature：A Case Study of Indianapolis，United States〔英〕/Hua Liu，Qihao Weng∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（3）.-291～304

以美國印第安納波利斯為例，說明尺度轉(zhuǎn)換效應(yīng)在景觀格局和地表溫度關(guān)系間影響。本文綜合了遙感、GIS和景觀生態(tài)學(xué)方法，同時(shí)在不同季節(jié)獲取了4張關(guān)于土地利用/土地覆蓋（LULC）格局和地表溫度（LST）的TERRA SATER影像，每張影像被8種空間尺度重采樣：15，30，60，90，120，250，500，1000m。尺度轉(zhuǎn)換在景觀格局和地表溫度的空間和生態(tài)特征的影像用景觀指數(shù)來檢查，最優(yōu)空間分辨率是基于景觀指數(shù)空間的最小距離確定的。結(jié)果表明：在不用季節(jié)的尺度轉(zhuǎn)換過程沒有顯著影響LULC和LST斑點(diǎn)；稠密的斑點(diǎn)、景觀植被指數(shù)和LST斑點(diǎn)隨著尺度的增加而持續(xù)遞減卻沒有顯著的季節(jié)差異；城市LULC和LST分類的最佳分辨率是30m；評估LULC和LST格局間關(guān)系的景觀級別是90m。本文為城市設(shè)計(jì)和環(huán)境實(shí)踐者提供了關(guān)于城市景觀和城市熱環(huán)境的有用信息。圖12表5參60

CH20100363 輔助空中三角測量中連接點(diǎn)在攝影測量地圖編制中的角色=Role of Tie Points in Integrated Sensor Orientation for Photogrammetric Map Complilation〔英〕/kourosh khoshelham∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（3）.-305～311

外方位元素的直接測量是攝影測量學(xué)的一個(gè)挑戰(zhàn)。GPS/INS輔助空中三角測量法可有效減少地面控制點(diǎn)和空中三角測量的需求，并且能極大降低消費(fèi)和時(shí)間。與傳統(tǒng)空中三角測量相比，輔助空中三角測量法能避免像空間和物空間的大的誤差，此法的大量連接點(diǎn)能降低像空間的誤差。本文談及輔助空中三角測量法連接點(diǎn)的數(shù)量與分布的影響，并對大量連接點(diǎn)的規(guī)則分布和不規(guī)則做了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：隨著每個(gè)模型連接點(diǎn)數(shù)量的增加，影像空間的誤差大大減小。圖5表4參16

CH20100364 林分結(jié)構(gòu)圖中預(yù)測值和反應(yīng)變量間的尺度和位置的失配影響=Effects of Mismatches of Scale and Location Between Predictor and Response V ariables on Forest Structure Mapping〔英〕/Yagang Xu，Brett G.Dickson，Haydee M.Hampton…∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（3）.-313～322

反應(yīng)和預(yù)測變量間的尺度和位置的失配產(chǎn)生的測量誤差是林分結(jié)構(gòu)圖中主要的誤差源，它影響分析模型的估計(jì)、危及精度評估結(jié)果和降低制圖產(chǎn)品的準(zhǔn)確性。利用特制的地面繪圖系統(tǒng)測量的林分特性，我們從涉及到多重因素的整體主圖誤差中分離了這種測量誤差，并得出誤差分布和重要性，它們是由相對較大林單元和相對較小林單元的尺度誤匹配和同樣大小的兩個(gè)林單元間特定距離的位置誤差引起的。我們利用分析模型和結(jié)果圖演示了測量誤差的影響，結(jié)果表明，這種尺度和位置相關(guān)的誤差可由Classic和Berkson誤差模型來演示，且測量誤差每個(gè)類別明顯的誤差圖形可以用來鑒別主要的誤差源。基于此，可以調(diào)整圖形設(shè)計(jì)或調(diào)整影像的分辨率，并可挑選理想的分析模型來達(dá)到最好的制圖結(jié)果。圖9表5參43

CH20100365 利用現(xiàn)有DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行立體匹配算法的優(yōu)化=Optimization of Stereo-matching Algorithms Using Existing DEM Data〔英〕/Milledge D G，Lane S N，Warbruton J∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（3）.-323～333

