粒子群优化神经网络的土壤有机质高光谱估测

针对提高土壤有机质高光谱估测精度的问题,该文对山东省泰安市的92个棕壤样本进行光谱去噪,剔除异常样本处理后,对光谱反射率进行11种变换,发现一阶微分变换最佳;然后计算土壤有机质含量与变换后光谱反射率的相关系数,选取5个特征波段,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机、粒子群优化神经网络4种方法建立土壤有机质含量高光谱估测模型并进行精度比较。实验结果表明,多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和粒子群优化神经网络模型的决定系数R2分别为0.520 3、0.665 4、0.735 0和0.853 0,均方根误差分别为2.12、1.99、1.45和1.08。研究结果表明,粒子群优化神经网络的反演精度高、稳定性强,可有效提高土壤有机质的光谱估测能力。     

高光谱影像特征子集选择方法

针对高维遥感数据的降维困难问题,该文提出并构建了一种融合粒子群优化算法全局寻优能力和支持向量机优秀分类性能的高光谱遥感影像特征子集选择与分类方法。通过引入混沌优化搜索技术改进融合粒子群优化算法的全局寻优能力;提出并采用一种基于粒度的网格搜索策略对支持向量机模型参数进行优化;利用二进制融合粒子群优化算法进行特征选择;然后,支持向量机采用该特征子集所对应的训练数据集进行模型参数优化和分类。实验结果表明该方法能有效地提取出用于分类的最佳波段,具有较高的分类精度。为高光谱遥感影像的特征选择与分类探索出了一种可行的方法。     

地面高光谱和PROSAIL模型的冬小麦叶绿素反演

针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题,该文基于地面高光谱和实测农学数据,采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦叶绿素。先通过PROSAIL模型模拟作物光谱,再对模拟光谱进行连续小波变换,筛选出敏感波段和尺度并应用于4组实测数据,最后利用小波系数和实测叶绿素构建偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络反演模型。研究结果表明,利用小波系数构建反演模型的精度相比于植被指数反演有所提高,在基于小波系数反演叶绿素的方法中偏最小二乘法精度略高于其他两种方法。通过将PROSAIL模型、连续小波变换和偏最小二乘回归结合能够实现冬小麦叶绿素遥感估算。     

基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究

准确估测森林叶片叶绿素浓度有助于进一步理解和模拟森林生态系统。基于江西省千烟州试验区主要树种光谱数据和相应叶绿素浓度等化学参量数据,使用高光谱指数和偏最小二乘(PLS)回归方法进行森林叶绿素浓度的反演,对具代表性的几种叶绿素相关的光谱指数进行反演能力评价,构造出表征叶绿素吸收特征的叶绿素吸收面积指数(CAAI),发现TCAR I(改进型的叶绿素吸收比率指数)和CAAI能较好地估测试验区森林主要树种的叶绿素浓度。针对叶片生化参量之间强相关现象,首先使用了叶片生化参量吸收特征分析方法,选定特定波段。然后对叶绿素浓度进行PLS回归估测,并从PLS获得估测模型的结果来评价和解释几种高光谱指数的叶绿素反演能力。     

小波分析在植物叶绿素高光谱遥感反演中的应用

监测叶绿素含量对研究作物与环境之间的相互影响具有重要的意义,高光谱遥感是提取叶绿素含量的可行技术.将小波分析的方法用于植物叶片的反射光谱,以小波系数作为回归变量来反演植物的叶绿素浓度.研究结果表明,通过对叶片光谱进行连续小波分解后得到的小波系数,可以准确地反演叶绿素浓度,反演的精度优于基于光谱指数的精度.     

基于高光谱的鲜桃叶片叶绿素含量检测

为实现鲜桃叶片叶绿素含量的快速无损检测,使用鲜桃四个生长时期的叶片光谱数据及其叶绿素含量数据,利用原始光谱及其变换形式,采用主成分分析和小波去噪预处理数据作为输入矢量,采用支持向量回归机和偏最小二乘法分别构建基于主成分分析-支持向量回归和小波去噪-偏最小二乘回归两种方法的预测模型,并与传统方法建立的模型结果进行比较。通过实验发现,整体建模结果最优的全生长期数据校正集和验证集模型的R2为0.872 7和0.871 4,RMSE分别为0.156 3和0.154 4;采用传统建模方法时,效果最优的是主成分回归模型,全生长期验证集模型R2为0.825 9,RMSE为0.174。结果表明:采用主成分分析-支持向量回归和小波去噪-偏最小二乘回归建模方法的建模效果均优于传统方法,能够应用于基于高光谱的鲜桃树叶绿素含量检测。     

