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遥感科学与技术研究方向范文1
遥感，即遥远的感知。因为每种物体都在吸收、反射和发射能量及信息，根据不同物体的电磁波性质是不一样的。高光谱遥感就是据此原理，不仅远离物体还能提取该物体的信息。
基于遥感图像因种种原因伴随诸多噪声，并且波段数目多、信息量大、同时波段间相关性大、光谱分辨率高、具有连续的波谱曲线，因而会出现数据存储、压缩、管理等等问题。
本文重点介绍江西德兴尾矿数据经过高通滤波、低通滤波降噪处理，从而消除或减弱低频噪声，起到锐化图像的作用，使图像数据更加光滑，增加目标地物与相邻背景间的灰度反差值。从而使得图像各像素间在结构、纹理、内容等方面的相关性会比降噪前小一些，更加方便分类、识别、解译等工作。
关键词：遥感 高通滤波 低通滤波
中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2013）09-0002-02
一、研究数据介绍
“Remote Sensing”，遥感，即遥远的感知。人类一直憧憬着从天空中观测地球，古时既有“登东山而小鲁，登泰山而小天下”的认识。经过实践发现，每一种物理都在吸收、反射和发射能量和信息。有一种使我们熟知的电磁波。根据不同物体的电磁波性质是不一样的。高光谱遥感就是据此原理，不仅远离物体还能提取该物体的信息。
德兴铜矿地处江西省上饶德兴市境内，是亚洲最大的露天铜矿，德兴铜矿拥有丰富可靠的资源，铜金属储量占全国第一位，矿藏特点是储量大而集中，埋藏浅，剥采比小，矿石可选性好，综合利用元素多，其尾矿的价值不言而喻。
研究数据来自EO-1/Hyperion，它的波长范围是0.4-2.5微米，可见光波段和近红外波段都包含35个波段，短波红外区域172个波段，不包含中红外波段，空间分辨率30米，扫描宽度是7.5公里，波段数242，时间分辨率是200天。
二、高光谱发展以及数据特点
1957年世界上第一个人造地球卫星由苏联发射成功，从此人类迈入了太空时代。我国遥感事业起步晚些，事实证明高光谱遥感技术在识别矿物以及在蚀变带成图很有用处，给地质者提供指引。2011年，神州八号成功发射，同年与天宫一号对接，这标志着我国航天事业的发展也已比较成功。
高光谱遥感成像是相对于多光谱成像而说的，由于拥有成百甚至上千的波段数目，高光谱遥感所获得的图像信息要比多光谱成像信息超出很多，并且包含了更丰富更光滑的光谱曲线信息。
遥感图像的特点有：波段数目多、信息量大、同时波段间相关性大、光谱分辨率高、具有连续的波谱曲线，因而会出现数据存储、压缩、管理等等问题。
Hughes现象，G.F.Hughes等阐述分类精度与数据复杂度的关系，即如果样本数量一定，那么分类精度会随波段数目增多而先增后减，故降低维度是必然趋势。
高光谱遥感图像信息冗余，相关性很强。故提取可能少的波段又要包含着大量的光谱信息，降维降噪是必须的选择。同时高光谱分辨率高，波段数成百上千，原图像计算量巨大，存储困难且计算花费时间很长。计算量随波段数目的增加呈指数增加，故必须经过降维降噪处理。
高光谱遥感图像降噪概述：由于数据传输、传感仪器、受到大气等影响，图像含噪声，影响波谱曲线及反射率，使得精确度降低。
综上所述，降噪处理是高光谱遥感图像处理中必须一步。常用降噪的算法有高通滤波、低通滤波、带通滤波等。本文利用低通滤波、高通滤波算法对高光谱遥感数据进行降噪处理。
三、滤波介绍及其实现
高通滤波是高频通过，低频减弱，主要作用是消除或减弱低频噪声，起到锐化图像的作用。低通滤波是低频通过，高频减弱，用于增强图像的高频率特征，使图像数据更加光滑，增加目标地物与相邻背景间的灰度反差值。
对江西德兴尾矿高光谱遥感数据进行高通滤波后，低频的噪声得以消除，使得遥感图像中的图像高频的数据更加锐化并且不改变相位位置，如图所示，主要作用是消除或减弱低频噪声后，研究区域的图像更加锐化。
对研究区域的高光谱遥感图像进行低通滤波后图像如下：
对研究区域的数据实施低通滤波，即低频通过，高频减弱，最终增加了目标地物与相邻背景间的灰度反差值，强化了图像的高频率特征，令图像更加连续光滑。
综上所述，滤波后前4个波段能够反应图像的绝大多数信息，前3个波段的特征值贡献率超过了85%，完全可以代替原图像进行后续其他处理。观察图像可得，遥感图像噪声信息量会随着噪声信息随着波段数的增加而增加，同时通过降噪不同程度地还能降低波段间的相关性。
参考文献
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遥感科学与技术研究方向范文2
关键词：3S技术集成；GPS技术 ；RS技术；GPS技术；地质应用
中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号文章编号：1672-7800（2013）012-0020-02
作者简介：徐桂敏（1983-），女，硕士，湖北工业大学讲师，研究方向为智能控制、地质信息技术；杨正祥（1976-），男，博士，武汉交通职业学院讲师，研究方向为3S技术、智能算法及应用。
13S技术及其系统集成
3S 技术是指地理信息系统（Geography Information Systems，简称GIS） 、遥感技术（Remote Sensing，简称RS）和全球定位系统（Global Positioning Systems，简称GPS）的统称，是空间多角度计算机科学技术、检测与信息技术、卫星定位与导航通讯技术相结合，多学科高度集成的现代信息技术[1]。3S系统集成如图1所示。
地理信息系统（GIS）、遥感（RS）和全球定位系统（GPS）作为现代空间处理的三大支撑技术，它们在3S集成系统中各自担任着不同角色。GPS主要是提供实时、全天候和全球性的导航服务，为遥感数据赋予空间坐标，对遥感数据进行校验和补充。RS用于指非接触的，远距离的探测并提供大批量实时动态变化的廉价地理信息。GIS是信息的“大管家”，GPS、RS作为该系统的数据源。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。3S集成系统能够智能化地处理和分析数据，为各种应用提供科学的辅助决策。
目前，3S技术集成研究正在逐步发展和完善，已经有了一定的突破。在3S技术集成的初级阶段，系统之间的集成是通过相互调用一些功能来实现的；在3S技术集成的高级阶段，三者之间的集成不仅仅是功能上的相互调用，而是有机的一体化系统：一个动态的、可视的、不断更新的、通过计算机网络能够传输的、三维立体的、不同地域和层次都可以使用的“活”系统[2]。
23S技术集成在地质中的应用
3S集成技术已经在地质科学领域获得了广泛的应用。随着3S技术研究的不断深入发展，其应用方向和层面还在不断扩大。目前的应用主要体现在以下三个方面：
（1）3S技术在矿产预测中的应用。传统的地质找矿是需要人为地进行实时实地现场考察，仅是依靠地质圈范围盲目地钻孔打井来找矿。近年来，随着以 3S技术为基础技术力量的多方向多角度软硬件成矿预测理论和系统的迅速发展，地质找矿从“人为找矿”的路子中解脱了出来，依靠3S技术的高尖端技术捕捉地理异常数据，自动实时地对数据进行处理后分析，成功地预测并开发了大量的成矿靶区，取得了较好的预测找矿效果。
