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[硕士论文] 杨晓姣
电路与系统 电子科技大学 2012(学位年度)
摘要:森林火灾发生,会产生有毒烟尘,引起温室效应,破坏大气环境,同时对人类的健康造成威胁;传统火灾检测和识别方面,判据单一,很难克服恶劣环境和光照的影响,造成火灾的误报和漏报;红外图像的形成不需要可见光的支持,利于林火的早期发现和预防。基于以上几点,本文开展的主要工作是森林火灾的红外图像分割和识别处理,预测火情,预防和减少火灾的发生。
  本研究主要内容包括:⑴火灾图像的预处理方面,采用直方图均衡和中值滤波对图像进行增强和滤波处理,增强图像对比度和滤除干扰噪声,以便后续火焰的分割和识别处理。⑵火灾疑似区域的分割方面,对比边缘检测、灰度阈值、最大类间方差和最大熵四种分割方法及其复杂度,分析各种方法在火焰疑似区域提取方面的特点,最终采用最大熵分割火焰的疑似区域。⑶火焰识别方面,采用多特征综合识别的方法。颜色、频率、质心和圆形度分别排除一种类型的干扰源,最后多特征加权融合,判定火灾的发生。⑷对经过后续处理的伪彩色红外图像做RGB颜色空间R值最大的判断,保留满足条件的像素作为识别的处理数据。实验结果分析,保留火焰疑似区域中满足R值最大条件的像素作为火焰识别的数据,可以节省程序执行总时间的9.45%,减少火焰识别时间,提高判定速度。
[硕士论文] 罗欣
地图学与地理信息系统 长安大学 2015(学位年度)
摘要:图像去噪是图像处理应用研究的基础,噪声会影响后续的图像处理,因此去噪算法的研究一直受到广泛的关注。图像分割是图像处理到图像分析的关键,而获得理想的分割结果仍是个难点,因此有必要对图像分割进行研究。在众多图像分析方法中,马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型因其能有效刻画图像的空间信息且理论完善而广泛应用,并引起越来越多研究人员的关注。小波变换具有方向性、非冗余性和多分辨率分析的特性,是刻画图像非平稳性新的处理工具。利用小波的这些特性,将基于MRF模型的图像分析法与小波变换结合起来,能够提高图像分析的质量。
  本文首先利用隐马尔可夫模型(HM MM odel,M arkovHidden)的统计特性,发展了小波域隐马尔可夫树(Tree,HM TM arkovHidden)模型,实现了小波域HMT模型的建立、参数估计等算法。将小波域 HMT模型应用于 TH-1影像去噪,首先对影像各波段的小波系数进行建模,然后利用最大期望算法估计模型参数,再进行小波逆变换,最后通过波段合成得到去噪后影像。实验结果表明,本文方法有效地去除了噪声,且保留了边缘和细节信息。其次实现了小波域多分辨率Markov随机场(multi-resolution Markov random field,MRMRF)的建模及分割,由于此方法在分割过程中使用固定的势函数,不同尺度间很难获得一致的分割结果,本文对此进行了改进,用可变的权值来连接特征场及标记场模型,每一尺度对应的特征场能量和标记场能量对总能量的贡献是不同的。将该算法对环境一号c星第一轨SAR遥感影像图进行试验,并和传统MRF分割方法、简单MRMRF分割方法进行对比,结果表明,本文算法获得了更为准确的分割结果,增加了算法的实用性。
[硕士论文] 赵晓兰
计算机技术 河北大学 2015(学位年度)
摘要:识别出大田作物长势监控图像中的绿色植物是进行作物长势分析的基础和前提,但自然光条件下拍摄的图像,其质量会由于拍摄时的光线强度不同和拍摄处的土壤背景不同而参差不齐。不同质量的图像难以使用同一种绿色识别方法得到满意的识别结果。针对上述问题,本文研究了作物长势监控图像的质量判定模型,并以此为依据提出了一种环境自适应的绿色识别方法。
  本研究主要内容包括:⑴作物长势监控图像的质量判定方法研究。对不同质量图像中的元素进行采样分析,观察其在色调分布上的特点,得出了不同质量的图像在色调上的分布规律,通过计算H通道的方差值,实现了对作物长势监控图像质量的判断。⑵环境自适应的绿色识别方法研究。根据作物长势监控图像质量的不同,选择不同的绿色识别方法:对于高质量的图像,首先在RGB颜色空间计算其绿色因子矩阵,然后利用大津法对图像进行阈值分割,最终得到目标图像;对于低质量的图像,首先将RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并分离出图像的H通道和S通道,然后利用H通道和S通道中的颜色信息来建立带通滤波器,最后对过滤后的RGB图像计算其绿色因子矩阵,再利用大津法分割出绿色植物。⑶实验验证与结果分析。为了验证上述方法的有效性和鲁棒性,以采集到的作物长势监控图像为实验材料,利用Matlab编程实现了上述算法,并在Windows XP环境下进行了实验验证。结果表明,本文提出的绿色识别方法比传统方法的分割结果更精确、鲁棒性更强。
[硕士论文] 何焦
信号与信息处理 电子科技大学 2015(学位年度)
摘要:被动遥感技术是近年来发展较快的学科领域,毫米波综合孔径辐射计作为它的一个重要分支,已经得到越来越多的研究和应用。反演成像技术对于辐射计成像性能有着重要的影响,本文对综合孔径辐射计的反演成像技术进行了研究,论述了综合孔径辐射计反演成像的基本原理,为了得到更好的成像质量,重点研究了阵列优化技术和反演成像方法在综合孔径辐射计中的应用。在理论研究和仿真分析的基础上,在硬件平台上完成了通道特性分析和基于FPGA的关键技术实现。
  首先,从点源和扩展源的相关干涉测量原理入手,讨论了毫米波综合孔径辐射计反演成像的基本原理,得到了反演成像的数学模型。在此基础上,介绍了几种传统反演成像方法。针对综合孔径阵列的特点,为提高反演成像质量,研究了综合孔径阵列优化技术。将遗传算法应用到毫米波综合孔径辐射计阵列优化中,使得阵列无冗余和空间频域采样点覆盖更均匀。通过与模拟退火算法优化阵列的点源目标成像对比可知,遗传算法得到的点源目标成像效果更优。