植被生化组分的遥感反演方法研究

从反演物理模型提取植被生化组分含量的角度 ,分别在叶片和冠层水平探讨了反演生化参量的方法。在叶片水平 ,利用实验室测量光谱数据 ,较为准确地提取了水分和叶绿素含量 ,通过比较真实光谱数据与利用模型和真实参数模拟的光谱数据 ,得出如下结论 :模型能否准确描述某个参数的作用是能否真正准确反演该参数的关键。在模拟的冠层水平 ,基于多阶段反演思想 ,采用了分步反演策略 ,最终较为准确地反演了生化参数。     

基于连续小波分析的混合植被叶绿素反演

利用DB4小波函数对两个尺度4个数据集混合植被高光谱数据进行连续小波分析,分析小波系数与叶绿素含量之间的相关性,建立模型并利用验证数据进行验证,将模型精度与植被指数经验模型进行比较,最后进行了不同数据集之间的交叉验证。结果表明,在叶片尺度与冠层尺度上,基于连续小波分析进行混合植被叶绿素反演,所得模型精度均高于植被指数经验模型精度;在相同尺度上,模拟与实测数据集之间有相同的小波系数特征区域,可以用来进行叶绿素含量反演。     

结合PRO-4SAIL和BP神经网络的叶绿素含量高光谱反演

针对PRO-4SAIL辐射传输模型耦合BP神经网络反演叶绿素时存在过拟合、预测精度低的问题，本文以研究区内实测的高光谱数据和模拟光谱数据为数据源，在模拟样本数据构成的训练集中添加部分实测样本数据，构建BP神经网络叶绿素反演模型，然后利用剩余的实测数据进行模型验证与精度评定。结果表明：向训练集中加入少量实测数据，可以解决叶绿素反演模型过拟合的问题，叶绿素含量的预测精度得到提升，实现准确的反演路域植被信息，为路域环境植被环境遥感监测评价提供一定的技术支持。     

改进鲸鱼优化算法的叶片生化参数反演

为提高植被叶片生化参数的反演精度,利用扩展傅里叶幅度敏感性检验法对阔叶辐射传输模型进行敏感性分析,提取了叶绿素、类胡萝卜素、水分和干物质对应的敏感波段。在鲸鱼优化算法的基础上,引入改进的混沌序列对种群进行初始化,产生分布均匀的个体;再引入非线性收敛因子与权重对鲸鱼优化算法参数进行改进,并利用改进后的参数对个体位置进行更新,使算法更易遍历全局寻找最优解;然后在一次迭代完成时对适应度进行排序,选出适应度高的精英个体,通过扰动概率对精英个体进行高斯扰动,增加算法跃出局部最优的概率,形成改进鲸鱼优化算法;最后与粒子群优化算法的反演精度进行比较。结果表明,改进鲸鱼优化算法反演的叶绿素、类胡萝卜素和等效水厚度的精度均高于粒子群优化算法;其算法与分波段反演模型对生化参数的预测精度更高,可为定量预测植被叶片生化组分含量提供一定的理论和技术支持。     

阿克苏河-塔里木河水系水质污染遥感监测与评价

 采用Landsat TM数据分析了阿克苏河—塔里木河断面水质污染状况,通过波段的DN值和常规监测数据建立能反映水质状况的 污染物监测模型。结果发现,将2000年常规监测数据代入模型后,与遥感数据的结果基本吻合| 重建阿克苏河—塔里木河的连续水体 污染变化曲线,得出污染物浓度随着远离上游而增加。     

Monitoring drought dynamics in the Aravalli region (India) using different indices based on ground and remote sensing data