提出了利用現(xiàn)有DEM數(shù)據(jù)來最優(yōu)化立體匹配算法，即使這些DEM數(shù)據(jù)質(zhì)量比較差，如精度和分辨率，它們亦可作為訓(xùn)練立體匹配算法的手段產(chǎn)生更高質(zhì)量的DEM數(shù)據(jù)。現(xiàn)有DEM用來標(biāo)識和去除粗差。本文利用真實(shí)垂直航空影像做測試，結(jié)果表明利用此方法，數(shù)據(jù)質(zhì)量得到較大改進(jìn)，與其它方法相比，利用DEM數(shù)據(jù)改進(jìn)了誤差識別和改正的能力。建議此法可適用于航空影像。圖7表7參16

CH20100366 多重前向模式中的冠層反射率模型反轉(zhuǎn)：從方案集分布中恢復(fù)森林結(jié)構(gòu)信息=Canopy Reflectance Model Inversion in Multiple Forward Mode：Forest Structural Information Retrieval from Solution Set Distributions〔英〕/Soenen S A，Peddle D R，Coburn C A …∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（4）.-361～374

利用遙感進(jìn)行冠層結(jié)構(gòu)估計(jì)在森林環(huán)境應(yīng)用中起了重要作用，冠層反射率模型的多重前向模式（MFM）顏色查找表（LUT）反轉(zhuǎn)是獲取森林冠層生物物理結(jié)構(gòu)信息（BSI）的一種方法，MFM不能直接提供反轉(zhuǎn)結(jié)果，考慮了軟件需求、模型復(fù)雜性、計(jì)算需求，基于物理的BSI輸出。反轉(zhuǎn)過程中MFM-LUT適當(dāng)?shù)膮?shù)化以及內(nèi)在不確定性在最終BSI恢復(fù)階段是非常重要的，提出了根據(jù)MFMLUT多重方案集中產(chǎn)生BSI的3種方法：反射均衡（REQ）、最鄰近光譜距離（NSD）、光譜范圍區(qū)域（SRD），以山區(qū)為試驗(yàn)數(shù)據(jù)證明這3種方法，SRD方法與地面實(shí)測數(shù)據(jù)比較吻合，水平與垂直冠層半徑RMSE分別為0.4m和0.8m，以后進(jìn)一步研究MFM方法。圖9表7參45

CH20100367 森林生態(tài)系統(tǒng)中確定太陽輻射量的半球影像建模與分析技術(shù)=Hemispheric Image Modeling and A-nalysis Techniques for Solar Radiation Determination in Forest Ecosystems〔英〕/Schwalbe E，Maas H G，Kenter M…∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（4）.-375～384

從基于地面的魚眼影像中確定太陽輻射量的半球影像處理方法是森林生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行森林分析的重要工具，該技術(shù)的基本思想是得到半球冠層影像，分割該影像識別太陽輻射相關(guān)的開闊區(qū)域，將開闊區(qū)域與輻射、太陽路徑模型合并起來，用于計(jì)算植物總的月或季太陽輻射量，半球影像處理的結(jié)果可以用于定量化評價(jià)森林生態(tài)系統(tǒng)中植被的生長變化情況。描述了該方法的操作及優(yōu)化過程，作為支持半球影像幾何處理和地理參考的前提，等角傳感器模型描述了魚眼棱鏡的成像幾何特征，該模型根據(jù)附加參數(shù)得以擴(kuò)展，實(shí)際測試中，能得到1個(gè)像素的精度，此外，討論了控制色彩差異影響的方法，可能針對魚眼棱鏡中的幾個(gè)像素，重點(diǎn)提出了分割半球森林冠層影像的穩(wěn)健分割方法，該方法是基于輻射面上線性面向分割的分類，結(jié)合了全局閾值技術(shù)和局部影像分析技術(shù)，保證了不同云條件下的不同類型森林的分割，子像素分類能夠提高分類的精度，試驗(yàn)表明了該方法的可行性。圖12表4參32

CH20100368 利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)研究城市地表溫度與生物物理/社會(huì)參數(shù)之間的關(guān)系=Application of Association Rule Mining for Exploring the Relationship Between Urban Land Surface Temperature and Biophysical/Social Parameters〔英〕/Rajasekar U，Weng Q H∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（4）.-385～396