（2）3S技术在地质灾害研究中的应用。在地质灾害的研究过程中， RS为 GIS提供空间数据和反映目标属性的专题数据，是 GIS主要的地质灾害体专题空间数据源。目前，利用RS监测地温变化来预报地震是行之有效的地震预报手段之一。利用 GPS可以对大地进行一系列精密的基准测量研究，该研究提供对多源地学数据的空间分析和发展分析，并对分析结果进行平面或空间形象表达，是 GIS获取地表灾害体目标要素的空间坐标数据的主要方法，也是地壳运动形变和地震预报等科学研究的基础。GIS有着对多源数据进行存储、处理、分析等功能。3S 集成将为灾害预测预报、制定防灾救灾方案、灾后损失评估和治灾工程规划提供现代化的科学手段。
（3）3S技术在土地可持续利用决策中的应用。在土地开发利用的调查研究过程中， RS相当于传感器用于提供最新的土地利用信息，及时发现土地动态变化区域为GIS提供信息源；GPS相当于定位器，用于对空间数据进行快速的定位，为遥感实况数据提供空间坐标，用于建立实况土地利用数据库并对遥感数据进行校正和检核；GIS相当于神经中枢系统，用于对空间数据进行管理、查询、分析与可视化，可以将大量抽象的统计数据变成直观的专题图，形象地展示土地利用变化规律。三者的共同作用将是让人类能实时感受到地球的变化，使其在土地可持续利用决策中发挥巨大作用。
33S技术地质应用典型案例解析
2013年我国四川省雅安市遭遇重大地震，灾害严重威胁着雅安人民的生命财产，打乱了雅安人民的正常生活，对交通、电力、运输各个部门的正常运行都有着巨大的影响，3S集成技术在本次抗灾中有着突出的贡献。
在地震发生后不久，利用覆盖雅安市的0.5m分辨率卫星影像获取正射影像图 （DOM）和人机影像图等影像数据并叠加数字高程模型 （DEM），北京天元四维科技有限公司、东方道迩集团公司等积极向四川局提供影像数据、软件支持、绘图设备等方面的援助，为开展应急测绘工作提供支撑。RS从高空或外层空间接收来自灾区的地球表层各类地理的电磁波信息，然后对这些信息进行扫描、摄影、传输和处理，实时、快速、动态获取灾区大范围地表信息，并且添加专题数据建立多尺度、多分辨率的满足网络三维快速浏览的影像数据库，从而对地表各类地物和现象进行远距离控测和识别，为应急管理和指挥调度提供雅安市三维空间信息支持以及三维快速漫游。利用GPS准确地监测地质灾害体的形变与蠕动情况，从卫星遥感图像上可实时或准实时地反映灾时的具体情况，监测重点灾害点的发展和预测演化趋势。
从指挥和救援部门的角度出发，随着多波段卫星遥感的诞生，高分辨率的彩色图像代替了传统的灰白图像，使得地质灾害解译的精度在很大程度上得到了提高。由于地质现象的一些潜在过程的爆发总是很迅猛，通过对不同分辨率、不同比例尺的灾害遥感影像的对比和分析，相关部门就能够确定受灾程度、受灾范围及受灾的规模等，可以对受灾区各因素展开全面的调查分析、对灾区空间数据进行动态监测和更新、对灾区的搜救方针进行布置并给出准确方案、对每一路段的交通状况和危险情况给予图形化说明、对容易发生交通事故的地段予以特别公告。当某地区发生突况时， GPS能够快速搜寻并锁定目标，GPS 的导航功能集成三维 GIS的快捷查询及分析功能，三维立体影像能够随时成为人们的出行导航工具，使得救援人员在更加清晰直观的救援路线的指导下快速到达目的地。
3S 技术还能为每一个拥有终端设备的用户提供动态的查询和分析功能，用户在任何一个区域都能获取到灾区的损失状况和救援情况。用户在车载导航系统的指导下能够实时获取重要的路况信息，可以尽量避免危险事故的发生。用户可以利用车载3S技术查询到附近城市的基本生活条件，如食物和电力的供应状况等，以维持基本生活需要。
43S技术在地质领域中应用的不足
随着科学技术的推进，世界已经跨入“数字地球”时代。3S技术集成在地质领域内迅速推广应用，给我国的地质事业带来了一场暴风雨般的改革[3]。但是由于3S技术集成本身存在一些问题，其在地质领域中的应用还存在一些不足和缺陷，具体体现在两个方面：
（1）3S技术自身集成的不足。目前，3S技术大多数还处于两两结合的方式，这是浅层次的集成[4]。要实现“3S”系统内部的无缝连接，集成的费用高、技术难度大，而且要真正完善系统集成的一体化技术，GIS的数据结构的改造势在必行。
（2）地质数据本身随气象温度条件和环境因素的影响波动较大[5]。经3S技术采集处理过得到的光谱数据、影像数据和空间数据在时间上存在延滞，其集成系统内部不具备数据封装能力，所以最后在3S技术处理的成果上对地质事件的分析上并不能实时反应准确状况。此外，3S技术集成在数据匹配方面还存在一些缺陷，遥感影像和地理信息系统的空间数据库没有统一的空间坐标，各种坐标的转换方法因为误差的存在容易出现错误。为了使各个图层的图像匹配的效果更好，RS捕捉实时图像受环境的因素影响还有待克服，还应该进一步研究。
5结语
3S技术是今后全球地质领域应用性研究的必然趋势，应用前景十分广阔。3S技术的不断开发和应用，对地质领域各行各业的研究将会有极大的推动作用，也会给地质领域带来显著的经济和社会效益。
参考文献参考文献：
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遥感科学与技术研究方向范文3
关键词：高分辨率；道路提取；遥感影像
随着遥感技术的发展，越来越多的商业化卫星可以提供相当高分辨率的遥感影像数据，目前已达米级甚至亚米级，目前主流的高分辨率卫星及其空间分辨率如表1所示。这些高分辨率遥感影像为很多应用提供了有利的条件，例如土地资源调查、地理数据更新、土地利用和土地覆盖变化监测等。准确快速地从遥感影像中提取感兴趣信息是遥感的一个热门研究方向。其中，道路信息的提取更是研究热点，因为道路不仅是基础的地理信息，而且为提取其他地物提供了参考[1]。本文分析了道路在遥感影像中的特征，然后对目前在遥感中常用的道路提取方法进行了分析和对比，最后对遥感中道路提取方法的发展方向进行了展望。
1. 道路特征提取的原理
道路在高空间分辨率的遥感影像上，通过人工解译是很容易被识别和提取出来的，这主要是因为道路的物理和几何特性与其他地物有明显的区别，因此，只有明确道路的特征，然后才可以通过计算机进行自动识别。道路的特征可以大体分为两类，一类是物理特征，一类是几何特征[2]。
物理特征主要指道路的成分，通常与其他地物不同，例如，水泥路、柏油路等。在遥感影像上，这一点就体现在辐射特征的不同上，道路的辐射特征与相邻其他地物的辐射特征差异明显，这在一定程度上可以通过监督方法，自动提取出道路。
几何特征包括道路的形状特征、拓扑特征及上下文特征。道路的形状通常为长条状，长度与宽度之比非常大，而且道路的变化较小，即使是弯道，也有曲率的限制。拓扑特征是指道路通常是相互交叉的，以道路网的形式存在。上下文特征主要是指道路上的标志、高速路中间的绿化带以及行人斑马线等[3]。
基于以上特征，我们可以在高、中、低三个层次上进行道路特征提取。低层次主要依赖各种基本要素，包括特征点、线、面，边缘及纹理等，这一层次较少涉及道路的相关知识；中层次是在低层次结果的基础上，对多种特征进行分析、整合、精简等，形成一定的结构化；高层次则要求利用道路的相关知识及规则，从而识别道路。
2. 道路特征提取现状
目前，通过计算机对道路进行提取，大体可以分为两种，一种是监督道路提取，一种是全自动道路提取。
2.1 监督道路提取