The hard-rock hilly Aravalli terrain of Rajasthan province of India suffers with frequent drought due to poor and delayed monsoon, abnormally high summer-temperature and insufficient water resources. In the present study, detailed analysis of meteorological and hydrological data of the Aravalli region has been carried out for the years 1984–2003. Standardised Precipitation Index (SPI) has been used to quantify the precipitation deficit. Standardised Water-Level Index (SWI) has been developed to assess ground-water recharge-deficit. Vegetative drought indices like Vegetation Condition Index (VCI) and Temperature Condition Index (TCI) and Vegetation Health Index (VHI) have been computed using NDVI values obtained from Global Vegetation Index (GVI) and thermal channel data of NOAA AVHRR satellite. Detailed analyses of spatial and temporal drought dynamics during monsoon and non-monsoon seasons have been carried out through drought index maps generated in Geographic Information Systems (GIS) environment. Analysis and interpretation of these maps reveal that negative SPI anomalies not always correspond to drought. In the Aravalli region, aquifer-stress shifts its position time to time, and in certain pockets it is more frequent. In comparison to hydrological stress, vegetative stress in the Aravalli region is found to be slower to begin but quicker to withdraw.     

使用FME与VBA提取机场方格网高程数据

因受机场工程设计软件的测量数据容量限制,基于LiDAR采集、点云分类后得到的地面点云数据LAS不能完整应用于目前设计软件进行设计计算。本文通过对拟选技术方案的筛选,提出了利用FME Workbench数据处理功能,结合VBA编程获取外部方格网平面数据的方法。该方法在FME Workbench中实现了地面点云数据构建TIN、采用逐点内插方法从TIN中提取方格网高程数据、等高线生成及相应图形处理与成果输出。最终通过实际算例证明了该方法的有效性。     

Landslide risk analysis between Giri and Tons Rivers in Himachal Himalaya (India)

The area around Sataun in the Sirmur district of Himachal Pradesh, India (falling between the rivers Giri and Tons; both tributaries of the Yamuna River) was studied for landslide vulnerability on behalf of the inhabitants. The study was made using extensive remote sensing data (satellite and airborne). It is well supported by field evidence, demographic and infrastructural details and aided by Geographic Information System (GIS) based techniques. Field observations testify that slope, aspect, geology, tectonic planes, drainage, and land use all influence landslides in the region. These parameters were taken into consideration using the statistical approach of landslide hazard zonation. Using the census data of 1991, vulnerability of the populace to the landslide hazard was accessed. As most of the infrastructure in the region is concentrated around population centres, population data alone was used for vulnerability studies.     

Gravity Changes Before Large Earthquakes in China: 1998-2005

Although it is well known that coseismic gravity changes take place during an earthquake, previous research has not yielded convincing evidence demonstrating that significant gravity changes occur before large earthquakes. Furthermore, even if we suspect that gravity changes occur before large earthquakes, we have yet to demonstrate how to consistently observe these changes for useful earthquake forecast that would bring benefits to society. We analyzed ground gravity survey data obtained in 1998, 2000, 200...     

GNSS系统及其技术的发展研究

阐述了国际上卫星导航系统的总体发展,对美、俄、欧、中的四大全球系统,以及相关的区域系统和增强系统进行了简单的介绍,研究分析了GNSS系统及其技术的发展趋势,同时分析了我国Compass全球系统面临的机遇和挑战,并提出了我国未来工作的建议.     

“4D”技术及其应用

介绍“４Ｄ”（即数字地面模型、数字正射影像、数字栅格地图和数字线划地图）系列产品的生产流程、关键技术、及其在耕地保护、防灾减灾救灾和城市规划等方面的应用方法。     

Virtual Australia: its key elements – know,think, communicate

Abstract

Virtual Australia is not a well-defined or agreed concept. This discussion paper conceptualises Virtual Australia as a ‘virtual [digital] model containing and representing all non-trivial objects and their contextual environment – from blue sky to bedrock – in real world Australia’. It describes a scenario for Virtual Australia, one or two decades from now, in which the locations and conditions of non-trivial objects and their environment are updated automatically through a combination of remote sensing and wireless communication technologies in support of a ‘Supranet’. It then examines the concept of the ‘Supranet’ – a pervasive information network based largely on wireless technology linking the physical world to a virtual model in real time – and develops and discusses three principal characteristics of the Supranet: the ability to have or collect specific information (know); the ability to process information (think); and the ability to communicate that information. If, in the near future, any or all non-trivial devices are to some extent able to know, think and communicate, the potential for object autonomy will be realised.     

自动车辆定位导航系统中传感器的误差分析

对国界定位导航系统中几种常见的辅助传感器所产生的误差进行了分析，导出了不同传感器的误差模型。这些误差模型是估计车辆位置的扩展卡尔曼滤波器的基础，同时也为选择适当的传感器提供了理论根据。