郑南
- 作品数：13 被引量：19H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术军事理学航空宇航科学技术更多>>
- 一种SAR目标识别综合框架
- 2011年
- 概括了SAR图像中目标特点,分析了SAR图像目标识别主要采用的方法和存在不足,提出了一种综合的SAR目标识别框架。
- 罗天文杨桄郑南冯万里
- 关键词：合成孔径雷达目标识别
- 基于RS和GIS的作战电子沙盘实现技术研究被引量：3
- 2009年
- 作战电子沙盘可以有效地反映地形地貌特征,能以不同的带有动态效果的三维物体直观地表现各类作战单元,方便指挥官准确地反映当前的战场态势。研究了在RS和GIS环境支持下的作战电子沙盘实现技术,主要研究了数据的准备与处理、实现的关键技术以及对未来发展的展望。
- 王晓娟李德军徐忠林杨桄郑南
- 关键词：RSGIS
- 计算机层次分析法的图像判读研究
- 2009年
- 运用AHP和聚类分析法对图像判读决策进行了定量与定性研究,在判读人员主观判断的基础上,获取评估结果并对这些数据做出分析。
- 刘颖郑南武赫男
- 关键词：图像判读层次分析法
- 改进的自适应阈值区域图像分割方法在飞机目标识别中的应用被引量：3
- 2009年
- 阈值分割是图像分割的常用方法。本文提出采用基于改进的自适应阈值区域分割方法,提高了对飞机目标遥感图像的分割效果。结果表明,该分割方法具有针对性,比传统方法具有明显的优势。
- 郑南徐忠林
- 关键词：图像分割自适应阈值飞机目标
- 一种基于理想目标法的决策方法研究
- 2010年
- 通过对比几种典型的多目标决策方法，提出了一种逼近理想解方法和层次分析法相结合的理想目标法，通过验证，该方法在目标要害判定过程中具有较强的科学性和准确性。
- 罗天文刘颖郑南谭海峰刘首硕
- 构建三维实践教学体系,推进学员军事实践能力的提高
- 2008年
- 现代战争要求军队院校培养出适应未来战争需要并且具有较强军事实践能力的新型军事人才。本文阐述了三维实践教学体系的内涵,重点论述了如何通过课堂实践、部队实践和社会实践来提高学员的军事实践能力。
- 武赫男徐忠林刘颖杨桄周脉鱼郑南
- 关键词：课堂实践社会实践
- 基于子空间划分和视觉可识别度的波段选择方法研究
- 2023年
- 面对日益丰富的机载、星载高光谱传感器,及其相伴增多的高光谱数据,产生的数据量过大、波段冗余等问题一直是高光谱图像处理、解译的重难点。同时,利用高光谱遥感技术揭露伪装目标,也一直是现代遥感应用技术研究要点。在探测得到海量的地物光谱数据、具有冗余的光谱信息,设计恰当的数据降维技术具有至关重要的作用。降维处理的主要方法中的波段选择方法,其不但可以使图像数据的光谱信息在不失真的条件下实现数据降维,还能在其基础上对伪装目标及其背景实现精确区分,是当今利用高光谱技术进行军事应用的重要技术手段,同时也是国内外众多学者的研究热点。利用各类指标计算波段间的不同表现,并依据其参数选取代表性强的波段用于地物识别或分类来检验方法的优劣是目前比较常用的研究方式,但是面向特殊地物,如植被伪装目标的特定波段选择方法方面的实验研究现仍较少。研究选取绿色钢板、绿色伪装网、绿色假草皮,置于含有绿色健康植被、湿润裸地、干燥裸地的背景环境中,通过模拟真实环境中的伪装目标和背景地物进行波段选择及分类实验验证。首先通过分析光谱曲线,选取显著特征波段;其次结合根据波段间相关系数划分的子空间进行波段筛选;然后依据地物目标的图像亮度建立视觉模型,最终得到具有相对独立性和最佳可识别度的波段选择集合。并在支持向量机分类器和马氏距离分类器中同两种常用算法选择波段结果与全波段组合进行分类实验对比,实验发现所提出方法的波段选择结果相对于常用算法和全波段组合,分类精度和速度均有所提高。其中,相较于应用全波段进行分类,在两类分类器的分类结果,总体分类精度分别提高4.559 2%和2.364 8%, Kappa系数分别提高0.059 4和0.031 2,分类时间减少6.83 s。实验证明该方法能�
- 金椿柏杨桄卢珊陈强陈强
- 关键词：相关系数子空间划分
- 遥感图像中飞机目标的识别分类算法研究
- 遥感图像目标自动识别是图像处理和模式识别领域中重要的研究课题,具有很高的学术和实际应用价值。由于在军事领域中,飞机是重要的军事目标,也是侦察和打击的主要对象之一。因此,利用航空航天图像识别地面停放的飞机的类型,状态和数量...
- 郑南
- 关键词：遥感图像图像分割目标特征提取分类器
- 文献传递
- 基于空间域目标显著性分析的波段选择方法
- 2023年
- 作为遥感领域的新兴技术,高光谱成像为遥感影像处理分析和计算机视觉提供了海量内容。高光谱图像的优势在于电磁波谱的范围广度与高分辨率,能够将地物目标的光谱反射特性和差异特征更全面地表现出来,广泛地应用于地物分类、目标识别、异常检测等领域。但是,高光谱图像由于数据量繁重、信息重叠冗杂等问题,给图像处理、存储和传输带来一定挑战。选择合适的光谱波段可以在不改变原图像物理信息的情况下,达到较好的图像处理成果。为设计适合数据降维和目标地物分类的波段选择方法,提出将视觉显著性模型应用到波段选择方法中。首先引入基于图像空间分布的目标显著性算法进行波段图像处理得到目标显著图;其次,利用目标显著图分析地物之间在每一波段图像中的可分离程度定义为波段显著性。为避免波段信息重叠,在波段选择之前利用谱聚类算法将波段划分为若干子空间。然后在子空间内依据波段显著性降序排列,选择各子空间中目标显著性表现较好的波段组成波段子集;最后,在GF-5采集的高光谱图像数据进行方法验证,筛选有效的目标显著性算法,与常用的波段选择算法进行分类精度比较。结果表明,基于LC目标显著性算法的波段选择子集,在SVM分类器中具有优异分类结果,总体分类精度和Kappa系数达87.7800%和0.8053,优于应用全波段和其他三种波段选择方法的结果子集。
- 金椿柏杨桄卢珊刘文婧李德军郑南
- 关键词：高光谱遥感数据降维波段选择地物分类
- 高校专业课融入“课程思政”的思考与探索
- 2022年
- 课程思政作为中国高等教育独有的教学理念,是新中国成立以来高校思政教育工作的明确要求。将课程思政融入到专业课程中,不仅是一种课程理念,更是一种教学实践。本文在论述课程思政内涵的基础上,分析了专业课融入课程思政的认识误区,进而提出了专业课中融入课程思政的设计方法,对于强化专业课程的育人功能具有重大意义。
- 张凤晶郑南范秀英孙海波
- 关键词：教学理念立德树人