监督道路提取主要是采用人机交互的模式。首先，由人工选取道路的起始点和起始方向，然后设置规则，由计算机进行处理识别，通常在识别过程中，还需要进行适当的交互，以此确保识别的精度。这一过程通常包含如下四个步骤：第一，对遥感影像的道路特征进行增强；第二，确定道路的起始点和起始方向；第三，扩展和跟踪起始点，提取道路段；第四，将各个道路段连接，从而形成道路网[4]。
具体方法包含五种：分别是动态规划法、基于模型法、主动试验法、模板匹配法、概率论法和基于知识的方法。
动态规划法通常将识别问题转化为最优化问题，即将道路起始点与其他点之间赋予代价函数，然后计算点与点之间的最优路径。这种方法最早是从低分辨率遥感影像道路提取中发展来的，实验表明，这种方法对于道路边界提取效果一般，但是对道路中心线提取精度较高。
基于模型法即将影像的各种特征通过函数表达出来，然后对该函数求极值从而提取目标。常用的模型有Snakes及其多种改进算法（例如，LSB-Snakes， Ziplok Snakes， Double Snake），Active Contour模型等[5]。
主动试验法是通过选定道路起始点和起始方向从而获得道路的统计模型特征，以此建立决策树；然后，用决策树对道路进行跟踪提取。在高分辨率影像中，通常要假定道路段为矩形，结合主动试验法提取道路中心线。这种方法由于有限制条件，因此对道路中心线的提取效果一般。
模板匹配法即用羰紫妊∪「行巳さ奶卣鞯悖然后为这些特征点定义一个特征模板，最后将其他点与特征模板进行匹配，当相似度达到要求的时候即匹配成功。
概率论法将道路的边缘假定为一个随机过程路径，该随机过程是基于统计模型驱动的。通过后验概率判定道路是否被准确提取。
基于知识的方法是通过人工的认识转化为判定道路的规则，以此来提取道路。这种方法的思路是首先提取道路片段，然后将对该道路片段的认识转化为道路识别规则，然后用建立的规则对影像其他部分的道路进行提取。这种方法的好处是在建立规则的时候，可以采用多种特征，而这些特征又不存在冗余，所以该方法不仅准确率高，而且速度快。但是这种方法对于操作人员的专业知识要求较高，不仅要有遥感知识，还要有其他多学科的知识。
2.2 全自动道路提取
全自动道路提取即不加入人工干预，直接设定规则，由计算机自行判断并提取。这类方法包括平行线法、中心线探测法和统计模型法等。
平行线法是从道路的几何特征出发，因为道路边缘可以看成是一组平行线，因此，根据这一特征可以设计一种道路边缘提取算法。这种方法在数学形态学中可以简化为三个过程：一是影像分割及直线提取；二是降低影像分辨率提取道路轮廓；三是根据上一步骤提取的道路轮廓线，从第一步骤提取的直线中确定道路边缘[6]。
中心线探测法即道路中心线检测，通常对影像进行分割，然后在分割的基础上，提取中心线，再结合道路的灰度特征、几何特征对中心线周围的区域进行合并，最终形成道路网。
统计模型法不依赖于某个因素，因此适合道路提取这种相对复杂的地物。可以通过几何概率分布模型，设置窗口，对道路进行检测提取。这种方法对道路有一定的要求，包括道路宽度变化不能太大、局部辐射亮度变化较小、道路曲率较大、背景差异明显、长宽比较大等。当然，一般的全自动道路提取都应该满足这些条件。
3. 遥感影像道路提取展望
目前，利用高空间分辨率影像进行道路提取的研究已经很多，每种方法都有一定的适用性，但是毕竟现实世界中的道路无论从材料还是设计都具有很大的多样性及复杂性，而研究中提到的方法往往只能解决某一种或几种类型的道路提取，并且这些方法的自动化程度、算法效率及精度方面也有较大差异，因此，距离实际应用还有很长的路要走。
首先，对道路特征的挖掘。目前的大部分道路提取算法都只利用了道路的一种或几种较为基本的特征，由此建立的模型也相对简单。那么，对于高空间分辨率的遥感影像而言，道路的纹理特征比中低分辨率影像要明显的多，因此，如何在已有算法中结合高分辨率影像中道路的纹理特征是一个值得研究的方向[7]。
其次，多维模型的建立。遥感影像是二维图像，但是表达的是三维世界，因此，在三维到二维的过程中，必然有很多有用的信息被损失掉。可以考虑，用多幅影像，来构建三维模型，这样可以建立道路与其他地物之间更具体的联系，由此得到适合道路特征提取的多维模型。
再次，多方法嵌套使用。大部分的单一方法都是针对某种类型的道路，当现实情况比较复杂的时候，这些单一方法就不再适用了。因此，如何将多种方法有机地结合起来形成新的方法体系也是一个值得研究的问题。多方法嵌套不仅提高了方法的适用性，也在一定程度上提升了全自动的可能。
第四，结合面向对象的思想。面向对象是将若干像元合并为一个对象，再对对象进行分析研究的方法。这种方法的大致步骤包括以下四步：影像分割得到对象，对对象进行特征提取，将提取的特征组合成模型，根据模型提取道路。这种方法目前在道路提取中已经获得不错的效果[8]。
最后，多学科结合。道路在现实世界中是相当复杂的，因此道路提取涉及很多学科的问题，包括数学、计算机视觉和计算机图形学等。因此，在道路提取的研究过程中，要充分Y合其他学科的方法及最新研究成果，将这些方法在更高的层次进行结合，最终可以提升道路提取的精度。
参考文献：
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遥感科学与技术研究方向范文4
【关键词】数字城管系统;云计算;信息系统;公共服务平台;电子政务
Research and implementation of digital urban management platform based on cloud computation
CHEN Cheng-kui，CAI Yan-guang，LIU Hui-ling，HUANG He-lie
（School of Automation，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China）
Abstract：Digital urban management system is to build on the network and the hardware and software platform of integrated information system. System mainly contains the basic hardware facilities and the system platform，core platform of digital urban management，urban management basic business application，the urban management public service platform，the development of urban management，urban management extension access application platform，data center and exchange，meshing and census data，etc. Will improve the level of urban e-government construction，urban management mechanism innovation，improve the administrative management and administrative services，has very important practical significance.