  其次,针对辐射计反演成像过程中噪声存在的特点,将总体最小二乘原则(TLS)引入毫米波综合孔径辐射计反演成像之中,研究了基于共轭梯度法的总体最小二乘算法(CG-TLS, The Total Least Squares Algorithm based on Conjugate Gradient Method)。因为TLS原则不仅考虑了观测矩阵的误差,而且考虑了系统矩阵的误差影响,所以它能更好地反映反演成像的过程。仿真结果表明,在观测向量和系统矩阵都存在噪声时,CG-TLS算法比CG-LS算法成像效果更好;并且CG-TLS算法相对CG-LS算法对初始迭代值得选取不敏感。另外从计算量的角度分析了CG-TLS在实现过程中相对于基于奇异值分解的总体最小二乘(SVD-TLS)方法的优势,通过分析得到,在矩阵维数较大(即成像的像素点较多)时,其计算量比SVD-TLS方法更少。
  最后,给出了硬件信号处理系统的分析和实现。由于复相关器的通道性能对后续的信号处理影响较大,所以对通道的幅相一致性进行了测试分析,测试结果表明,16个通道的幅相特性存在微小差别,满足硬件设计要求;同时测试结果为通道的幅相校正提供了依据。在实际的信号处理系统上,结合平台自身的特点,利用FPGA完成了多通道数字复相关的实现。通过比较实验结果与理论值,可知该信号处理系统可以较好地完成复相关运算。
[硕士论文] 郑思远
电子科学与技术 国防科学技术大学 2013(学位年度)
摘要:高光谱图像异常检测是一种特殊形式的目标检测技术,它能够在缺少先验光谱信息的情况下,检测与周围环境存在光谱差异的目标,具有较强的实用性,是高光谱遥感信息处理的研究热点之一。子空间估计是指将高光谱数据进行低维子空间表示,一方面可提高数据处理的运算效率,另一方面可减少波段相关性以及光谱混合导致的检测性能下降的问题。然而,面向目标检测的子空间估计方法大都没有考虑数据中异常信号的特殊性,在估计的子空间中会遗失异常信号成分,导致异常检测结果出现错误。针对如何在有效表征背景子空间的同时保留异常信号成分的问题,在分析高光谱数据子空间估计和异常检测原理的基础上,对基于统计特性的子空间估计方法进行了深入研究和改进,提出了两种适用于异常检测的子空间估计方法。
  本研究主要内容包括:⑴分析了子空间维数对异常检测器检测性能以及运算效率的影响。在高光谱图像线性混合模型基础上,分析了基于主成分分析(PCA)的高光谱数据子空间估计的原理,针对RX和PW-LRT这两种典型的异常检测器,重点分析了子空间估计维数对于异常检测性能的影响,实验结果表明高光谱过多的波段数据不仅导致检测器计算效率下降,同时对检测性能的有不利影响。⑵提出一种基于核概率密度估计方法的检测器阈值确定方法。针对高光谱数据的精确统计描述困难,导致对于不同数据的阈值提取自适应性较差的问题,通过引入非参数概密估计的思想以确定检测器输出的概率分布,减少由于假定的统计模型误差而导致的错误阈值分割结果。⑶提出一种兼顾噪声与异常影响的m-HySime子空间估计算法。在分析最小噪声分离(MNF)与高光谱数据子空间识别(HySime)两种处理噪声的子空间估计方法基础上,通过证明将它们归纳为在 F范数定义下的最小误差投影空间估计。实验结果表明 F范数下的最优投影空间对异常的表征不理想,因此引入l2,?-norm下的最优投影空间估计思想,提出一种改进的HySime算法,来实现保留异常信号的高维数据子空间估计,以克服子空间估计中异常信号成分丢失以及在噪声干扰下估计准确性下降的问题;通过仿真与真实数据测试,验证了该算法在子空间估计上的有效性以及对异常检测算法性能的提高。⑷通过对高阶统计量作为投影指标的非正交投影方式研究,提出一种基于多指标混合的逐次投影子空间估计方法。该方法通过利用不同投影指标得到的投影矢量,实现正交投影矢量与非正交投影矢量相互补充的线性子空间构建方法,使得子空间对背景和异常信号的表征更完整。通过仿真和真实数据的实验验证,该方法得到的子空间中对背景的表示更完整,且没有丢失异常信息,比较适用于异常检测处理。
[博士论文] 张慧
信息与通信工程 国防科学技术大学 2014(学位年度)
摘要:天基红外传感器系统以其全天候、多谱段、作用范围广和观测距离远等优势,在国家导弹防御系统中的地位和作用日益凸显。作为该系统的未来发展趋势,研制和构建低轨道卫星系统对实现导弹全生命周期的探测与跟踪具有重要的前瞻意义。其中,弹道导弹中段的监视与跟踪是系统信息处理的核心任务,也是引导拦截并实施精确打击的关键环节。中段释放大量弹头和诱饵是弹道导弹实现突防的常见手段,大量密集目标的出现将给天基红外传感器信息处理系统带来严峻挑战。本研究主要内容包括:
  ⑴研究了中段目标群空间运动特性、红外辐射特性,以及天基红外传感器探测背景和环境,梳理了红外传感器成像过程中的关键因素和模型,利用卫星工具软件(Satellite Tool Kit,STK)构建了“中等逼真度”的监视跟踪场景,深入分析了目标群像平面运动特性和产生的量测特性,阐明了空间邻近目标(Closely Spaced Objects,CSOs)和斑状融合量测对跟踪处理的影响,建立了一种结合CSOs超分辨技术的目标群跟踪处理流程。此外,构建的仿真场景为后续章节的理论研究提供实验数据。
