闫星光
- 作品数：5 被引量：32H指数：4
- 供职机构：贵州大学矿业学院更多>>
- 发文基金：贵州省科技计划项目贵州省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球水利工程更多>>
- 遥感图像监督分类与面向对象分类法对比研究被引量：2
- 2016年
- 最近几年,随着空间遥感技术的发展,高分辨率遥感影像在土地资源调查、环境监测等领域中的应用日益广泛。利用传统的遥感影像分类方法,如监督分类,容易导致分类精度降低,空间数据大量冗余和资源的浪费。面向对象的分类方法正是为了解决这些问题而出现,面向对象的方法利用遥感影像结构、光谱信息,并在建立这些特征之间的层次关系的基础上,对遥感影像进行分类。利用杭州市西湖区域2014年10月份的数据,基于ENVI5.0对高分辨率影像进行地物特征的信息提取,利用监督分类和面向对象技术首先对该区域信息进行分类,然后再对分类结果进行对比分析研究。结果表明,面向对象分类方法在此数据城市绿地信息提取中精度优于监督分类。
- 黄超吴琳娜宋具兰闫星光
- 关键词：遥感影像面向对象分类信息提取
- 一种利用矢量-角度法的模型点云压缩算法被引量：4
- 2018年
- 针对点云数据过密、冗余信息较多的问题,提出了一种基于自适应切片与矢量-角度法的点云快速压缩算法,该算法利用包围盒将点云进行自适应分层形成切片点云,然后对每层点云使用矢量-角度法精简数据。利用该算法开展了试验研究,通过试验分别讨论分层数目、最短距离和角度参数对压缩结果的影响,并通过构建网格模型验证压缩效果。试验结果表明:该算法对目标特征复杂的部位有较好的压缩效果,在平坦部位不会因过度压缩出现失真现象;该算法能够自适应地保留反映目标特征和细节的点,实现点云的快速压缩。
- 刘继庚王晓红王东东邓仕雄闫星光
- 关键词：自适应切片散乱点云
- 结合SURF算法和单应性矩阵的无人机影像匹配被引量：12
- 2018年
- 针对无人机影像受拍摄条件影响或区域环境复杂造成的匹配效果不佳,局部区域甚至无法匹配的问题,基于SURF算法,利用多重约束条件改进算法对无人机影像进行了特征匹配。该匹配算法首先利用SURF算法检测影像特征点,利用FLANN快速搜索结合KNN算法筛选特征点,选出构造单应性矩阵的最优内点匹配对,然后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法过滤掉错误匹配。试验结果表明:与基于SURF算法的单一约束条件的无人机影像匹配相比,多重约束条件的无人机影像匹配算法在匹配质量优化的同时能提高无人机影像匹配集数量,该算法在误匹配减少的前提下能获得更多准确的特征点。
- 王晓红邓仕雄何志伟曹留霞闫星光
- 关键词：SURF算法无人机影像单应性矩阵极线约束
- 喀斯特地区月均降水协克里金插值方法研究——以贵州省为例被引量：10
- 2017年
- 喀斯特山区地形复杂,地势起伏大,降水量时空分布不均匀,尤其是丰水期降水量的分布直接影响当地经济作物的生长,也是地质灾害发生的诱因.以贵州省77个气象站点30 a(1981—2010年)丰水期月均降雨量为基础数据,分析了地形因素(海拔、坡度和坡向)和气象因素(站点压强及相对湿度)与贵州省降水的相关性,并对4种协克里金插值模型方法进行了对比研究.结果表明:采用Pearson相关性分析得出坡向与研究区降水相关性最强,相关系数为0.998.综合对比不同协克里金半变异函数模型(稳定模型、指数模型、球面模型和高斯模型)预测值和实测值的结果表明球面模型的偏差均值最小(MAE=-0.000 4),一致性系数最优(RMSE=0.864).采用球面模型的协克里金插值是进行贵州省降水插值的最好方法,这为更有效地识别出喀斯特地区丰水期降水空间分布提供基础.
- 闫星光吴琳娜周涌宋具兰邓仕雄
- 关键词：喀斯特山区丰水期
- 1951-2013年贵州省降水时空分布研究被引量：4
- 2019年
- 贵州省地处云贵高原东部,降水时空分布分异显著,极端降水导致的山体崩塌等地质灾害现象频发,识别降水时空分布规律对于地质灾害防控预警尤为必要。本文基于贵州省19个站点1951-2013年日、年降水数据,综合运用克里金插值方法、Mann-Kendall秩次相关法、线性倾向估计法和降水距平法,从年均降水量、年均最大降水量和日最大降水量以及年降水天数等方面研究贵州省降水时空分布规律。结果表明,贵州省年均降水空间分布不均匀,整体呈现南多北少的分布趋势;年均最大降水量介于1283.7～2103.4 mm之间,最大值出现在贵州省西部盘县,最小值分布于贵州省北部毕节市;日最大降水量介于113.2～337.2 mm之间,最大值降雨中心分布在贵州省南部罗甸县,最小值降雨中心位于贵州东南部三穗县;近63年贵州省年均降水量和年降水天数均呈现下降趋势,其中,年降水天数在2001年发生突变后显著下降;而日最大降水量多呈现上升趋势。证明贵州省的降水呈现整体下降而单日降水剧增,日极端降水将成为地质灾害风险预警的重要因子。
- 闫星光吴琳娜吴琳娜王东东刘继庚
- 关键词：MANN-KENDALL极端降水