Key words：Digital urban management system;cloud computation;information system;public service platform;electronic government affairs
引言
城市数字城管的建设目标是：依托计算机网络技术、移动通信技术、信息系统集成技术、空间地理信息技术、城市部件管理技术及云计算技术等多种数字城市技术，实现城市部件与事件管理的数字化、网络化和空间可视化[1～3]，创新城市管理模式，再造城市管理流程，建立一套科学完善的处置和监督评价体系，及时发现并有效处理城市管理中的相关问题，进一步提高城市管理水平和运行效率。建立数字城管系统本身是电子政务建设的重要组成部分，是适应新形势要求，加强和改进城市管理行政执法工作的创新之举，同时，又是一个有力抓手，以此为契机，将提高城市的电子政务建设水平，推动城市管理机制创新，改善行政管理和行政服务[4～5]。
1.平台功能分析
1.1 构建数字城市管理支撑服务平台
建设数字化城管系统，搭建数字城管系统基础平台。作为数字城管业务支撑平台和对外服务的接入点，系统平台充分实现数据服务共享、完成业务协同联动，实现城市管理的信息化、网络化和空间可视化，建立城市管理快速反应机制，及时发现处理城市管理问题。
1.2 综合管理执法协同平台
数字城管支撑平台同时也是综合执法协同平台。数字城管系统在监督员主动发现城管问题、进行任务快速派遣和监督问题处理等方面提供了较好的管理机制和管理手段，但是在执行处置环节缺乏信息平台的支撑，通过建设案件管理的信息化平台，可进一步拓展“数字城管”系统的内涵和广度，并为实现城市的“大城管”以及“数字城市”打下坚实基础。
1.3 信息资源整合与共享平台
整合共享全市基础电子地图、遥感影像、视频监控与共享系统、规划信息、法人基本信息、行政许可信息、行政执法信息，为城管部门与各相关部门网络互联提供数据交换接口，为管理、监督、执行提供基础信息支持。
1.4 自动考核综合评价服务平台
建立一套科学完善的自动评价机制，通过内评价和外评价两个方面，对城市管理的各个相关责任主体进行综合考核评价。
1.5 数据普查
1.5.1 电子地图及地理信息系统现状分析
三维仿真规划于2014年进行主城区建设：地下管线已由规划局普查建设与维护，已经完成全市273平方公里管线数据;关于城市地理信息系统，由城市国土局建设和维护。
1.5.2 基础数据普查需求分析
开展网格划分和城市管理设施普查，结合实地调查和相关部门的要求，对单元网格进行精细划分和编码、对部件进行普查，建立覆盖全市的全面、准确、完整的城市管理部件基础数据库。同时，为了区分各个区的部件，在编码方式上采用行政区划代码进行区别。结合MMS技术发展，对城市普查采用空间化可视可量测需求进行城市化精细管理。城市地理空间测量采用实景影像模式进行数据普查。
2.系统架构
城市数字城管信息系统是围绕城市管理的业务流程而建立的大型信息化工作平台，系统借助应用支撑软件提供的基础服务，建立与城管业务相关的数字信息，实现城管问题的协同管理。本项目总体架构全面贯彻国家住建部数字城管总体框架，满足国家相关标准和规范。系统总体架构包括门户层、应用层、应用支撑层、系统支撑层、以及硬件和网络层（IT基础平台），以及三个支撑体系（标准、安全、维护）、第三方系统等。
3.技术路线
3.1 3G移动通信技术
依托移动通信网络，建立移动终端与监督中心、指挥中心的无线互连，实现语音、数据、短信、定位等业务协同运作。
3.2 计算机电信集成技术
计算机电信集成（ComputerTelecommunicationIntegration，CTI）技术集呼叫处理、语音处理、网络通信等各项新技术于一体，为城市管理呼叫中心的建设提供技术支撑。基于CTI技术，建设一体化的城市管理呼叫中心。
3.3 云计算技术应用
建立私有云（或部分公有云）通过云计算技术应用解决方案，通过互联网使用网络IT资源服务，为数字城管的IT运行环境带来更多的价值。云计算可描述在从硬件到应用程序的任何传统层级提供的服务。
3.4 空间信息技术
空间信息技术是指以地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）、遥感（RS）等为代表的处理地理空间位置相关数据的信息技术。
3.5 移动测量系统和城市实景影像处理技术
移动测量系统代表着当今世界最尖端的测绘科技，它是在移动载体（机动车、铁路机车、飞机或无人机）上装配GPS（全球定位系统）、CCD（摄影测量系统）、惯性导航系统（INS）等先进的传感器和设备，在载体的高速行进之中，通过摄影测量的方式快速采集地物的空间位置数据和属性数据，并同步存储在系统计算机中，经专门软件编辑处理，形成多种有用的专题数据成果。
3.6 智能客户端技术
智能客户端（SmartClient）技术，是一种结合了瘦客户端（B/S模式）和胖客户端（C/S模式）长处、易于部署和管理的新一代客户端软件技术，通过统筹本地资源与分布式数据资源的智能连接，使得交互操作具有更好的适应性和更快的响应速度。
3.7 网络信息安全技术
数字化城管系统的建设，采用VPN、CA认证系统、网闸隔离、网络防火墙、防病毒系统、容灾备份、UPS等全方位的网络信息安全技术，充分保障网络系统和应用系统的安全和稳定运行。
3.8 科学合理的架构技术
J2EE与.NET均为较流行的开发架构，但基于现WINDOWS用户群的大量应用，基于.net架构开发有较大优势，在微软企业的强有力技术支持与发展下，其扩展性、兼容能力强，减免了J2EE的繁杂的中间件应用开发程序。
4.结语
通过实施数字化城管，通过高科技技术和先进管理理念，建立城市全民城管格局，实现城市管理由被动管理型向主动服务型转变，由粗放定性型向集约定量型转变，由单一封闭管理向多元开放互动管理转变，使数字城管成为建设“智慧城市”的基础工程和重要组成部分。
参考文献
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基金项目：国家自然科学基金（项目编号：61074147，61074185）。
作者简介：
陈骋逵（1991―），男，江西赣州人，硕士研究生，研究方向：组合优化研究。
蔡延光（1963―），男，湖北咸宁人，博士，广东工业大学自动化学院教授，主要从事组合优化、人工智能、决策支持系统等的研究。
遥感科学与技术研究方向范文5
关键词：精细农业精细农作GPS和GIS工程技术创新
引言