  ⑵研究了杂波和低检测概率条件下,联合估计CSOs质心运动状态和扩散范围的群跟踪滤波方法,从而将密集程度不均匀且不断分裂融合变化的目标群划分为多个小群体,实现连续稳定跟踪。首先从贝叶斯原理出发,深入分析了基于点目标假设的多目标跟踪方法和编队群跟踪方法解决中段目标群问题的局限性,以扩展目标(Extended Targets,ET)和质心群跟踪的本质联系为纽带,建立了基于扩展目标概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波理论的目标群跟踪滤波框架。在该框架下,针对距离划分方法难以实现红外量测数据的准确划分问题,建立了一种利用像元幅度信息的量测划分方法,该方法可以在目标群密集时区分由不同CSOs组合产生的斑状融合量测,有利于尽早确定目标群规模。接着,为了解决不断分裂融合变化的CSOs质心运动状态和扩散范围的联合估计问题,提出了两种跟踪滤波算法,即基于椭圆随机超曲面模型的高斯混合PHD滤波器和多模型高斯逆Wishart PHD滤波器。前者在随机向量的状态描述形式下,将随机超曲面模型(Random Hypersurface Models,RHMs)与扩展目标GM-ET-PHD相结合,弥补了GM-ET-PHD无形状估计的缺陷;后者则基于随机矩阵的描述形式,修正了原GIW-PHD的量测模型和假设,并结合多种形变模型,提升了滤波器对形变目标的适应能力。两种滤波算法的有效性及其状态估计性能在不同杂波率和目标群运动变化特性场景下进行了仿真验证。最后,对比分析了椭圆 RHMs和随机矩阵两类量测模型各自的适用范围及对滤波器形状估计产生的影响。
  ⑶研究了CSOs单帧超分辨技术和目标群轨迹关联与管理方法,在稳定跟踪的基础上实现对目标个体的精确跟踪,从而完成从群整体到目标个体跟踪的转变。首先,分析了已有CSOs超分辨技术的基本原理和性能,阐明了稀疏重构理论对CSOs分辨处理的可行性,通过像元网格采样建立了CSOs成像模型的稀疏表示形式,并提出了一种启发式的稀疏度过估计处理方法。仿真结果表明,该算法在低信噪比条件下仍具有良好的超分辨性能,具有多目标分辨能力,且计算耗时少,易于实际应用。此外,提出了一个判断CSOs超分辨处理时机的指标。最后,提出了一种基于迭代分配的航迹关联与管理方法,该方法结合了“软/硬”关联准则的性能优势,在目标群密集时,采用“一对一”关联快速起始并维持CSOs轨迹;当满足超分辨处理条件后,通过迭代分配实现未分辨估计和过估计的“一对多/多对一”关联,并建立了一种“竞争”检测机制,利用维持的CSOs形状变化信息判断关联的正确性,用于确认分裂目标轨迹和删除冗余轨迹。仿真实验验证了轨迹关联和完整的系统跟踪性能,通过结合超分辨处理,进一步提升了系统跟踪精度,实现了目标群从群整体到目标个体跟踪的过渡。
[博士论文] 黄志坚
信息与通信工程 国防科学技术大学 2014(学位年度)
摘要:面向对象影像分析(Object Based Image Analysis,OBIA)作为连接遥感与地理信息系统的桥梁,是高分辨率遥感影像分析的新范式,具有传统的基于像素影像分析方法难以比拟的优势,可以为自动遥感影像分析与理解提供强大技术支持,是地理信息科学的重要分支和研究热点。而客观世界具有层次结构和多尺度特性,物体和现象只有在特定尺度下才能成为有意义的实体,并在不同尺度上表现出不同的景观模式,作为现实世界直接反应的遥感影像也呈现出明显的层次结构和多尺度特性。因此,同基于像素的影像分析方法一样,面向对象的影像分析方法也应该是多尺度的。本文立足于面向对象影像分析技术,分析高分辨率遥感影像中的多尺度现象与问题,研究面向对象的多尺度解决方法。
  本研究分为七个部分:第一章阐述了本课题的研究背景和意义,介绍了面向对象影像分析的基本概念,回顾了OBIA产生与发展的历程,分析了OBIA的研究现状,包括发展子方向、应用领域、优势与发展趋势,指出了当前 OBIA研究存在的问题,最后介绍了论文的主要工作及章节安排。第二章研究了多尺度对象的构建方法。分析了高分辨率遥感影像的特点,介绍了影像分割的基本理论和常用方法,总结了高分遥感影像分割的特点与要求,并根据遥感影像的成像机理提出了遥感影像的产生模型,进而提出一种可综合利用多光谱信息的、高效的多尺度分割方法----基于动态统计区域合并的多尺度分割算法(Dynamic Statistical Region Merging,DSRM)。统计区域是基于影像产生过程构建起来的统计模型,而动态统计区域合并的基本思想是每次都让最相似的统计区域先合并,并动态更新区域间的相似度和合并检验顺序,以减少误差传递,降低由于模糊边界和过渡带造成的误分割。实验证明,与传统的静态统计区域合并方法(Static Statistical Region Merging,SSRM)相比,DSRM具有更高的分割精度;尽管DSRM比SSRM有更复杂的生长合并过程,但由于改进了排序方法,算法时间复杂度依然是近似线性的,可以满足大数据遥感影像分割的需要;在同等分割粒度下,与行业领先的商业软件eCognition相比,DSRM也具有更好的分割精度。第三章研究了分割尺度选择的问题。介绍了最优分割尺度的概念和内涵,阐述了最优尺度在影像分割中的意义和价值,总结了最优尺度的基本特性;分析了现有的最优尺度选择方法,并将其分为经验选择法、模型计算法和鉴别指标法;分析了影像场景复杂度与分割尺度之间的关系,提出了一种根据Waston人眼视觉模型计算场景复杂度的方法,进而将场景复杂度用于多尺度分割的尺度参数选择。实验结果表明,对于第二章提出的DSRM算法而言,自适应选择尺度获得的分割结果比选择任何固定尺度的分割结果都好,因根据以场景复杂度选择最优分割尺度是有效的。第四章研究了多尺度对象的描述方法----多尺度对象树。阐述了构建对象的多尺度描述的目的和意义:鲁棒的遥感影像解译系统应该将分割结果保留在尺度未定的状态,而输出影像对象的多尺度描述,以便综合利用各个尺度的对象以及对象之间的关系;分析了对象的多尺度描述与影像的多尺度描述之间的区别,指出对象的多尺度描述不改变影像,直接组织管理不同尺度的对象;介绍了几种常用的影像多尺度描述理论与方法,提出一种对象多尺度描述的数据结构----多尺度对象树;进而基于图的相关理论提出了一种快速构建多尺度对象树的方法,并为对象树提供各种操作方法。