利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)研究遙感量測得到的城市地表溫度與生物物理/社會(huì)參數(shù)之間的關(guān)系，城市表面的熱量多于郊區(qū)，有必要通過溫度、生物物理、社會(huì)特征來定量對比城市與郊區(qū)熱量的差異，為了考慮城市熱島（UHI）效應(yīng)，有必要用一個(gè)參數(shù)來考慮城市地表特征對地表溫度（LST）的影響。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型考慮了城市參數(shù)關(guān)系，2000年ASTER數(shù)據(jù)用于模型變量的選擇，這些信息也可用于產(chǎn)生2000、2001、2004年土地利用土地覆蓋與LST信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則，結(jié)果定量化描述了不同城市參數(shù)之間的關(guān)系，結(jié)果表明：2000～2004年LULC類型有較少的變化，2000年，森林、不透表層與溫度、尺度歸一化植被指數(shù)（SNDVI）有很強(qiáng)的關(guān)系，特殊地區(qū)如醫(yī)院、大學(xué)與水呈負(fù)相關(guān)，2000，2001，2004結(jié)果表明：不透表層與機(jī)場分區(qū)有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，然而，應(yīng)該詳細(xì)分析提取的信息得到?jīng)Q策規(guī)則，該模型能夠預(yù)測城市LST與相關(guān)因素的關(guān)聯(lián)，有助于城市規(guī)劃者和環(huán)境管理者定量化城市場景特征。圖8表3參45

CH20100369 基于幾何活動(dòng)特征的高分辨率遙感影像城市人造地物像素級分類評價(jià)=An Assessment of Geometric Activity Features for Per-pixel Classification of Urban Manmade Objects Using very High Resolution Satellite Imagery〔英〕/Chan J C W，Bellens R，Canters F…∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（4）.-379～411

提出了基于幾何活動(dòng)特征的高分辨率遙感影像城市人造地物像素級分類評價(jià)方法，這些特征描述了像素的幾何上下文，無需對影像進(jìn)行分割，研究了兩種主要類型的幾何活動(dòng)特征，基于著名面模型的脊特征和不同尺寸和形狀結(jié)構(gòu)的形態(tài)學(xué)特征，研究表明：考慮 GA特征的人造地物分類精度有所提高，此外，基于eCognition的面向?qū)ο筇卣鳎藥缀魏图y理信息，也用于像素級分類，兩種情況相比，都能提高總體精度，幾何活動(dòng)特征和面向?qū)ο筇卣飨嗷パa(bǔ)充。圖12表4參36

CH20100370 MODIS影像水稻系統(tǒng)生態(tài)解譯=Agro-ecological Interpretation of Rice Cropping Systems in Floodprone Areas Using MODIS Imagery〔英〕/Sakamoto T，Cao P V，Nguyen N V…∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（4）.-413～424

研究利用MODIS時(shí)間序列影像評價(jià)洪水易發(fā)地區(qū)水稻作物系統(tǒng)生態(tài)解譯的方法，一系列基于小波的方法用于顯示越南MeKong三角洲每年洪水、水稻、土地利用變化的動(dòng)態(tài)關(guān)系，通過增強(qiáng)植被指數(shù)坡面的局部最大點(diǎn)來估計(jì)多作物區(qū)的水稻生長期，利用基于小波的濾波確定作物氣候，評價(jià)作物系統(tǒng)的空間分布。基于小波濾波方法探測2000—2005連續(xù)六年洪水季節(jié)的時(shí)空變化，通過遙感影像分析，顯示了區(qū)域環(huán)境與農(nóng)作物活動(dòng)的相互作用。首先，比較了冬-春水稻開始日期與洪水的末期，表明洪水易發(fā)地區(qū)的作物季節(jié)依賴于每年的洪水變化。結(jié)果表明：冬-春水稻的開始與洪水撤退季節(jié)、洪水每年變化的尺度時(shí)空相關(guān)。其次，2000—2006場地觀測研究表明：An Giang省水稻區(qū)域有所擴(kuò)大，這是由于洪水季節(jié)環(huán)形溝系統(tǒng)和水資源設(shè)施允許額外的作物生長，然而2006年由于有害物的爆發(fā)導(dǎo)致了該地區(qū)作物的減少，本研究利用MODIS時(shí)間序列影像理解大尺度生態(tài)系統(tǒng)功能，包括每年的洪水期及人類活動(dòng)。圖5表1參45

CH20100371 評價(jià)南德克薩斯州海岸AISA+高光譜影像紅樹林制圖精度=Evaluating AISA+Hyperspectral Imagery for Mapping Black Mangrove Along the South Texas Gulf Coast〔英〕/Yang C H，Everitt J H，F(xiàn)letcher R S…∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（4）.-425～435