近两年来，我国科技界在研究推进新的农业科技革命中，关于国外“精细农业”技术的发展，引起了广泛的关注。新闻媒体陆续有了一些报导，科技部在筛选“面向21世纪解决16亿人口食物安全的关键技术”项目、组织S-863农业高技术领域发展计划研究以及农业部948引进项目立项中，也受到了重视。有的单位已开展了有关研究和试验示范工程准备工作,加强了和国外的学术交流与合作联系，国内学术交流也开始活跃。国外有关产业界开始向我国推荐其技术产品，密切关注中国走向21世纪实现农业现代化、信息化中这一巨大的潜在技术市场。可以预言：“精细农业”技术体系的试验示范及其相关技术产品的开发研究，将在世纪之交成为推进我国新的农业科技革命中的重要研究课题。信息技术革命为农业生产现代化发展提供了新机遇，在开拓新的前沿科技应用研究领域中，发达国家和一些发展中国家的起跑线拉近了距离，时间上的差距在缩小。在某些重要领域实现技术发展上的跨越，将是机遇性的挑战。主席1998.9在安徽考察工作时的讲话中指出：“现在一些发达国家，已经把基因育种工程、电子信息互联网络、卫星地面定位系统等高新技术应用于农业。我们必需有紧迫感，尽快迎头赶上”。“精细农业”技术体系是农学、农业工程、电子与信息科技等多种学科知识的组装集成，其应用研究发展必将带动一批直接面向农业生产者应用服务的电子信息高新技术，如：卫星定位系统、地理信息系统、遥感技术的农业应用；农田信息快速采集仪器、农田耕作、土肥管理、农药利用、污染控制等适用技术和农业工程装备及其产业化技术的研究与开发，对推动我国基于知识和信息的传统农业现代化，具有深远的战略性意义。“精细农业”，即国际上已趋于共识的“PrecisionAgriculture”或“PrecisionFarming”学术名词的中译。国内科技界及媒体报导中目前尚有各种不同的译法和对其内涵的理解。实际上，目前国外关于PrecisionFarming的研究，基本上仍是集中于利用3S空间信息技术和作物生产管理决策支持技术（DSS）为基础的面向大田作物生产的精细农作技术，即基于信息和先进技术为基础的现代农田“精耕细作”技术。因此，作者认为采用“精细农作”译名来表达当前这一技术思想的内涵可能更为确切。“精细农作”是直接面向农业生产者服务的技术，这一技术体系的早期研究与实践，在发达国家始于八十年代初期从事作物栽培、土壤肥力、作物病虫草害管理的农学家在进行作物生长模拟模型、栽培管理、测土配方施肥与植保专家系统应用研究与实践中进一步揭示的农田内小区作物产量和生长环境条件的明显时空差异性，从而提出对作物栽培管理实施定位、按需变量投入，或称“处方农作”而发展起来的；在农业工程领域，自七十年代中期微电子技术迅速实用化而推动的农业机械装备的机电一体化、智能化监控技术，农田信息智能化采集与处理技术研究的发展，加上八十年代各发达国家对农业经营中必需兼顾农业生产力、资源、环境问题的广泛关切和有效利用农业投入、节约成本、提高农业利润、提高农产品市场竞争力和减少环境后果的迫切需求，为“精细农作”技术体系的形成准备了条件。海湾战争后GPS技术的民用化，使得它在许多国民经济领域的应用研究获得迅速发展，也推动了“精细农作”技术体系的广泛实践。使得近20年来，基于信息技术支持的作物科学、农艺学、土壤学、植保科学、资源环境科学和智能化农业装备与田间信息采集技术、系统优化决策支持技术等，在GPS、GIS空间信息科技支持下组装集成起来，形成和完善了一个新的精细农作技术体系和开展了试验实践。迄今支持“精细农作”示范应用的基本技术手段已逐步研究开发出来，在示范应用中预示了良好的发展前景。近
五、六年来，已有数千计的研究成果，实验报告见诸于国际学术会议或学术刊物；每年都举办专题“国际精细农业学术研讨会”和有关装备技术产品展示会；在万维网上设置有多个专题网址，可以及时查询到有关研究发展信息；美、英、澳、加等国一些著名大学设立了“精细农业”研究中心，开设了有关博士、硕士研究方向及培训课程；日、韩等国近年来已加快开展研究工作，并得到了政府部门和相关企业的大力支持。国际上对这一技术体系的发展潜力及应用前景有了广泛的共识，将成为世纪之交发展农业高新技术应用研究的重要课题。
“精细农作”技术思想的内涵及其主要支持技术：
“精细农作”技术思想的核心，是获取农田小区作物产量和影响作物生长的环境因素（如土壤结构、地形、植物营养、含水量、病虫草害等）实际存在的空间和时间差异性信息，分析影响小区产量差异的原因，采取技术上可行、经济上有效的调控措施，区别对待，按需实施定位调控的“处方农作”。正是信息技术革命为这一技术思想的实践，提供了先进的技术手段。千百年来的作物生产，都是以地区或田块为基础，在区域或田块的尺度上，把耕地看作是具有作物均匀生长条件的对象进行管理，如利用统一的耕作、播种、灌溉、施肥、喷药等农艺措施，满足于获得区域、农场或田块的平均产量的认识水平，很少顾及对农田的盲目投入及过量施肥施药造成的环境后果。传统的农业技术推广模式，也是在区域尺度上进行品种选择、土肥监测，通过地区试验积累的适于当地的栽培管理措施向农户推荐使用。实际上，即使在同一农田内，地表上、下影响作物生长条件和产量的明显时空分布差异性，包括农田内作物病、虫、草害总是先以斑块形式在小区发生，再逐步按时空变化蔓延的特性，早已为人们所认识。几世纪前，农民把土地划分为小田块来耕作经营，正是受到对作物生长环境和产量空间变异的感性知识的影响。我国农民几千年来在小块土地上经过劳动密集的投入和积累的丰富生产管理经验而形成的“传统精耕细作”技术，也可以在小块农田内达到很好的经济产量，只是没有现代科学方法的定量研究和现代工程手段的支持来形成大规模的生产力。本世纪初期，科学家就研究报告过作物产量和田间土壤特性，如N、P、K、pH、SOM含量等在田间分布具有明显的差异性。1929年，Illinois大学C.M.Linsley和F.C.Bauer发表文章劝告农户应绘制自己田区内的土壤酸度分布图和按小区需求使用石灰的建议。之后，一直都有关于农田土壤和收获量空间变异性研究的报导。八十年代以来，关于在农田中实施土壤肥力、植保和作物生产定位管理（SiteSpecificCropManagement）的技术研究受到广泛的重视。世界著名厂商先后向市场提供了装有空间定位和产量传感器的现代谷物联合收获机，已可以在收获过程中自动生成以12-15m2为单元组成的农田小区产量分布图。多年的试验实践表明，田区内小区平均产量的最大差异可以超过100％。由于作物生产还受到气候变异的影响，经连续多年对同一田区积累的数据表明，同一小区年际间的产量差异性也可能是十分明显的。田区内产量上述明显的时空分布差异性，显示了农田资源利用存在的巨大潜力。现代农学技术与电子信息技术的发展，为定量获取这些影响作物生长因素及最终收成的空间差异性信息，实施基于知识和现代科技的分布式调控，达到田区内资源潜力的均衡利用和获取尽可能高的经济产量成为可能。图1是精细农作技术思想的示意图。其实施过程可描述为：带定位系统和产量传感器的联合收获机每秒自动采集田间定位及对应小区平均产量数据通过计算机处理，生成作物产量分布图根据田间地形、地貌、土壤肥力、墒情等参数的空间数据分布图，作物生长发育模拟模型，投入、产出模拟模型，作物管理专家知识库等建立作物管理辅助决策支持系统，并在决策者的参与下生成作物管理处方图根据处方图采用不同方法与手段或相应的处方农业机械按小区实施目标投入和精细农作管理。上述精细农作技术体系在许多发达国家的试验和应用表明，可以显著节约投入，获得良好的经济效益，受到农户的欢迎。
“精细农作”是基于田间小区农作条件的空间差异性，为实现优化作物生产系统的目标而提出的。但工程支持技术的开发研究，对实现这一技术思想起着关键的作用。如：农田信息采集与处方农作的空间定位，需依靠卫星定位系统（GPS）；地理空间信息管理和数据处理，需要应用地理信息系统(GIS)；未来大量地理空间数据的更新，需要遥感技术(RS)的支持；作物产量计量与小区产量图的生成需要能按秒记录收获机累计产量和对应地理坐标位置的智能型收获机械，以及计算机数据处理和产量图自动生成技术；田区空间变量信息的快速实时采集，需要研究基于新原理的传感技术与信号处理技术；按小区实施自动处方农作、调控目标投入需要变量处方农业机械；制定科学的农作处方需要计算机作物管理辅助决策支持系统的支持；作为一个能协调运作的智能化系统需要有高效的信息集成以及有关信息传输、标准化技术的研究等等。