第五章以建筑物提取为例阐述了多尺度对象树的应用方法。分析高分遥感影像中的建筑物特征,提出一种结合光谱、纹理、形状、上下文和拓扑信息的建筑物模型;基于多尺度对象树提出了一种建筑物提取方法,利用阴影做上下文信息引导建筑物提取。用大数据影像进行实验,并定量地评价提取性能,结果表明本文方法有不错的整体提取效果,具备一定的实用价值。第六章以道路为例阐述了基于骨架的对象形状分析方法。合理有效的形状分析在很大程度上可以提高最终的目标识别和信息提取的精度,是面向对象的影像分析中的重要内容。分析了道路的形状特征,介绍了几种常用的道路形状滤波方法,并提出了一种基于骨架的自适应尺度道路形状滤波方法。以各骨架点处的宽度为骨架线的滤波尺度,通过双向累积平滑,可以获得位置准确、形状平滑的道路中心线;能够有效删除非道路区域,并修复部分遮蔽的道路区域;加入少量的人工干预,可以实现完全遮蔽道路段的跨接。第七章对全文进行总结,并指出下一步可能的研究工作。
[硕士论文] 兰波
电子与通信工程 电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:无人机遥感系统具有高分辨率、高灵活性、低成本等特点,多次在重大自然灾害应急救援中起了举足轻重的作用。然而无人机航测容易受到地震、雾霾等自然灾害的影响,导致较差的目视效果及目标特征信息。而遥感图像增强算法可以通过图像增强技术提高获取遥感图像的视觉效果、改善图像质量等。在利用遥感图像增强算法进行大量无人机图像处理时,往往存在计算时间过长,不能快速实时获取灾区现场信息。因此许多学者开始利用众核平台对无人机遥感图像增强并行化研究,但已有研究存在以下问题:无人机遥感系统针对不同灾害情景使用的不同的遥感图像增强算法,当需要对应的并行增强算法较多时,研究工作量较大;众核平台特殊的开发模型及硬件架构,导致不同串行算法并行策略存在差异,使得并行实现周期较长,学习成本高;已有自动并行途径大多为闭源且效率较低,缺少针对遥感图像增强算法特性而进行优化改进的有效途径。
  本研究主要内容包括:⑴研究并实现无人机遥感图像增强类并行算法,对比分析基于 P ar4 All自动生成的Ope nMP、OpenCL遥感图像增强并行算法与对应手动并行算法的结构特征与实验结果,探索P ar4All并行转换耗时长及自动并行算法加速比较低的根源;⑵研究Par4 All自动并行平台结构框架、并行机制,结合遥感图像增强算法并行区域具备双层循环的结构特征,引入更适合的Iterat ive h ill c limb in g人工智能搜索算法,以此缩短自动并行转换过程耗时,提升自动并行生成算法的加速比;⑶分析利用Par4 All生成的遥感图像增强自动并行算法结构,针对自动并行算法高可并行区域线程开销大,线程数与核心数的不平衡等问题,构建基于P ar4All的具备动态设置线程数量的遥感图像增强自动并行模型;⑷针对自动并行算法在高可并行区域计算量大,逻辑计算较少,且当众核端处理并行区域时,CP U端却处于空闲状态的特点,在动态设置线程基础上提出基于P ar4All的具备协同并行的遥感图像增强自动并行改进模型,进而能自动生成效率更高的遥感图像增强并行算法。
[硕士论文] 张文龙
电子与通信工程 西安电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:高光谱图像技术作为对地观测的一个重要手段,它克服了单波段以及多波段遥感影像的特征维度低、包含的地物信息少的缺陷,为近现代的军事、农业、航海、生态环境等领域做出了巨大的贡献。高光谱图像最大的特点是图谱合一、光谱分辨率高,这些特征为地物目标识别提供了有力的依据。但是,在起初的分类处理中,学者们仅利用光谱信息而忽略了空间信息,得到的分类结果并不是很理想。同时,现实中有标记样本的获取需要付出很大的代价,如何在小样本情况下获得理想的分类效果就成为了学者们的研究方向。基于支撑矢量机(Support Vector Machine,SVM)的主动学习可以很好地解决这个问题,其通过不断的学习,选取出少量的富含信息的已标记样本,使得分类器的性能得以快速的提升,但是传统的主动学习在选取样本时候仅使用了光谱信息而忽略了空间信息。
  本研究主要内容包括:⑴提出了一种基于区域划分的主动学习(Active Learning,AL)和半监督学习(Semi-supervised Learning,SSL)结合的高光谱图像分类方法。在算法中,首先利用区域划分策略将分割图中的所有区域块划分为可信区域和不可信区域两部分,然后在每一个区域块中分别选取一个样本,对于不同区域选取的样本利用不同的方式进行标记,进而将整个学习过程划分为主动学习和半监督学习。该方法在选取样本的时候同时考虑了空间信息和光谱信息,使得选取的样本更具有代表性,达到了在标记样本很少的情况下获得很高的分类精度的效果。⑵提出了一种基于改进的主动学习和邻域信息结合的高光谱图像分类方法。在算法中,首先选取出分割图的边界轮廓中具有代表性的样本,这些样本是富含信息的,可以快速地提升分类器的性能。然后执行改进的主动学习过程,此过程与传统的主动学习一致,唯一的差别是改进的主动学习过程中加入了测试样本预处理的步骤,目的是增加前期选取的具有代表性的样本的选取概率,使得选取的样本能最大限度地提升分类器的性能。最后加入邻域信息,对前期得到的改进的主动学习的分类结果进行矫正,使得最终得到的分类精度可以达到我们预期的效果。⑶提出了一种基于分割结果矫正的高光谱图像分类方法。该方法是针对传统的空谱结合的方法中那些像素数较少以及混合像素较多的区域的分隔标签不可靠的问题提出的,改进的方法是将分割图中的区域的邻域区域作为参考,通过融合某一区域的统计信息以及该区域的邻近区域的统计信息得到该区域最终的分割标签,其中,该区域的邻域区域是通过模糊C均值(Fuzzy c-means,FCM)计算得到的。此融合过程不仅考虑区域自身的统计信息还参考了该区域的邻近区域的统计信息,使得那些像素数少以及混合像素较多的区域得到的分割标签更加可靠,进而提高最终的分类精度。
