利用单一混沌系统实现的加密算法结构简单且容易被攻击,采用多个混沌系统加密是提高加密系统安全性的有效措施。文中提出一种基于循环移位和多混沌映射的图像加密算法,循环移位操作可以有效地改变图像的像素值。首先,利用分段线性混沌映...利用单一混沌系统实现的加密算法结构简单且容易被攻击,采用多个混沌系统加密是提高加密系统安全性的有效措施。文中提出一种基于循环移位和多混沌映射的图像加密算法,循环移位操作可以有效地改变图像的像素值。首先,利用分段线性混沌映射(Piecewise Linear Chaotic Map,PWLCM)和Logistic映射产生不同的混沌序列,并根据不同混沌序列生成索引矩阵和循环移位数。然后,根据索引矩阵对明文图像进行置换操作,根据循环移位数对置换图像依次做左循环移位操作。最后,通过Logistic混沌序列和PWLCM混沌序列对循环移位后的图像进行置乱和扩散操作,最终得到加密图像。对图像直方图、信息熵、差分攻击、相关性进行的测试和分析结果表明,所提加密算法具有高安全性和抵御各种攻击的能力,可以应用于图像加密系统中。展开更多
利用遥感技术提取冬小麦种植面积及年际变化监测,可为农业经济的宏观决策提供可靠的依据.自2013年我国首颗高分卫星发射以来,高分一号卫星数据以其高分辨率的优势成为了我国农业遥感监测的主要数据源之一.本文以高分一号卫星携带的16m...利用遥感技术提取冬小麦种植面积及年际变化监测,可为农业经济的宏观决策提供可靠的依据.自2013年我国首颗高分卫星发射以来,高分一号卫星数据以其高分辨率的优势成为了我国农业遥感监测的主要数据源之一.本文以高分一号卫星携带的16m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)数据为主要数据源,以开封县为例,采用Google Earth(以下简称GE)0.3m遥感影像为样本辅助数据,加上人工目视解译选择样本控制点,采用监督分类中的最大似然法提取冬小麦种植面积,并利用样本点对分类结果进行精度验证和年际变化监测.实验数据表明:采用冬小麦生长周期内的11月份到翌年4月份间的一幅高质量GF-1/WFV影像,利用本文给出的处理流程提取冬小麦面积均可达到农业使用的标准,且1月份为开封县冬小麦提取的最佳时像.同时,采用2013年12月29日、2015年2月25日及2016年2月20日的开封县GF1/WFV数据,面积提取精度均达到95%以上,kappa系数均大于0.96,种植面积提取的数据均略小于河南省统计局公布的数据,但两者呈现出的波动趋势是一致的.结果表明以GF-1/WFV影像为主要数据源,GE影像为辅助数据进行县域尺度上的冬小麦面积提取及年际变化监测的方法是有效可行的.展开更多
文摘利用单一混沌系统实现的加密算法结构简单且容易被攻击,采用多个混沌系统加密是提高加密系统安全性的有效措施。文中提出一种基于循环移位和多混沌映射的图像加密算法,循环移位操作可以有效地改变图像的像素值。首先,利用分段线性混沌映射(Piecewise Linear Chaotic Map,PWLCM)和Logistic映射产生不同的混沌序列,并根据不同混沌序列生成索引矩阵和循环移位数。然后,根据索引矩阵对明文图像进行置换操作,根据循环移位数对置换图像依次做左循环移位操作。最后,通过Logistic混沌序列和PWLCM混沌序列对循环移位后的图像进行置乱和扩散操作,最终得到加密图像。对图像直方图、信息熵、差分攻击、相关性进行的测试和分析结果表明,所提加密算法具有高安全性和抵御各种攻击的能力,可以应用于图像加密系统中。
文摘利用遥感技术提取冬小麦种植面积及年际变化监测,可为农业经济的宏观决策提供可靠的依据.自2013年我国首颗高分卫星发射以来,高分一号卫星数据以其高分辨率的优势成为了我国农业遥感监测的主要数据源之一.本文以高分一号卫星携带的16m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)数据为主要数据源,以开封县为例,采用Google Earth(以下简称GE)0.3m遥感影像为样本辅助数据,加上人工目视解译选择样本控制点,采用监督分类中的最大似然法提取冬小麦种植面积,并利用样本点对分类结果进行精度验证和年际变化监测.实验数据表明:采用冬小麦生长周期内的11月份到翌年4月份间的一幅高质量GF-1/WFV影像,利用本文给出的处理流程提取冬小麦面积均可达到农业使用的标准,且1月份为开封县冬小麦提取的最佳时像.同时,采用2013年12月29日、2015年2月25日及2016年2月20日的开封县GF1/WFV数据,面积提取精度均达到95%以上,kappa系数均大于0.96,种植面积提取的数据均略小于河南省统计局公布的数据,但两者呈现出的波动趋势是一致的.结果表明以GF-1/WFV影像为主要数据源,GE影像为辅助数据进行县域尺度上的冬小麦面积提取及年际变化监测的方法是有效可行的.
