基于逻辑回归CA模型的溢油模拟与预测

结合逻辑回归方法和元胞自动机模型构建了逻辑回归CA模型,模型中的逻辑回归方法能够很方便地获取影响因子的权重,再设置起止条件等,便可以模拟出溢油的动态变化情况。把模型应用到Deep Spill项目的溢油模拟实验中,结果表明,从模型结果的形态看,模拟结果与检验结果吻合程度较高,能够很好地模拟出溢油扩散与漂移等重要的溢油特性。从统计分析中可知,模拟结果的总精度可达96.8%,Kappa系数达到0.834。     

海洋溢油风险评价与区划系统的设计与实现

海洋溢油不仅对生态环境造成巨大的损害,而且对国民经济和人民生活产生很大影响。海洋溢油风险评价与区划系统以GIS技术和数据库技术为支撑,由溢油源数据信息、敏感区区划信息、溢油风险评价、溢油风险扩散模拟和溢油风险区划组成。实现对渤海海域溢油风险源进行溢油概率以及溢油后溢油量的计算,并对针对不同季节溢油发生后的扩散进行动态模拟,最终生成溢油风险区划图。为有效降低溢油风险、预防溢油事故发生后造成海洋水体污染提供决策支持。     

基于GIS的海上溢油事故影响分析

本文主要阐述了海上溢油事故的基本现状,分析了其对生态环境造成的严重危害和对社会造成的经济损失,并总结溢油事故发生的原因,提出降低危害的建议。应用GIS技术可以在过去海上溢油事故进行分析的基础上,针对溢出油种的类型、、油层厚度、风速和海水温度等因子提取数学模型,应用到溢油事故中去,从而降低溢油事故所带来的损失。GIS技术的综合运用是对海上溢油事故进行预警和防治的一个有效的方法。     

利用生物地理学优化算法获取城市扩展元胞自动机模型参数

提出了一种基于生物地理学优化算法寻找城市扩展元胞自动机（cellular automata,CA）模型最佳参数的方法。转换规则制定及相应权重参数获取是构建城市扩展CA的核心和难点。生物地理学优化算法（biogeography-based optimization,BBO）通过模拟生物物种在栖息地的分布、迁移和灭绝来求解优化问题。利用BBO算法自动获取城市扩展CA模型参数值,构建BBO-CA模型进行城市扩展模拟实验,并与粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）、蚁群算法（ant colony optimization,ACO）、遗传算法（genetic algorithm,GA）及逻辑回归（logistic regression,LR）等方法相比较。结果表明,BBO算法具有较好的收敛性,可有效地快速自动寻找城市扩展CA模型最佳参数组合,获取的空间变量权重参数较为合理;BBO-CA模型明显提升了城市用地模拟精度,城市用地模拟精度为72.5%,相对PSO、ACO、GA、LR各算法分别提升了1.1%、1.2%、2.7%和4.0%,Kappa系数达到0.700,分别提升了0.015、0.016、0.034和0.046,且整体空间布局与实际情况更为接近,验证了应用BBO算法的可行性与优势。     

基于集合卡尔曼滤波动态优化CA模型参数的方法

传统元胞自动机(CA)模型的转换规则不随模拟过程的时间和空间而变化,难以模拟和表达非线性地理过程.提出基于集合卡尔曼滤波(EnKF)动态优化CA模型参数的方法,以提高模型对复杂地理过程模拟的适应能力.通过引入集合卡尔曼滤波到CA模型中,将模型参数与模型状态整合成一个联合状态矩阵(joint state matrix).再把该矩阵与观测数据输入到EnKF更新方程中,计算出新的参数值,并自动更新到模型中,从而实现动态调整模型运行轨迹,以更好地适应城市发展的过程模拟.将此方法应用于东莞市的城市模拟试验中,优化后的CA模型能在单参数和多参数优化中正确地调整模型参数,使其迅速地收敛于真值并趋于平缓,也能降低模型误差并获得更好的模拟结果.     