[博士论文] 王超
仪器科学与技术 哈尔滨工业大学 2016(学位年度)
摘要:我国新一代空间遥感技术的一个显著特征是兼顾宽视场与高分辨率,为满足这一特征,遥感卫星中的大口径高分辨率遥感相机需要使用大尺寸高分辨率CCD阵列器件,而在拼接遥感专用的大尺寸CCD阵列器件时,对专用于精确瞄准定位的显微仪器提出新的更严格的要求,包括超长工作距、复消色差、大数值孔径、高放大倍率以及更紧凑的光机结构等。传统显微技术无法同时解决上述难题,这一需求已成为显微仪器技术领域的一个新的挑战。CCD拼接专用显微仪器的核心难点是显微成像系统需要同时兼顾超长工作距、宽光谱及高成像质量等苛刻要求,针对该难点,探索了一种超长工作距反射显微成像技术,为实现超长工作距显微成像提供一种有效的技术途径,结合该技术的探索。
  本研究主要内容包括:⑴针对非球面反射物镜设计中无法直接获得非球面顶点曲率半径和非球面系数解析解的问题,开展了基于泰勒级数展开的非球面反射物镜参数解耦模型研究。建立了直角坐标系非球面反射物镜解析设计模型,解决了非球面反射物镜设计中非球面顶点曲率半径和非球面系数无法解耦的问题,进一步完善了反射物镜设计理论体系,为非球面反射显微成像技术的发展提供了理论基础。分析表明,该模型适用于数值孔径小于0.5的非球面反射物镜设计,对于不同的反射物镜结构参数均可利用此模型得到成像质量接近于衍射极限的初始结构。⑵针对反射物镜结构参数求解中无法有效控制反射物镜遮挡比的问题,开展了基于遮挡约束的非球面反射物镜设计方法研究。通过建立非球面遮挡计算模型,提出了基于遮挡约束的非球面反射物镜设计方法,解决了反射物镜设计中次镜遮挡大的问题,为反射物镜设计理论提供了一种有效控制遮挡比的方法。分析表明,该设计方法在不影响成像效果的前提下可将非球面反射物镜的遮挡比降低到5%以下。⑶根据所提出的非球面反射物镜设计模型及基于遮挡约束的非球面反射物镜设计方法,设计并研制成功了超长工作距反射显微仪器,验证了设计模型与设计方法的正确性。该显微仪器利用长工作距反射物镜作为一级放大系统,结合二级复消色差显微模块,在结构紧凑的前提下,同时实现了超长工作距、宽光谱、大数值孔径及高放大倍率的目的。实验表明,研制成功的超长工作距显微仪器在数值孔径为0.13、放大倍率为16倍、工作波长为400-900nm的情况下,工作距离达到了525mm,远远超过了现有的具有相同数值孔径的显微仪器的工作距离;系统的遮挡比降低到了4%,极大减小了遮挡对系统成像的影响。
[博后论文] 王建涛
地理学 中国科学院大学;中国科学院地理科学与资源研究所 2012(学位年度)
摘要:高光谱遥感作为一种新型的遥感手段,已经成为稳定的、重要的空间信息来源之一。高光谱遥感可以实现地物多个连续光谱波段的成像,形成高维遥感数据,蕴含的信息量较传统遥感有了量级跃升。高光谱影像数据是多个地物光谱反射率反演的合成,是实现定量化遥感的重要手段。高光谱影像数据维数高,数据量较大,应用处理与分析技术方法相对传统的可见光影像难度较大。如何充分挖掘高光谱影像的信息,利用有效的谱段特征实现地物的分类探测与识别解译,一直是高光谱定量遥感应用中的热点与难点问题。地物高光谱特性及量化特征是进行高光谱遥感应用分析的基础。由于特性分析是从高光谱遥感成像机理本身出发,因此,在获取和掌握地物高光谱特性及量化特征支持下,高光谱影像地物应用处理与分析的精度、效率会有较大提升,更能充分挖掘、有针对性地表达高光谱影像对不同地物的应用能力和水平。本文主要探讨地物目标的高光谱特性及其应用方法和模式,从光谱反射特性机理和特性知识模型表达层次上,为高光谱的典型应用提供基础支撑,着力解决高光谱应用处理与分析中存在的技术方法较为松散、普适性不强,算法复杂度高、分类精度难以提升、应用难以系统性建模和推广等现实问题。
  本研究主要内容包括:⑴研究了地物目标高光谱特性的内涵,在高光谱成像机理上研究了高光谱的仿真成像模型,并对模型进行了总结与验证。同时,对高光谱影像的特性从图像数据上进行了分析。⑵对典型地物类型的光谱特性进行了初步总结和分析,梳理了地物目标的光谱特征选择、提取的主要技术方法。对地物高光谱遥感的特性参量进行了系统性的描述与总结,有针对性地分析特征参量工具在高光谱定量化应用处理与分析中的作用,并分析这些特性在支持应用方面能发挥什么作用。⑶在提出了高光谱地物特性知识表达模型基础上,构建了高光谱地物特性知识服务体系,明确特性知识研究需要构建特性应用的环境知识,较系统地总结了目前地物光谱特性知识和环境知识的分类组织模式。⑷在解混预处理的基础上,提出一种亚/超像素级别的高光谱地物多尺度分析方法,进一步提升高光谱特征量化分析的效率与精度。最后在典型地物光谱特性知识的基础上,进行了高光谱特性面向实际应用实例的验证。
[硕士论文] 张乐文
光学工程 安徽大学 2017(学位年度)
