李亚楠
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中南大学地球科学与信息物理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术天文地球更多>>
- H8/AHI卫星数据的白天陆地雾检测
- 2024年
- 雾是一种灾害性天气,严重影响交通秩序,造成生命财产的严重损失。10 min时间分辨率的Himawari-8/AHI(H8/AHI)卫星数据为近实时雾检测提供了可能,但白天影像反射率受太阳高度角影响较大,常规雾检测算法较难适合该卫星数据的雾检测。以该数据时序影像间云、雾与地表的光谱特征和运动特征差异为切入点,利用多幅时序影像合成晴空底图,采用背景差分法去除地表,相邻时刻时序影像取比值去除影像中运动较快且纹理粗糙的云,最后结合传统云雾分离算法去除影像中零散的未被分离检测的云,实现白天陆地雾近实时快速检测。检测结果表明:该算法可实现近实时白天雾检测,算法适用时段为白天9:00~15:00,算法定量验证精度较高,冬季连续6天雾检测正确率平均值为96.6%,错误率平均值为9.4%,可靠性因子平均值为87.9%。算法优点为检测阈值不受太阳高度角影响,与已有白天雾检测算法相比,本算法检测精度有较大提高。冬春季2月~5月120 d雾检测结果误检率仅3.6%,证明算法具有一定的可靠性和稳定性。
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- H8/AHI 卫星数据的夜间陆地雾自动检测
- 2022年
- 夜间雾已成为交通事故频发的重要隐患,夜间雾检测对防治和减少因雾造成的事故和损失,保障人民生命财产安全具有重要的意义。雾与晴空地表夜间亮温差存在明显差异,二者在亮温差影像上有清晰边缘的特征,算法通过Canny边缘检测获取该边缘混合像元,根据边缘混合像元亮温差均值自动获取二者分离检测阈值,进行夜间陆地雾检测。5天H8/AHI夜间雾算法检测结果平均正确率为93.3%、误警率为29.8%,可靠性因子为67.8%,结果表明算法较适合大面积浓雾检测,但对地表存在的特殊天气如霾、雨雪天、雾发展为低云等情况易虚假报警,如未有相关伴随雾的天气现象出现,检测结果正确率为94.6%、误警率为0.05%、可靠性因子为90.1%。算法优点为可自动确定雾与晴空地表的分离检测阈值,与已有夜间雾自动检测算法相比,该算法检测精度有较大提高。2015年11月27日至12月1日17:00~07:00不同时刻夜间雾时序检测定性验证结果证明,算法适合晨昏时刻遥感影像中已处于夜晚区域的雾检测,可检测出90%左右的雾区;对整幅影像均处于夜间的遥感影像,算法检测结果正确率高达90%以上,定性验证结果进一步证明了算法的稳定性和可靠性。
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- 关键词：亮温差CANNY边缘检测
- 用于光声内窥的中空声透镜聚焦PVDF换能器的研究被引量：1
- 2016年
- 针对目前光声内窥成像中常用的基于压电陶瓷的中空聚焦超声换能器制作工艺复杂、定制费用高的问题,本文利用PVDF压电薄膜声阻抗低、频响宽、易于加工等优点,以及环氧树脂介于PVDF和生物组织的声阻抗特性,制作了一款基于110μm PVDF压电薄膜的中空声透镜聚焦超声换能器。声场测试实验表明,该换能器纵向分辨率为0.22 mm,焦点处横向分辨率约为0.65 mm,和理论设计值相符。随后又利用多模光纤和宽带介质膜反射镜,通过仿体实验对其内窥成像效果进行了初步验证。相比于基于压电陶瓷的聚焦超声换能器,本方案极大的降低了内窥光声成像中所需的中空聚焦超声换能器的设计和制作成本,方便了实验室条件下内窥光声系统的开发。
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- 关键词：超声换能器PVDF声透镜