紅樹林濕地是重要的生態(tài)系統(tǒng)，精確的評價(jià)有助于紅樹林濕地的管理與保持，評價(jià)南德克薩斯州海岸制圖的AISA+高光譜影像、影像變換以及分類技術(shù)，AISA+高光譜影像來自兩個(gè)實(shí)驗(yàn)地區(qū)，進(jìn)行了最小噪聲分離變換以及反變換，利用最小距離、馬氏距離、最大似然、光譜角分類4種方法對去除噪聲的光譜影像以及波段縮減的MNF影像進(jìn)行分類，目的是將紅樹林濕地分出來，第一個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)的精度從84％變?yōu)?5％，第一個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)的精度從69％變?yōu)?1％，結(jié)果表明：MNF影像的分類精度高于高光譜影像，Kappa分析表明：MNF影像四種分類方法精度沒有顯著區(qū)別，盡管最小似然得到了較高的總體精度，實(shí)驗(yàn)區(qū)一生產(chǎn)精度與用戶精度分別是91％、94％，實(shí)驗(yàn)區(qū)二MNF影像最大似然分類生產(chǎn)精度與用戶精度都是91％，結(jié)果表明：高光譜影像變換技術(shù)及分類技術(shù)有利于海岸環(huán)境紅樹林的制圖與監(jiān)測。圖3表6參46

CH20100372 基于形態(tài)學(xué)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)建筑物檢測技術(shù)=Morphology-based Building Detection from Airborne Lidar Data〔英〕/Meng X L，Wang L，Currit N∥Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-2009，75（4）.-437～442

激光雷達(dá)技術(shù)的出現(xiàn)為三維建筑物檢測提供了可能，由于去除植被的難點(diǎn)，出現(xiàn)了許多基于融合激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與多光譜影像的建筑物檢測方法，僅僅利用Lidar數(shù)據(jù)的方法較少，然而，融合過程可能由于分辨率、時(shí)間差、陰影、高建筑物、地理校正過程導(dǎo)致誤差，提出了一種形態(tài)學(xué)建筑物檢測技術(shù)，通過逐步去除非建筑物像素達(dá)到建筑物檢測的目的，首先，利用地面濾波算法將地面點(diǎn)與建筑物、植被、其他地物區(qū)分開；其次，根據(jù)尺寸、形狀、高度、建筑物元素結(jié)構(gòu)、首末回波間的高度差等特征將剩余的非建筑物像素去除；以Austin城市區(qū)域?yàn)樵囼?yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明總體精度能達(dá)到95.46％。圖6表1參12

（359～372 顧海燕）

CH20100373 用于3D圖像處理的八面體變換=Octahedral Transforms for 3-D Image Processing〔英〕/Lenz R，Latorre Carmona P∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（12）.-2618～2628

八面體群是旋轉(zhuǎn)群在三維歐幾里得域中的一個(gè)有限子群，也是立方體網(wǎng)格的對稱群。其表示理論常用于三維數(shù)據(jù)體的壓縮和濾波。對三維旋轉(zhuǎn)群的有限子群及其分類進(jìn)行了概述，總結(jié)了八面體群的特征以及從其表示理論推導(dǎo)出來的基本結(jié)果。廣義平穩(wěn)過程是具有理論對稱組的過程，其主要成分與其對稱組的表示理論緊密相關(guān)。線性濾波器可以看作映射運(yùn)算符，基于對稱的濾波器可以看作傅里葉變換的泛化。本文的算法在Maple和Matlab系統(tǒng)中運(yùn)行，采用兩個(gè)可公開獲取的MRI數(shù)據(jù)體作為運(yùn)算對象。實(shí)驗(yàn)證明本文的廣義平穩(wěn)假設(shè)成立，且相關(guān)矩陣的實(shí)際主要成分十分近似于理論預(yù)期的群結(jié)構(gòu)。還對不同類型濾波器的本質(zhì)及其恒定性、變換屬性進(jìn)行了闡述，展示了如何將變換域閾值應(yīng)用于三維信號處理。

CH20100374 采用四邊形馬爾可夫隨機(jī)場的圖像空間熵計(jì)算=Computation of Image Spatial Entropy Using Quadrilateral Markov Random Field〔英〕/Razlighi Q R，Kehtarnavaz N，Nosratinia A∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（12）.-2629～2639