摘要:烧结是传统高炉炼铁的一个重要步骤,其烧结矿质量直接决定了后续高炉炼铁的好坏。近年来,随着富铁矿石的资源逐渐短缺,人们开始了对自然界储量丰富的贫铁矿石的开采使用,在对其烧结处理后形成品质较高的烧结矿,再作为炼铁原料。烧结作为一个高时滞性、高耦合性的非线性复杂反应过程,可以根据当前烧结矿质量的好坏调整烧结工艺进而提高后续的烧结矿质量。化学检测是判断烧结矿质量好坏最准确的方法,但从取样到得出化验结果需要二至三个小时,实时性太差,对当前的烧结生产参考指导意义不大。基于生产参数的模糊控制法,虽然可以通过烧结初始参数预测出烧结质量等级的高低,但是其使用的生产参数并不是某一断面在整个烧结过程的跟踪数据,导致预测结果准确性差。机尾断面观察法,有着高度的实时性,有经验的看火工根据观察结尾烧结断面的特征可以快速判断出烧结矿质量的好坏,但通过断面图像判断烧结矿质量有一定的主观性,且长时间观察机尾断面会视觉疲劳可能导致判断出错。本文将机尾断面图像及过程参数相结合,进行多参量的提取、分析,使用加权支持向量机(W-SVM)回归估计得出系统对烧结矿质量的判定结果。此外,本文还建立了数据库存储数据,并编写客户端程序实现远程访问。经过在马鞍山钢铁股份有限公司二铁厂烧结生产线长时间的实际运行验证,此系统不仅效率高、直观性强、实时性好,而且还提高了烧结矿质量判定的准确性,具有很高的实际应用价值。
  本研究主要内容包括:⑴将机尾断面可见光图像与红外热图像相结合,提取红火层温度、厚度、连续程度等数据,并通过区域灰度比值筛选算法实现最佳断面图像的自动识别;⑵编写OPC程序连接工厂内网,获取风箱温度、烟道温度、带冷温度、烧结机机速等烧结过程参量,通过反演得出最佳断面图像的烧结历史数据;⑶收集化验样本和人工样本,作为判定结果对比和机器学习数据;⑷编写烧结矿质量在线判定系统主程序;⑸将以上收集的数据作为训练样本集,对加权支持向量机(W-SVM)进行训练,得出用于回归估计的预测模型,最终用于FeO含量与转鼓指数的实时预测,并通过质量判别模型对烧结质量等级进行判定;⑹建立数据库,用于存储烧结矿质量在线判定系统主程序处理后得出的烧结参数、数字数据和图片数据等;⑺编写数据库远程访问客户端程序,实现烧结数据的远程查询,便于指导生产和总结;⑻列出了在烧结矿质量在线判定系统在线运行的数据和与之对应的检验数据,并进行了结果分析。
[硕士论文] 武平
软件工程 大连海事大学 2017(学位年度)
摘要:高光谱遥感数据由于具有空间和光谱的双重信息,愈加广泛地应用在军事、医学、农业以及公共安全等领域。但由于自然界中地物的复杂性以及高光谱图像空间分辨率的限制使得每个像元包含了较多的物质信息,导致大量混合像元的存在,从而增加了数据分析的难度,光谱解混技术可以定量地对地物属性进行描述。端元提取和丰度估计是高光谱解混技术中最重要的两个主题。端元代表图像中纯粹的光谱特征,而丰度可以精确地分析混合像素的比重。在端元提取中,ATGP算法是提取端元的代表算法之一;在丰度估计中,LSE和OSP是最常用的两种方法。但是传统的算法,如ATGP、LSE和OSP的设计思路,通常具有过多的矩阵求逆和乘法运算,使得它们在软件实现时速度慢,在硬件上难以实现。因此,这些算法不能满足许多应用的实时需求,应该寻找一种适合快速处理具有大量数据的遥感图像的算法。丰度估计OVP算法和端元提取UOVP算法,其通过Gram-Schmidt正交化的思想进行解混,不涉及任何矩阵求逆操作,更适合于并行计算。
  本研究通过深入研究丰度估计的三种算法(LSE、OSP和OVP)和非监督式端元提取算法(ATGP和UOVP)的设计思想,分别完成了基于GPU并行平台的设计和CPU串行平台的LSE、OSP、OVP、ATGP和UOVP算法的设计,其中OVP算法分为CUDA架构以及OpenMP+CUDA混合架构两种设计模式,并对各种算法的并行效果进行比较和分析。分别在模拟高光谱图像和真实高光谱图像上进行实验,纵向比较了各个算法在GPU并行情况下和CPU串行情况下的时间性能;横向比较了丰度估计三种算法和端元提取两种算法在GPU平台下的时间性能。从而验证OVP-GPU和UOVP-GPU并行设计的有效性,提高了高光谱解混的实时性。理论分析和实验结果表明,GPU并行设计可以很大幅度提高算法的运行速度,能够更好地满足系统对实时性的要求,且丰度估计算法OVP和端元提取UOVP更适合GPU并行设计。
[博士论文] 张立福
摄影测量与遥感 武汉大学 2005(学位年度)
摘要:  多时相、多传感器卫星数据为我们在区域乃至全球尺度的环境变化监测提供了丰富的信息。Landsat/TM(ETM+)、Terra(Aqua)/MODIS、ADEOS-Ⅱ/GLI以及其他一些传感器为我们提供了大量多/高光谱数据。由于不同传感器在波段数、波长范围以及中心波长位置等方面存在差异,数据分析结果依赖于传感器,尤其是受波段数和波长的影响。因此,不同传感器得到的分析结果很难进行比较。   本文发展了一种通用光谱模式分解算法(UPDM)。UPDM是一种与传感器无关的多/高光谱遥感数据分析算法。   本文第三章介绍了作者发展的通用光谱模式分解算法(UPDM)。卫星传感器记录的每像素的光谱数据,可以通过标准UPDM转换矩阵,转换成用三个(或四个)UPDM特征分量表示。标准模式定义的光谱范围为350~2500nm,即太阳辐射能量波长范围。当应用于不同的传感器时,从标准模式中选择出与传感器波段对应的数值组成转换矩阵即可。   第四章介绍了基于UPDM的植被指数VIUPD。实验通过比较VIUPD、VIPD、EVI和NDVI与光合作用、植土覆盖百分比、植被叶片重叠数量,来分析各种植被指数的性能。   第五章中利用三峡地区的Terra/MODIS和Landsat/ETM+数据计算了四个UPDM系数,同时计算了植被指数。ETM+数据利用了6个波段,MODIS数据利用了1~7个波段,分别在350~2500nm光谱区间计算了UPDM系数。两种数据首先进行重采样,空间分辨率变为484.5m,然后将原DN值转换成反射率值。研究中考虑了瑞利散射对大气辐射的影响并予以纠正。最后将纠正好的反射率数据作为转换的输入数据。   第六章提出了一种基于UPDM的高光谱特征转换的分类思想。多/高光谱遥感数据在分类前,首先利用UPDM算法,进行特征转换,将原始多/高光谱数据转换成用三个UPDM特征表示,特征维数大大减小。分类采用ETM+数据,利用传统的分类方法(最小马氏距离、最小欧氏距离和最大似然分类法)对UPDM特征和PCT特征进行了分类比较。