迄今“精细农业”在发达国家也不过
五、六年的应用试验历史，部分支持技术手段还不十分成熟，有待不断研究完善，相关的应用基础研究还比较薄弱。“精细农作”应用实践可根据不同国家、不同地区的社会、经济条件，围绕提高生产、节本增效、保护环境的目标，采用不同的技术组装方式，逐步提高作物生产管理的科学化与精细化水平。其中，获取农田小区产量空间分布的差异性信息是实践精细农作的基础。有了小区产量分布图，农户既可以根据自己的经验知识，分析小区产量差异的原因，选择经济适用的对策，在现实可行条件下采取适当措施实施调控；也可以根据技术经济发展的条件，利用先进的科技手段或智能化变量处方农业机械实现生产过程的自动调控。建立一个完整的精细农作技术体系，需要有多种技术知识和先进技术装备的集成支持
3.“精细农作”技术发展与工程技术创新
3.13S技术农业应用研究：
“精细农作”中的定位信息采集与处方农作实施，需要采用全球卫星定位系统（GPS）。已经建成投入运行的有美国GPS系统和俄罗斯的GLONASS系统。美国GPS系统包括在离地球约20,000km高空近似圆形轨道上运行的24颗地球卫星，其轨道参数和时钟，由设于世界各大洲的五个地面监测站和设于其本土的一个地面控制站进行监测和控制。使得在近地旷野的GPS接收机在昼夜任何时间、任何气象条件下最少能接受到4颗以上卫星的信号，通过测量每一卫星发出的信号到达接收机的传输时间，即可计算出接收机所在的地理空间位置。信号处理技术的发展，可使微弱的卫星信号为便携式或掌上型接收机的小型天线所接收。这是一个功能强大、对任何人、在全球任何地方都可以免费享用的空间信息资源。尽管美国政府对其GPS系统施加了“选择可用性政策”(SA)的影响和卫星信号在空间传输过程中发生的各种累积误差，但技术上可通过差分误差校正方式及信息处理技术使通用接收机的动态3维定位精度容易达到米级或分米级，测量型GPS接收机动态定位精度可达厘米级要求。近几年来，GPS产业技术发展迅速，若干大公司迅速涉足农业领域，提供了用于农田测量、定位信息采集和与智能化农业机械配套的DGPS产品。这类产品通常均具有12个可选择的卫星信号接收通道、动态条件下每秒能自动提供一个3维定位数据，动态定位精度一般可达分米和米级，并具有与计算机和农机智能监控装置的通用标准接口。如美国Trimble公司Ag13212通道GPS接收机，可接收信标台的地区性差分校正信号免费服务或获得由近地卫星转发的广域差分收费校正信号服务，提供可靠的分米级定位和0.1米/小时的速度测量精度。系统可用于农田面积和周边测量、引导田间变量信息定位采集、作物产量小区定位计量、变量作业农业机械实施定位处方施肥、播种、喷药、灌溉和提供农业机械田间导航信息等。配置这一系统需要考虑本地区可能提供的差分信号现有条件，或在缺乏上述服务条件下购置两台Ag132和配套通信电台建立独立的自用差分GPS系统，另还可配置必要的专用可选件如：基站附件、导航附件、背负式田间信息采集附件、掌上型计算机及必要的联接信号电缆等。Ashtect公司的AgNavigator结构设计有些不同，但功能大体相当。DGPS技术的迅速发展，使得近几年来各国提供局域差分信号免费服务的信标站迅速建设起来，至1996年末，美国这类信标站的地区覆盖范围已接近国土的2/3。信标站差分信号服务半径约计300km。我国在东南沿海原交通部也建立了近20个这类信标站。以近地卫星作为星载GPS广域差分信号服务系统在今后几年内也可望在我国部分地区相继建立。在竞争中谋求信息高新技术产品市场的商业利益，将是今后GPS技术发展竞争的总趋势。今年3月30日美国副总统戈尔在白宫新闻会上，宣布开放GPS卫星的L2频道并进一步开放L3频道民用服务，这将大大有利于进一步改善GPS卫星服务的精度和可靠性，使用户获得性能价格比更好的精确定位、定时技术服务。GPS用户系统外观结构简单，小型化，操作方便，但技术含量高。现有国外农机厂商配套的GPS产品，大多采用OEM方式引进关键部件进行二次开发后嵌入于农业机械应用系统中，可使性能价格比显著改善。DGPS作为农业空间信息管理的基础设施，一旦建立起来，即不但可服务于“精细农作”，也可用于农村规划、土地测量、资源管理、环境监测、作业调度中的定位服务，其农业应用技术开发的前景广阔。地理信息系统（GIS）作为用于存储、分析、处理和表达地理空间信息的计算机软件平台，技术上已经成熟。它在“精细农作”技术体系中主要用于建立农田土地管理，土壤数据、自然条件、作物苗情、病虫草害发生发展趋势、作物产量的空间分布等的空间信息数据库和进行空间信息的地理统计处理、图形转换与表达等，为分析差异性和实施调控提供处方信息。它将纳入作物栽培管理辅助决策支持系统，与作物生产管理与长势预测模拟模型、投入产出分析模拟模型和智能化农作专家系统一起，并在决策者的参与下根据产量的空间差异性，分析原因、作出诊断、提出科学处方，落实到GIS支持下形成的田间作物管理处方图，指导科学的调控操作。由于农业活动涉及广阔的地理空间和各种管理信息都有明显的空间随机分布特征，GIS在农业中具有广泛的应用价值。在形成农业空间信息地理图形时，采样密度、采样成本与信息处理的方法如何能更准确反映参数的空间分布，仍然是尚待深入研究的课题。由于商用GIS系统的功能一般都照顾到各种类型用户的需要，针对农业资源信息管理和精细农业实践的需要和农村用户的特点，开发基于GIS设计规范的简单实用、易于向基层农村用户推广、界面友好的田间地理信息系统（FIS）已引起学术界的注意，值得我国农业工程师进行创新研究。
遥感（RS）技术是未来精细农作技术体系中获得田间数据的重要来源。它可以提供大量的田间时空变化信息。近30多年来，RS技术在大面积作物产量预测，农情宏观预报等方面作出了重要贡献。由于卫星遥感数据目前尚达不到必要的空间分辨率和提供满足农作需要的实时性，目前还未用于作物生产的精细管理。然而，遥感技术领域积累起来的农田和作物多光谱图象信息处理及成像技术、传感技术和作物生产管理需求密切相关。RS获得的时间序列图象，可显示出由于农田土壤和作物特性的空间反射光谱变异性，提供农田作物生长的时空变异性的信息，在一季节中不同时间采集的图象，可用于确定作物长势和条件的变化。基于遥感产业界对“精细农作”的商业兴趣，一系列的地球观测卫星将在近几年内发射，到2005年，将有超过40个这类卫星提供服务。大部分这类卫星采集的全色图象，空间分辩率将达1～3米，多光谱图象分辩率预计可达3～15米，扫视区6～30km。由于采用卫星遥感比航空摄影的成本将低一半以上，卫星遥感技术可预期在近3～5年内，在“精细农作”技术体系中扮演重要角色。农业工程师应该涉足这一领域，了解有关的知识，参与应用研究，现在的RS软件已可装载在PC机上使用，性能价格比已可为普通用户所接受。
3.2收获机械产量计量与产量分布图生成技术