GNSS反射信号海面溢油回波DDM仿真研究

海上溢油已成为影响海洋生态环境的重要污染物之一,我国近40年发生约3200起海上溢油事故。当今用于监测海上溢油的遥感主要是光学和雷达卫星,卫星遥感往往重访周期长,而海上溢油事件时常发生,给海洋带来严重的环境污染,需要快速、准确的监测其状况。GNSS R技术具有全天候监测海洋的特点,因此更适合用于海面溢油检测。为了验证GNSS R技术在检测海面溢油的可行性,利用2013年中国青岛海洋溢油事故的遥感图像的溢油结果,作为仿真实验检测目标,进行岸基的GNSS R海面溢油检测仿真研究。利用Z V散射模型和海水／溢油的均方坡度(MSS)模型结合,建立了能反映海面状况GNSS散射信号特征的时延 多普勒图(DDM)。仿真得到DDM中检测到海面溢油区域,验证了利用GNSS反射信号进行海面溢油检测的可行性。      

基于HJ–CCD数据的海面溢油提取方法研究

快速、准确地获取溢油污染信息,对海洋的动态监测、保护和可持续利用具有重要意义。环境与灾害监测预报小卫星星座一号(HJ–1)是我国针对生态环境污染和灾害监测发射的新型卫星平台,但HJ–1 CCD多光谱数据的光谱波段较少,仅依赖光谱信息获取海面溢油范围的精度较低。因此,以墨西哥湾溢油事件为研究对象,在分析不同地物光谱特征的基础上,采用灰度共生矩阵,选择合适的纹理结构因子,提取HJ–1 CCD图像中影响溢油识别的地物纹理特征;建立光谱特征和纹理特征相结合的决策树模型,提取海面溢油信息,并与只考虑光谱信息的传统分类方法进行精度对比。结果表明,与最大似然分类法相比,决策树方法的油膜提取用户精度和制图精度分别提高了11.85%和4.28%。     

Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割

为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。     

MonoLoop:CA城市模型状态转换规则获取的一种方法

状态转换规则是元胞自动机(Cellular Automata,CA)的核心,如何获取并建立CA的状态转换规则是构建CA模型的关键。邻域作用是CA能够模拟复杂物理现象的核心驱动力,而在已有的用于城市增长模拟的CA城市模型中,因为邻域作用在模拟的过程中为时间动态的变量,其系数很难通过常用的Logistic回归方法识别,致使已有的CA城市模型的状态转换规则中,往往仅通过Logistic回归获取邻域作用之外的空间变量的模型参数,而邻域作用的参数通常采用主观赋值的方法。本文提出了CA城市模型的多指标评价(Multi-Criteria Evalua-tion,MCE)形式状态转换规则获取的一种新方法 MonoLoop,并针对北京市域1976～2006年的城市增长开展了该方法的实验。基于这种方法,一方面利用历史数据可以建立更为客观的状态转换规则;另一方面也可以大大降低模型参数识别的时间。     

城市扩展极限学习机模型

城市空间结构及其扩展的模拟是城市科学管理与规划的重要前提,本文基于极限学习机提出了顾及不同非城市用地转化为城市用地差异与强度的城市扩展元胞自动机模型（ELM-CA）。模型验证表明：①ELM-CA模型的模拟精度达到70.30%,相比于逻辑回归和神经网络分别提高了2.21%和1.54%,FoM系数分别提高了0.025 9和0.017 9,Kappa系数分别提高了0.024 7和0.016 9,且Moran I指数接近于实际值,说明极限学习机模型较逻辑回归和神经网络能更有效模拟城市扩展的空间形态及其变化;②ELM模型的训练时间仅为神经网络的1/3左右,体现了ELM学习速度的优势;③在小样本情况下,逻辑回归和神经网络都受到明显的影响,而极限学习机还能保持良好的性能,这个特点使其在样本难以获取的情况下具有明显的优势。两个时相的城市扩展模拟与真实数据的比较表明：基于极限学习机的城市扩展元胞自动机模型（ELM-CA）,简化了CA模型的复杂度,并在小样本情况下能有效提高模拟精度,适合于复杂土地利用条件下城市扩展模拟与预测。     

SAR图像不同油膜特征的最佳分割方法选择

SAR图像溢油分割是SAR溢油监测中一个重要环节。文中选取4种不同形状、尺寸和对比度的SAR油膜数据,分别采用双峰阈值分割法、最大熵分割法、区域生长法、分水岭算法、图割法、水平集方法等6种方法进行溢油信息提取,探讨适合于不同油膜特征的最佳提取方法。结合现有尺度分割标准,提出一种SAR图像溢油信息评价指数——有效分割指数(Effective Segmentation Index,ESI),对不同分割方法得到的溢油提取结果进行定量评价,得出了不同特征油膜所适合的最佳分割方法。     