[硕士论文] 韦皞
通信与信息系统 南京理工大学 2014(学位年度)
摘要:毫米波具有很强的穿透力,不会受到烟雾等恶劣天气环境的影响,可以进行全天时全天候的工作,并且能够提供更多目标物体的特殊信息,因此毫米波辐射成像技术近年来被广泛地应用于遥感监测、国防军事、公共安全和环境监测等领域。毫米波辐射成像技术是通过毫米波辐射计探测和接收目标场景的毫米波辐射能量,然后转化为电压信号进行硬件和软件等处理,最后将目标的亮温值以伪彩色图像进行显示。由于在实际的成像过程中,受到接收机部件、数据采样、周围环境温度和天气状况等因素的影响,获得的图像一般都具有较差分辨率。根据实际应用中对提高毫米波辐射图像分辨率的迫切需求,立足于毫米波综合孔径辐射成像技术、图像处理技术,开展了对目标物体进行高分辨率成像关键技术的研究,工作内容主要包括如下三个部分:
  (1)介绍毫米波辐射成像技术的特性以及综合孔径辐射计的国内外研究现状。简述了毫米波辐射成像技术的基础概念,其中包括毫米波的辐射测量原理、天线接收功率和温度的关系、全功率辐射计和迪克式比较辐射计的特点。本文根据毫米波的辐射成像原理分析目标物体的毫米波辐射特性,对存在不同介质的目标物体,其表面亮温与介质相对复介电常数及厚度之间的关系我们采用多层地物建模的相干法进行了建模分析。
  (2)毫米波综合孔径辐射成像的基本原理源于光学理论中的VanCittert-Zernike定理,该技术从硬件角度提高了毫米波辐射图像的分辨率。文中分析了其关键技术难点:天线稀疏阵列、图像反演、系统空间分辨率和图像灵敏度等。设计了“L”型阵列的8mm辐射计系统,对多个点源目标和字母源目标进行了干涉成像仿真。
  (3)毫米波辐射图像处理技术从软件角度提高了毫米波辐射图像的分辨率。本文对毫米波辐射图像的滤波降噪、图像复原、图像重建和图像分割进行了尝试。使用了一种自适应的形态学复合滤波算法对图像进行滤波平滑;使用逆滤波、维纳滤波和盲反卷积进行了图像复原;采用最邻近差值、双线性插值和双三次插值进行了图像重建;利用分水岭算法对图像进行分割,提取了图像特征,与常见的微分算子进行了对比。
  本文工作不仅分析了目标物体毫米波辐射特性与成像结果的关系,还从综合孔径辐射成像和图像处理硬件和软件两个角度研究了获得高分辨率毫米波辐射图像的方法,其中所得的结果也为未来的实际应用提供了理论参考和设计指导,具有一定的实用价值和科学意义。
[硕士论文] 马冠男
电磁场与微波技术 中国科学院大学;中国科学院研究生院 2008(学位年度)
摘要:微波辐射计在微波遥感仪器中占有重要的地位,在遥感、制导和目标特性测量等方面得到了广泛的应用和发展。SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)是欧空局(ESA)制定的第二地球探测计划,它的主要任务是在全球尺度探测土壤湿度和海水盐度。为了在合理的天线尺寸下得到高的分辨率,SMOS采用工作在1400~1427 MHz的L波段合成孔径成像辐射计MIRAS(Microwave ImagingRadiometer using Aperture Synthesis)。为了配合SMOS任务的地面定标及验证,我们计划在塔克拉玛干沙漠建立地基L波段微波辐射计,测量当地土壤亮温。本课题即为此L波段辐射计的系统设计及定标分析。
  本文介绍了微波辐射测量的基本原理,分析了应用于塔克拉玛干沙漠的L波段微波辐射计系统结构,并设计了其数管控制单元。同时,根据L波段微波辐射计天线尺寸等自身特点,选取适当的定标方案:采用冷空作为低温定标源,吸波材料作为高温定标源。由于冷空的情况比较复杂,在L波段,其亮温受到诸多因素的影响。本文根据日地关系、太阳与天线的位置关系,建立太阳辐射模型,得出了任意时刻太阳进入天线视场范围内的影响亮温值。并简要分析了月球、其他星球、中性氢原子分立谱发射和热源连续谱发射对辐射亮温的影响,为选取冷空作为低温定标源提供了理论及数据参考。最后,本文分析了射频干扰(RFI)对微波辐射测量的影响,并提出了应用KURTOSIS原理检测RFI的理论依据。
[硕士论文] 马恒利
光学工程 南京理工大学 2014(学位年度)
摘要:天基遥感是光学成像技术重要的应用领域,光的偏振特性是光束中携带的区别于光强、光谱和相位的一个特殊的光学参量。在天基遥感的应用中,相较于传统的光学成像技术,偏振光学成像技术具有抑制杂波、提高图像信息的信噪比和区分材料材质的能力,可以明显提高探测目标的衬度,改善天基光学成像的质量。本文对偏振图像在大气中传输的有关问题进行了研究。
  本文首先阐述了光学偏振的原理和多种偏振成像的方法。探讨了大气中影响天基成像质量的各种因素,包括大气散射、大气湍流等。然后,分析了偏振图像在湍流大气中传输的过程。为了量化偏振成像相较于传统的光学成像的优势,研究了多种最新的图像质量评价技术,并使用对比度、信息熵、结构相似度(SSIM)等方法对传统的光强图像和偏振图像的成像效果进行了对比。在Windows平台上,开发了偏振图像在湍流大气中传输的仿真软件,通过设置不同的成像设备高度和湍流强度等参数可以直观的观察偏振成像在大气湍流中的传输模式。搭建了偏振图像的采集系统,进行了偏振图像的采集和仿真实验。结果验证了偏振成像技术在天基成像中应用的可行性。
[博士论文] 林兴稳
地图学与地理信息系统 中国科学院大学 2018(学位年度)