作物产量是许多因素综合影响形成的结果和评价种植管理水平的基础。“精细农作”技术思想也正是从获得田间小区产量的差异性信息出发，分析原因，指导管理决策。在“精细农业”研究发展中，虽然也有关于甜菜、土豆、甘蔗、牧草、棉花、水果等收获机械产量计量及产量分布图自动生成的试验研究成果，但迄今已商品化的产品仍集中于谷类作物收获机械方面。据报导，美国目前约有20个制造商供应谷物联合收获机产量计量系统，1997年底，全国使用这一技术的联合收获机约17,000台，其中约有一半带GPS定位系统可支持产量分布图自动生成。一个主要生产厂商宣称，至2001年其生产的90%谷物联合收获机将装备产量监视器。迄今已进入商品化的这类产品主要是基于冲击式-力传感技术（如美国JohnDeree和CaseIH）、容积式光电计量技术（如英国RDS产品）和γ射线流量传感技术（如MasseyFerguson产品）等。在谷物流量自动传感过程中，还可同时测量净粮含水量，在小区产量分布图基础上结合定位处方投入的成本分析直接显示小区经济效益分布图（GrossMarginVariabilityMap）。“精细农作”体系中的产量图自动生成技术，需要解决如下的科学技术问题：
流量传感器的计量精度、稳定性、通用性、标定简便性的进一步改善；
产量计量中同时获得收获机的实际割幅和前进速度信息；
生成产量分布图需要的空间分辨率不大于收获机械工作幅宽的DGPS定位系统；
针对不同收获机械建立谷物由割台至流量测量点的谷物运移过程模型，以校正产量分布信息的动态误差；
研究采集的定位数据和产量数据编码格式与快速存储传输方式。这些数据通常都是存储在软盘或IC智能卡中，能一次存储至少一个作业班内的全部数据，然后再传入PC机进行处理和生成产量分布图；
开发PC上进行产量分布图生成的软件，含文件结构、数据结构、误差校正、数据图形化、显示方式等；
上述技术都还需要继续完善。研究适于不同国家的农业机械装备、种植特点、适于不同作物和更为精确的上述各环节的智能化技术，仍然是农业工程师面临的挑战。谷物联合收获机电子装置，包括谷物产量自动计量和产量图自动生成技术，是当代农机研究的一个重要方向，也应是我国农机装备机电一体化、信息化研究的优先发展方向之一。对于改善易地收获、农机社会化服务，提高农机作业信息化意识，促进作物生产科学管理，都有十分重要的现实意义，应是世纪之交我国农机技术创新的重要课题。3.3田间变量信息采集与处理技术
快速、有效采集和描述影响作物生长环境的空间变量信息，是实践“精细农作”的重要基础。优先需予考虑的主要是土壤含水量、肥力、SOM、土壤压实、耕作层深度和作物病、虫、草害及作物苗情分布信息采集等。目前田间信息快速采集技术的研究仍大大落后于支持精细农作的其它技术发展，已成为国际上众多单位攻关研究的重要课题。现有的土壤信息采集方法是基于定点采样与实验室分析相结合，耗资费时、空间尺度大、难于较精细地描述这些信息的空间变异性。技术创新的方向是研究开发可快速操作，有利于提高采样密度，测量精度能满足实际生产要求的新传感技术和进一步改善空间分布信息的定量描述与近似处理方法。部分参数将可用扫描方式通过安装于作业机械上的传感器连续采集和进一步自动生成空间信息分布图。已经取得实用化或具有良好开发前景的成果，如：土壤含水量测量将在TDR成熟技术基础上，在开发经济实用的基于驻波比、频域法原理、近红外技术的快速测量仪方面拓宽研究领域。土壤主要肥力因素（N、P、K）测量仪器开发方面，基于传统化学分析技术基础上的快速肥力分析仪，目前国内已有实用化产品投入使用，其稳定性、操作性和测量精度虽然尚待改进，但对农田主要肥力因素的快速近似测量具有实用价值；一种基于近红外技术通过间接叶面反射光谱特性进行农田氮肥肥力水平快速评估仪器已在试验使用，它与遥感技术的农业应用密切相关，可以相互借鉴相关技术研究成果；一种基于离子选择场效应晶体管（ISFET）集成元件的土壤主要矿物元素含量测量技术的研究在国外已取得进展，将是值得关注的技术突破性研究方向。土壤耕作层深度对评价土壤持水能力和指导定位处方耕作，确定播种深度、施肥用量密切相关，在美、加、澳等已经开发出不接触式、基于电磁场测量土壤电导率用于评价土层深度分布图的仪器已试验使用，可对指导定位处方深耕取得良好的经济效益；关于SOM传感器，早在数年前已有报导，通过NIR原理研制的可用于田间在线测量的多光谱SOM测量仪已有商品化产品。在作物生长有关变量信息的采集方面，田间杂草识别是“精细农业”支持技术中引起广泛关注的领域。在杂草识别的光谱响应特性方面已有许多研究成果及参考数据可供借鉴。其它田间作物变量传感与空间信息处理技术方面的研究，将围绕新的物理原理与数学方法的应用，如多光谱识别、NIR视角技术、图象模式识别、人工智能方法（ANN、Fuzzy系统分析、ES应用）、状态空间分析、小波分析、卡尔曼滤波方法等。在实践“精细农作”方面，开发基于新的物理原理的近似快速信息采集技术与改善空间地理信息处理方法，仍然是科技工作者面临的艰巨任务。
3.4智能型处方农作机械
七十年代中期微电子应用技术的迅速发展，使得工业化国家的农业机械进入到一个以迅速融合电子技术向机电一体化方向发展的新时期。农业机械的设计中，广泛引入了微电子监控技术用于作业工况监测和控制。八十年代后期起，其监控系统又迅速趋向智能化，由单元控制发展到分布式控制，由单机作业系统向与管理决策系统集成的方向发展。这新一代农业机械装备技术的发展，与过去十多年来基于信息技术的作物生产管理决策支持系统的迅速发展，都是近五年来“精细农作”技术得以进入日益广泛试验实践的重要条件。虽然，迄今支持“精细农作”的若干主要农机装备，除了如前述带产量图自动生成的谷物收获机以外，实施按处方图进行农田投入调控的智能化农业机械,如安装有DGPS定位系统及处方图读入装置的，可自动选择作物品种（二选一）、可按处方图调节播量和播深的谷物精密播种机；可自动选择调控两种化肥配比的自动定位施肥机和自控喷药机；可分别控制喷水量的定位喷灌机均已有商品化产品，并在继续完善。拖拉机驾驶室已安装智能化显示器，在一个LED显示屏上，可随意调用各种图形化可视界面,监控机器各部分的工况和显示处方作业和导航信息。现代带有多处理器的智能型农业机械，已经引用了工业部门中采用的控制器局部网总线技术（CAN），相互间采用光缆传输信息，建立了工业化设计标准。我国当今农业机械技术水平从总体上看与发达国家落后了不止20年，需要在某些领域推动高新技术的应用研究与实践。开发适于我国国情的先进技术。“精细农作”的示范试验研究有可能成为农业机械装备领域应用信息高新技术实现技术创新的切入点。3.5系统集成技术新晨
“精细农业”技术体系是一个集成系统，它涉及到多种学科知识的支持，需要学习应用不同子系统已经形成的硬、软件设计规范、标准、数据格式与通信协议，应用已有的单项技术成果，研究建立某些支持技术的新标准。近几年来，国外研究实践中已经积累了一些进行“精细农业”技术体系集成组装的经验。我国科技工作者要研究这方面的进展，参与国际交流。作为工程师，要善于根据工程项目的整体目标，既能从具体技术角度去思考和研究问题，具有不断突破现有解决实际问题的观念与模式的创新意识；又能注意进行项目目标的整体评估，协调技术先进性与经济可行性的综合优化目标，提出推动技术进步的试验实践方案。
4.问题与思考
遥感科学与技术研究方向范文6
关键词：图像超分辨率；频域；空域；学习
中图分类号：TP391