星载红外数据应用于大型事故溢油

使用NOAA卫星数据(AVHRR)同时对“阿提哥”号和“塔斯曼海”号溢油事件做出分析和研究。对出事海域的卫星数据进行了拉伸和彩色合成等图像增强处理,突出了影像上的油污特征;并根据其理化特性,设计算法实现了计算机对油污的自动判别;最后,估算了事故所溢油量,为事故后的调查、取证工作提供了良好依据。     

简缩极化特征值分析的溢油检测

为有效利用简缩极化SAR进行海洋溢油检测,本文基于简缩极化特征值分析,提出了3个用于简缩极化溢油检测的参数,引入了基于简缩极化特征值分解的简缩极化熵Hc(Compact Polarization Entropy)、简缩极化比参数PFc(Compact Polarization Fraction)、简缩极化基准高度PHc(Compact Polarization Pedestal Height)特征进行海洋溢油检测。海表的散射类型主要为低熵散射(小粗糙面发生的Bragg散射),为弱去极化、弱散射过程随机性状态,由于溢油会阻尼海水的Bragg散射,使其熵值变高、呈去极化、强散射过程随机性状态,故简缩极化熵、简缩极化比参数和简缩极化基准高度可以用来检测海洋溢油。本文采用C波段的Radarsat-2、SIR-C/X-SAR数据进行了实验,结果表明:简缩极化熵、简缩极化比参数和简缩极化基准高度能够有效抑制疑似溢油,使海水与疑似溢油差异变小;突出溢油区域,使海水与溢油的可区分性变大。     

基于多特征的SAR影像溢油暗斑提取

由于星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)溢油影像包含大量斑点噪声,仅依靠传统模糊聚类方法不能有效提取出其溢油区域。针对SAR图像存在的斑点噪声问题,本文提出了一种结合多特征与改进模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)的溢油暗斑提取方法。该方法首先提取影像的多个特征,以便更加充分地反映影像信息;然后同时考虑像素与其邻域的强度和空间位置关系,以此来构造模糊加权因子,进而定义目标函数;最后通过迭代最小化目标函数,获得最佳溢油暗斑提取结果。文中对真实的SAR溢油影像进行了溢油暗斑提取实验,并分别与利用单一特征和加入邻域关系的模糊聚类方法得到的提取结果进行对比分析,实验结果证明了本文方法的有效性。     

城市扩张CA模型的参数敏感性分析

以广州市番禺区为研究区,构建了相应的城市扩张CA模型,从采样、邻域结构和微观元胞尺度等方面研究了CA模型的敏感性。首先通过改变模型采样比例、样本各个类别的比例等研究样本对模型参数的影响。然后分析不同的邻域结构与模型模拟精度的关系,并从微观尺度分析邻域元胞对中心元胞的影响。最后从空间尺度上分析CA模型在各种不同分辨率下的模拟结果,用景观指数剖析模拟结果的形态,同时在元胞摩尔邻域内分析其3×3邻域的城市发展密度变化情况。实验表明:(1)适当提高采样比例,会得到精度较高的权重,但训练样本中城市用地的比例应该与城市用地的转变量在全区的占比相匹配。(2)不论是采用摩尔邻域还是冯诺依曼邻域,模拟精度均随着空间尺度的增加而降低。在同一空间尺度下,采用摩尔邻域的模拟结果略好。相比冯诺依曼4个邻域元胞,摩尔邻域中的角点对中心元胞具有更大的影响。(3)随着空间分辨的降低,模拟结果的斑块数、斑块密度、聚集度和分形维度值在减少,结构变得简单,而且在微观的摩尔邻域中城市发展密度正在减少,即由高密度向低密度转换。     

耦合遥感观测和元胞自动机的城市扩张模拟

在传统元胞自动机(CA)模型中,静态的模型参数和模型误差不能释放是影响城市扩张模拟效果的两个重要原因。文中引入集合卡尔曼滤波方法到CA模型中,提出了基于联合状态矩阵的地理元胞自动机。该模型在模拟过程中可以通过同化遥感观测数据,动态地调整模型参数和纠正模拟结果,使模型参数能够反映转换规则的时空变化,同时也能较好地释放积累的模型误差。将模型应用于东莞市的城市扩张模拟中,实验结果表明,模型能够准确地调整模型参数使之符合城市发展模式,同时也能有效地控制模型误差,其模拟的空间格局与真实情况吻合。     

世界卫星海洋遥感三十年

全面扼要地介绍30a来世界卫星海洋遥感所取得的主要成就及主要海洋卫星探测器的技术性能,重点介绍海洋遥感——海洋水色、海面地形、海面风场以及波浪、溢油和海冰监测等方面的技术进步和应用研究进展。