摘要:定量遥感产品的精度评价对利用产品进行全球气候变化监测、生态环境检测等遥感应用研究具有十分重要的意义。根据国际定标与真实性检验小组(CEOS)的定义,真实性检验就是利用高质量的参考验证数据,独立地评价定量遥感产品的精度和不确定性的过程。反照率产品的真实性检验工作是近些年研究的一个热点,对产品的精度进行有效的评价能够提高该产品应用的范围。目前反照率产品的真实性检验较其他参数来说是比较成熟的,处于陆表参量真实性检验小组定义的第三个阶段,也就是能够在全球范围内选择具有代表性的地面站点的长时间序列观测数据作为验证参考数据,来对反照率产品的真实性检验工作。然而,目前反照率产品的真实性检验多选择平坦地表下均质区域开展;在山区地表下,反照率产品的真实性检验工作却甚少的开展。全国乃至全球尺度下,更多区域地表覆盖的是地形复杂的山区,全球陆表有24%的区域是山区,全国地表有2/3的面积是山区。要对产品的精度具有全面的了解,不仅需要了解其在平坦地表下的精度,还需要掌握该遥感产品在复杂的山区地形的精度,为定量遥感产品在山区的应用提供必要的精度信息。开展山区地表下定量遥感产品真实性检验的一个难点在于,山区地形效应导致了不同分辨率的遥感数据和遥感产品间的尺度效应影响严重,平坦地表下的真实性检验方法,在山区存在着不适用的问题。
  定量遥感产品的真实性检验是一个复杂的过程,牵涉到地面站点数据质量控制,辅助的高/低分辨率反照率产品反演与验证,不同分辨率遥感产品之间尺度转换研究等问题。本文以山地地表条件下地表反照率产品的真实性检验为例,研究山区地表下全球反照率遥感产品的真实性检验关键方法。论文攻克的主要难点包括高质量参考地面验证数据集构建、山区地表高分辨率坡面反照率反演和山区地表高低分辨率反照率尺度转换关键技术,形成了一套全球高质量低分辨率反照率验证数据集,发展不同分辨率山区地表反照率产品真实性检验尺度转换模型,开展山地条件下全球尺度低分辨率反照率产品真实性检验工作。论文还将上述研究耦合到业务化运行的真实性检验系统中,快速实时实现全球尺度地表反照率产品的真实性检验。研究结果发现,在山区地表下,全反演的高质量MCD43A3C6反照率产品的均方根误差约为0.035,相对误差约为21%。随着像元内平均坡度的增加,该产品的不确定性也呈现增加的趋势,在当地面验证站点的平均坡度大于10度时候,MCD43A3C6反照率产品相对于参考的低分辨率反照率的均方根误差高达0.044,相对均方根误差高达33%。在山区地表下对低分辨率的GLASS反照率产品的真实性检验结果也显示出与MCD43A3C6产品类似的精度评价结果,总体均方根误差约为0.035。
[硕士论文] 黄俊
信号与信息处理 安徽大学 2013(学位年度)
摘要:外来物种入侵使我国成为世界上林业病虫害最严重的国家之一,特别是松材病线虫严重威胁了林业生态建设的发展。无人机作为一种新型的低空遥感技术,具有高灵活性、低成本和结构简单等优点。这项技术目前已经被广泛应用到森林火灾监视、自然灾害区域检测等领域中,在遥感监测系统中发挥着不可替代的作用。本文主要是结合无人机拍摄的可见光和红外图像信息对《无人机在松材线虫病监测调查中的应用研究》课题中的图像拼接问题进行研究。针对大量的高分率无人机遥感图像拼接技术,本文主要研究内容包括以下几个方面:
   1.介绍了图像拼接的一般流程,重点研究了基于无人机平台的可见光和红外图像拼接中的关键技术——图像匹配问题,并分析了现有几种常用的SVD匹配算法的性能。
   2.提出了一种基于CS-LBP的SVD可见光图像匹配算法。该算法首先利用Hessian-Affine检测算子提取图像特征区域,并采用CS-LBP模型进行局部特征描述,然后将局部特征描述的相似性作为度量方式构造邻接矩阵,最后根据SVD匹配算法得到图像之间的匹配关系。大量实验结果表明,当图像存在较大光照、旋转、尺度等变换时,该算法性能优于现有的SVD匹配算法。
   3.介绍无人机实地飞行实验区域以及基于无人机平台的可见光和红外图像获取方法。在实验中,首先简单的介绍了合肥市肥东林场开展的基于无人机实地飞行实验,然后介绍了通过机载可见光和红外照相机等设备获取林区中同一场景的可见光和红外图像的方法,最后分析了可见光和红外图像的成像特点。
   4.提出了一种结合可见光图像和红外图像信息的精确匹配算法。首先,利用基于CS-LBP的SVD图像匹配算法对可见光图像进行初始匹配,然后结合可见光和红外图像的信息消除误匹配,得到较精确的匹配结果,接着利用RANSAC估算图像之间的变换矩阵,最后通过图像融合技术得到林区的全景图。
[博士论文] 张磊
光学 中国科学院合肥物质科学研究院 2007(学位年度)
摘要:红外光谱辐射定标是红外遥感信息定量化的关键技术之一,发展新一代基于探测器的红外光谱辐射定标技术是目前辐射度学和定量化遥感的前沿课题。本文主要研究红外标准传递探测器的光谱辐射定标方法,以建立溯源至低温绝对辐射计的红外标准传递链,提高定量化红外遥感水平。
   本文在详细论述卫星红外传感器的高精度光谱辐射定标方法与发展趋势的基础上,选择薄膜热电堆探测器作为光敏元件,研制出镀金反射半球结构的腔式热电堆探测器作为新型的红外标准传递探测器。该腔式结构不仅可以有效的降低探测器窗口反射对于定标合成不确定度的影响,而且可以实现本文提出的红外辐射定标光谱范围扩展技术。论文设计了基于可调谐激光器的红外连续光谱辐射定标系统和基于单色仪的红外宽光谱比较系统,经测试它们具有波段宽、精度高、稳定性好和使用方便等特点。应用这两套系统对红外标准传递探测器的连续光谱响应率进行了标定,其合成不确定度在0.93%之内。此项工作在国内首次实现了工作波段0.84-3μm、可直接溯源到低温绝对辐射计的红外连续光谱响应率绝对定标。同时研究了红外标准传递探测器的电替代定标技术,提出了常温电替代辐射计的设计方案和不确定度评估方法。在研制高精度水浴黑体辐射源的基础上,提出了基于双通道红外标准辐亮度计的常温黑体光谱辐射定标技术,该技术能够实现黑体等效辐射温度的高精度测量,为进一步发展适用于遥感器现场定标的工程化红外辐射定标方法提供了可行的技术途径。
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