由于超分辨率重构技术是采用软件方法来提高图像的空间分辨率，而不需要更换原有的成像设备，使它成为一种有效而又经济的提高图像分辨率的方法。自开始提出到现在，已具有广泛的应用领域，如在计算机视觉、卫星图像中军事目标识别、视频监控系统、生物医学图像处理和视频压缩、民用安防等领域中具有重要的实际应用价值，近年来得到许多学者广泛的关注。
国外超分辨率图像重构研究较为活跃，国内对于超分辨率重建构的研究近年来也逐步引起重视，但主要是对国外超分辨率方法的改进及部分领域的应用，如汪雪林等[1]提出了基于小波域局部高斯模型的图像超分辨率算法；姚振杰等提出一种用于车牌识别的图像超分辨算法[2]等。
1 图像超分辨率重构算法分类
目前，单帧图像的超分辨率研究较少，而多帧图像比单帧图像所含的可利用的信息量大，已经成为目前研究的热点。其重构按实现的具体方法主要可分为频域算法和空域算法
1.1 基于频域的超分辨率重构算法
频域方法是在变换域中解决图像的插值问题，1984年，Tsai和Huang[3]开创性地提出一种基于Fourier变换域的对多帧卫星图像进行超分辨率重构的算法，从本质上解决了高分辨率图像重构无唯一解的问题。Kaltenbacher和Hardie[4]在Tsai的基础上提出一种估计图像整体平移参数的计算方法，在计算整体平移方面的性能比Tsai的方法更为有效。郝鹏威[5]给出了多次欠采样图像在频域混叠的更一般的公式，这一改进具有很强的抗噪能力和收敛性。随后还出现了许多改进算法，但都是基于整体平移运动模型。
频域算法受限于傅立叶变换理论，难以包含先验信息，图像的运动只能是整体平移运动，而且观测模型也不能随意改变，因此频域算法的发展受到了极大地限制。
1.2 基于空域的超分辨率重构算法
空域算法是对影响低分辨率图像成像效果的空域因素（如光学模糊、运动模糊）进行数学建模。空域算法可以包含更为灵活的观测模型和先验知识，更接近于实际应用领域。
（1）基于插值的方法——非均匀采样插值算法
非均匀采样值算法首先是对多帧低分辨率图像进行运动估计，即图像配准。将配准后的低分辨率像素投放到高分辨率栅格上，低分辨率像素在高分辨率网格中是非均匀分布的无序采样值，对这些采样值进行内插，即可得到高分辨率像素值。
非均匀采样值算法优点是算法快速易行，基本可以满足实时要求，但因为不能引入更多有用的高频信息，没有充分的使用先验知识，降质模型有限，所以无法重构出好的高分辨率图像。
（2）迭代反投影（IBP）算法
Irani和Peleg[6]提出了迭代反向投影法。其基本思想是先估计出一帧高分辨率图像，并将此高分辨率图像代入到观测模型；然后经过一系列的降质过程生成低分辨率图像，计算出与输入的低分辨率图像之间的差值并投影到高分辨率图像上，同时根据差值不断更新当前输出图像；再经过多次迭代，误差得到收敛，便可得到相应的高分辨率图像。
IBP算法运算量小，收敛速度较快，不足点是重构结果不唯一，且与凸集投影（POCS）算法比较，难以包含先验知识，实际应用较少。
（3）集合论的方法——凸集投影（POCS）算法
POCS算法最早是Stark[7]从集合投影理论出发提出的超分辨率重构算法，它利用有效的空间观测模型，将成像系统每个先验信息视为对图像重构的结果的一个约束条件，加入这些先验信息，在这些信息的交集内得到一个可行解。POCS算法也是一个迭代过程，只需给定高分辨率图像空间上的任意一点，通过把初始估计迭影到每个凸集 ，最终得到一个能够满足所有集合的解，即重构的高分辨率图像。早在90年代，国外就将POCS算法应用到生物医学图像和视频序列的超分辨率重构模型，并取得了较好的重构效果。
POCS算法可以很便利的加入先验知识，具有较好的图像边缘及细节保持能力，应用较广泛，但是它的解不唯一，收敛速度较慢且不稳定。
（4）统计学方法——最大后验概率（MAP）算法
统计学算法是把高分辨率图像和低分率图像之间的运动都看成是随机的变量。MAP算法中的先验模型非常重要，大多数MAP算法的差别就在于先验模型的选择。如高斯马尔科夫随机场（GMRF）有很多优点，但是用这种方法进行超分辨率重构得到的结果过度平滑，边缘得不到锐化；胡贝尔随机场（HMRF）可以分段平滑，能很好地保持边缘等。基于这些原理，Jin Chen[8]提出了基于GMRF的视频超分辨率重构；Hefnawy等[9]将正则化的MAP算法应用到核磁共振成像上。
最大后验概率算法优势在于可以在解中直接加入先验约束、能确保解的唯一性、降噪能力强和收敛稳定性高等，但是收敛慢、运算量大。另外，MAP算法的边缘保持能力不如POCS算法好，所获得的高分辨率图像上的细节容易被平滑掉。
（5）混合MAP/POCS算法
容易发现，POCS算法与MAP算法可以弥补彼此的缺点，继而出现了MAP/POCS算法。其算法本质是在MAP算法的迭代优化过程中加入一些先验知识，这样可以把全部先验知识有效地结合起来，并且确保唯一解。理论证明，采用梯度下降最优化算法能保证收敛到全局最优解。混合POCS/MAP算法在视频压缩方面应用较多。
混合MAP/POCS算法结合了各自算法的优点，充分利用先验信息，收敛性和稳定性也比较好，是目前重构算法较为理想的算法。
（6）自适应滤波算法
Elad和Feuer[10]把自适应滤波理论用于超分辨率重构。他们[11]还把R-SD和R-LMS算法近似地看作是Kat-rnan滤波，对两者的性能进行了分析，得出两种算法的实用性。自适应滤波方法的缺点是最优滤波方法不能包含先验知识，而且该方法不能包含非线性先验知识。
（7）其他算法
除上面介绍的较为成熟的算法外，还有一些算法在近几年也备受关注。如将规整化算法改进应用到了彩色图象，取得了很好的重构效果[12]；小波算法也应用到了视频超分辨率[13，14]、医学核磁共振成像[15]等领域；基于偏微分方程的超分辨率重构算法[16，17]等也在一些领域得到很好地应用。
1.3 基于学习的重构算法
基于学习的超分辨算法目的在于从低频和中频分量信息中恢复高频信息。与前面频域和空域算法相比，基于学习的重构算法更注重对图像的内容和结构的把握，它充分利用与图像本身相关的先验知识，在不增加输入图像样本数量的情况下，提供更强的约束并产生新的高频细节，从而获得更好的重构效果。但是，基于学习的重构算法也有一定的局限性。这种算法所使用的样本图像对放大倍数都是固定的，在实际情况下能达到的放大倍数有限，且基于学习的重构算法的性能训练样本库有极大的依赖性，然而目前还没有相关理论指导样本的选择。
2 结束与展望
全文对超分辨率图像重构算法做了简单分类与比较，系统地分析了超分辨率图像重构算法。目前，超分辨率重构技术在理论和实际应用中都具有重大的意义，因而对超分辨率重构技术的要求越来越高。学者们将不断地迎接新的问题与挑战，如亚像素配准精确性、算法效率的提高、任意倍数的重构以及应用领域的扩展等，这些方面都是未来研究的重点和难点。
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作者简介：孙小霞（1987-），女，安徽芜湖人，研究生，主要研究方向为：数字图像处理；王彦钦，男，博士，研究方向：细微加工，为纳光学和表面等离子体等；罗先刚，男，博士生导师，研究方向：细微加工，为纳光学和表面等离子体等；汪慧兰（1978-），女（通讯作者），副教授，研究方向：数字图像处理。
