面向对象的河口滩涂冲淤变化遥感分析

河口滩涂位于江河入海口前沿,其岸线受江河上游来水来沙、海水潮汐动力和人为因素影响处于不断变化中。针对遥感人工目视解译判读出岸线进行冲淤变化分析方法的不足,提出了面向对象的岸线遥感识别提取方法,阐述了整个遥感迭代识别提取过程。以长江河口崇明东滩为实验区,选取长江口1990年12月4日、1995年4月6日、2000年6月14日和2005年11月27日4个时相的陆地卫星TM/ETM+遥感影像,对其进行基于面向对象的识别处理,直接提取相应年份的岸线和滩涂陆域多边形,对4个年份的陆域多边形进行空间叠加分析,得到了崇明东滩自1990年以来15年间的冲淤空间变化。应用表明面向对象的遥感分析识别技术在河口滩涂冲淤变化分析中具有准确、快速、简便的特点。     

雷达电磁环境的联合建模与仿真

随着雷达灵敏度、精度的提高,对电磁环境的依赖性也越来越大。首先分析了美军的联合建模与仿真系统（JMASS）,指出建立一个综合的、可重用的雷达电磁仿真环境是电子战仿真的关键;重点研究了基于球不变随机过程（SIRP）的K分布杂波模型,以及地面／海面的多路径效应模型;最后建立了雷达电磁环境的模型并进行了仿真。     

辽宁省辽河流域石油炼制排放限值的制定

石油炼制行业废水排放量大、废水中污染物组分复杂,是浓度较高的有机废水,排出的废水会对生态环境造成破坏,对人们的健康构成威胁。辽宁省辽河流域石油炼制行业废水的治理是该流域治理急需解决的问题之一,制定石油炼制排放限值对该行业污染物的减排具有关键性的作用。     

面向对象思想在民用机场危险源辨识中的应用

运用现代安全科学的观点,提出基于认知程度的危险源分类方法,即未知危险源、已知有效管控危险源、已知未有效管控危险源。针对民用机场风险管理过程中,辨识的方法标准不统一、辨识对象的主体单一、辨识的结果口径内容泛失科学性等问题,借鉴面向对象思想的分析思路,试图解决危险源辨识工作不易把握的问题,并在具体实现上进行相应的论述,完成面向对象的危险源辨识模板类的构建。实证结果,验证了面向对象思路的可行性,为民用机场的安全风险管理工作提供了一种新方法。     

1990-2015年朝鲜土地覆被变化及驱动力分析

基于Landsat TM/OLI遥感数据,采用面向对象的图像分析方法,提取1990年和2015年朝鲜土地覆被信息,定量描绘土地覆被变化。结果表明：25年间朝鲜土地覆被共变化1.1×10⁴ km²,林地和湿地分别减少4976.1 km²、203.3 km²,耕地和人工表面分别增加4821.5 km²、80 km²;耕地面积增加明显,94.6%的耕地来源于林地,两者的主要转化区在海拔为100~1000 m、坡度为 8°~35°的坡地;黄海北道的土地覆被变化最显著,其次是平安南道,两江道最不明显。人口增长、经济环境退化和宏观政策的调控等人为因素是推动朝鲜土地覆被变化的主要原因。本文弥补了朝鲜长时间尺度土地覆被变化研究的空白,同时为东北亚地区土地资源可持续利用和生态环境保护奠定了基础。     

面向对象板料成形有限元模拟软件的图形平台设计与实现

在板料成形有限元模拟软件系统中 ,图形平台是重要的组成部分。介绍了图形平台的设计与实现 ,并重点阐述了面向对象编程技术在软件开发中的实际应用 ,同时结合图形平台需要提供的功能 ,给出了图形平台各个类的继承关系和实现中的一些关键技术。实践表明 ,此平台具有较好的灵活性、可靠性和可扩展性     

面向对象的智能级进模工步排样系统实现

阐述了面向对象的智能级进模系统 (IPDSLS)的实现 ,给出了系统的运行流程和总体框架 ,明确了系统的模块划分及相关任务 ,根据软件工程的系统构造理论 ,选择面向对象技术创建了系统的OOA模型 ,从而明确了问题域及系统责任。通过对典型冲压件实例 ,介绍了IPDSLS系统的运行及结果情况 ,进一步验证了理论技术的可行性和先进性     

基于面向对象的北京市区城市内部用地信息提取

选取北京市四环以内为研究区域,以资源三号卫星遥感影像为数据源,针对类型多样、特征易混淆的城市内部用地以及高分辨率遥感影像海量信息、人工提取费时费力等特点,论文基于面向对象分类方法,探讨城市内部用地自动提取方法,并对分类结果进行精度评估.结果表明:利用不同地物的光谱、形状、纹理和空间关系等特征,通过多尺度分割和隶属度函数法,构建合理的分类层次,不仅精确提取出研究区内水体、绿地、建设用地和待开发用地,更独具创新地区分了城市建设用地内部各种地物类型,包括工业生产用地、低密度和高密度生活用地以及交通用地.该方法有效地利用了资源3 号卫星影像的光谱、纹理及空间信息特征,总体精度可达到87.00%,Kappa系数达到0.853 9,取得较好的分类效果.     

基于Sentinel-1A极化SAR数据与面向对象方法的山区地表覆被分类

地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达（SAR）数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明：1）在同时运用面向对象分类方法的前提下,单时相SAR数据分类和Landsat 8 OLI数据分类精度相当,多时相SAR数据面向对象分类精度最高,总精度为85.65%,Kappa系数为0.829 9;2）与光学数据相比,SAR数据对阔叶林、人工建筑提取有优势,精度提高了10%以上,多时相特征有利于耕地和针阔混交林提取,分类精度比单时相提高了9%左右;3）研究区土地覆被类型以林地为主,占总面积的42.68%,耕地、草灌次之,人工建筑、草地与河流占地面积较少。     

基于eCognition的本溪典型区域生态环境变化遥感分析

基于eCgnition软件平台,采用先进的面向对象分类技术,开展本溪典型区域生态环境变化遥感监测分析。利用面向对象的多尺度分割方法,充分结合影像中的光谱、纹理、几何性信息等各种对象特征,针对不同影像、不同地物目标的信息提取,实现区域生态环境变化遥感分析。