香農(nóng)熵是圖像分析的有力工具，但它對圖像數(shù)據(jù)本身的依賴性很強(qiáng)，要求圖像像素值的分布必須呈低維封閉模式。最理想的這種模式是馬爾可夫模型，但傳統(tǒng)的馬爾可夫隨機(jī)場是非因果性的，即便因果性后也還是存在困難。例如，馬爾可夫網(wǎng)狀隨機(jī)場對其局部相鄰系統(tǒng)具有強(qiáng)烈的對角相關(guān)性。為了克服以上問題，提出了一種新模型，稱為四邊形馬爾可夫隨機(jī)場（QMRF），并將它的相鄰域大小設(shè)置為2，利用其特點(diǎn)將圖像預(yù)先分解為二維聯(lián)合pdf圖像。這些聯(lián)合圖像在同質(zhì)性的前提下，能夠通過一個(gè)聯(lián)合直方圖進(jìn)行估計(jì)。還介紹了如何利用該方法計(jì)算圖像的空間相互信息。最后，為了闡述本方法相比已有方法在性能上的優(yōu)勢，在若干人工合成圖像和兩幅真實(shí)圖像上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。

CH20100375 用于處理剪切和旋轉(zhuǎn)矩形的彌散張量法=Diffusion Tensors for Processing Sheared and Rotated Rectangles〔英〕/Steidl G，Teuber T∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（12）.-2640～2648

顧全邊緣等重要圖像特征的圖像恢復(fù)和圖像簡化方法在數(shù)字圖像處理中具有基礎(chǔ)性地位。但已知的邊緣保護(hù)方法，如普通非線性擴(kuò)散方法，由于大量的擴(kuò)散次數(shù)，容易造成邊緣頂點(diǎn)鈍化。將彌散張量用于各項(xiàng)異性擴(kuò)散，使包含旋轉(zhuǎn)和剪切矩形的圖像不產(chǎn)生以上影響。提出了一個(gè)基于所謂結(jié)構(gòu)張量的新的方法用于估計(jì)旋轉(zhuǎn)角度和剪切參數(shù)，還展示了彌散張量在不同模型中的應(yīng)用，最后，通過大量實(shí)例，包括方位估計(jì)、去噪、分割，闡明了新方法的良好性能。

CH20100376 直方圖修正框架及其在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用=A Histogram Modification Framework and Its Application for Image Contrast Enhancement〔英〕/Arici T，Dikbas S，Altunbasak Y∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（9）.-1921～1935

提出了一個(gè)用于圖像增強(qiáng)的基于直方圖均衡化的通用框架。在此框架中，圖像增強(qiáng)轉(zhuǎn)換成一個(gè)最小化成本函數(shù)的最優(yōu)化問題。直方圖均衡是圖像增強(qiáng)的有效技術(shù)，但傳統(tǒng)的直方圖均衡往往導(dǎo)致圖像過分增強(qiáng)，使圖像看上去不自然，甚至失真。通過引入特定的損失條件機(jī)制，使圖像增強(qiáng)的程度可調(diào)，可方便的將噪聲增強(qiáng)、黑/白信號拓展、中等亮度保持等選項(xiàng)加入到進(jìn)行圖像增強(qiáng)的最優(yōu)化過程中，并為其中所涉若干重要標(biāo)準(zhǔn)提供了分析解。在此基礎(chǔ)上，本文提出了一個(gè)低復(fù)雜度的圖像增強(qiáng)算法，并將其性能與幾種較新的增強(qiáng)算法進(jìn)行了比較。

CH20100377 用于抑制數(shù)字圖像輪廓失真的多尺度隨機(jī)干擾方法=Multiscale Probabilistic Dithering for Suppressing Contour Artifacts in Digital Images〔英〕/Bhagavathy S，Llach J，Jiefu Zhai∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（9）.-1936～1945

提出了一種降低可視“輪廓失真”，即數(shù)字圖像在色彩量化過程中所產(chǎn)生的錯(cuò)誤輪廓的方法。該方法對每個(gè)像素的相鄰像素進(jìn)行多尺度分析，以判斷是否存在輪廓失真，以及失真的程度。并隨機(jī)對失真像素色彩進(jìn)行干擾。該方法能夠從整體上減弱失真造成的影響，使失真看起來不再明顯。該方法能夠在保持輸入圖像的壓縮率，不增加數(shù)據(jù)量的前提下實(shí)現(xiàn)減少輪廓失真，其失真檢測算法能夠保證圖像中不存在失真的地方在處理后保持原樣。

CH20100378 無需半像素運(yùn)動(dòng)估計(jì)的超分辨率算法=Super-resolution Without Explicit Subpixel Motion Estimation〔英〕/Takeda H，Milanfar P，Protter M，Elad M∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（9）.-1958～1975

傳統(tǒng)超分辨率算法由于需要進(jìn)行精確（半像素精度）運(yùn)動(dòng)估計(jì)，因而其應(yīng)用被限制在一些所含運(yùn)動(dòng)相對簡單的視頻序列中，例如整體平移或仿射運(yùn)動(dòng)。介紹一種新穎框架，用于對含復(fù)雜運(yùn)動(dòng)的視頻序列進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)和時(shí)空精度優(yōu)化，并且在其處理過程中對精確運(yùn)動(dòng)估計(jì)無明確要求。本方法原理基于多維核回歸算法，將視頻序列中的每一個(gè)像素用一個(gè)局部3-D序列進(jìn)行近似，通過該序列捕捉該像素臨近時(shí)空區(qū)域的主要行為。構(gòu)成該序列的系數(shù)由一個(gè)局部加權(quán)最小二乘函數(shù)獲得，其中的權(quán)值則是一個(gè)相鄰區(qū)域3-D時(shí)空適應(yīng)函數(shù)。由于本方法本質(zhì)上是基于對相鄰像素時(shí)間和空間上的比較，隱含包括前后時(shí)間相鄰像素的運(yùn)動(dòng)信息，因此不需再進(jìn)行必要的一定大小的運(yùn)動(dòng)估計(jì)運(yùn)算。該方法不僅對擴(kuò)大超分辨率算法的應(yīng)用范圍具有較大意義，而且算法的整體性能也有所提高。實(shí)例證明，該改進(jìn)的超分辨率算法能夠用于含基本任意運(yùn)動(dòng)的視頻序列，并獲得優(yōu)化改進(jìn)的輸出視頻結(jié)果。

CH20100379 采用Hermite函數(shù)展開的精確圖像旋轉(zhuǎn)=Accurate Image Rotation Using Hermite Expansions〔英〕/Wooram Park，Leibon G，Rockmore D N，Chirikjian GS∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（9）.-1988～2003

提出了一種采用Hermite函數(shù)展開進(jìn)行精確數(shù)字圖像旋轉(zhuǎn)的方法。該方法的原理是基于如果對一個(gè)二維連續(xù)帶限Hermite函數(shù)展開進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，那么其結(jié)果函數(shù)可以表示成具有同樣帶限的Hermite函數(shù)展開。并且，結(jié)果函數(shù)展開的系數(shù)與之前二維函數(shù)展開的系數(shù)具有可逆線性關(guān)系。提出了兩個(gè)有效的通過這種關(guān)系計(jì)算結(jié)果函數(shù)系數(shù)的方法。同時(shí)還提出了將離散的數(shù)字圖像與Hermite函數(shù)展開相聯(lián)系的方法。通過該方法，能夠從數(shù)字圖像獲得其Hermite函數(shù)展開，反之亦可。綜合以上這些理論，提出了一種新的離散圖像旋轉(zhuǎn)方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，其精度高于現(xiàn)有的基于FFT的旋轉(zhuǎn)方法。

CH20100380 用于低復(fù)雜度圖像的基于游程編碼的處理方法=Runlength-based Processing Methods for Low Bitdepth Images〔英〕/Ryan O∥IEEE Transactions on Image Processing.-2009，18（9）.-2048～2058

很多低復(fù)雜度的圖像采用游程編碼方法進(jìn)行壓縮。討論一種針對這類圖像的直接在游程編碼域進(jìn)行處理的方法，以及這種方法如何減少了圖像處理的時(shí)間。分析了圖像壓縮的游程編碼方法，討論了關(guān)于壓縮時(shí)間和壓縮率的權(quán)衡問題，給出了幾種廣泛應(yīng)用的圖像標(biāo)準(zhǔn)中的游程編碼算法框架，并將這些算法與基于光柵的圖像處理進(jìn)行了比較。同時(shí)，還討論了運(yùn)用游程編碼進(jìn)行圖像處理過程中

所需的若干設(shè)計(jì)特征，最后討論了該方法的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

（373～380 江珊）