基于压缩感知的地基红外云图云状识别

为了对地基全天空红外测云仪获得的云图进行分类,该文从压缩感知理论出发,提出了一种利用云图灰度稀疏性进行云状识别的新方法。首先运用典型云图样本构造冗余字典,然后通过梯度投影 (GPSR) 算法和正交匹配 (OMP) 算法求取测试样本在冗余字典中的l1范式最优解,最后利用残差法和稀疏比例法对云状进行判别并输出。采用压缩感知理论进行云状识别,降低了对特征提取技术的要求,为云状的自动识别提供了新思路,对典型波状云、层状云、积状云、卷云和晴空的总体识别率分别达到75%,91%,70%,85%和93%,平均识别率为82.8%。     

一类信号恢复问题的投影迭代硬阈值算法

本文给出了基于L₀模求解该问题的非凸模型,借助于稀疏正则化方法来克服问题的不适定性。该模型利用紧小波框架对信号进行稀疏逼近,并利用L₀模度量稀疏性。提出了求解该模型的投影迭代硬阈值算法,并证明了算法的全局收敛性。该算法每一步都有闭式解,计算过程简洁高效。数值实验表明,方法在重建信号的视觉质量和量化指标方面均优于所对比的pFISTA方法。     

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。     

基于曲波稀疏变换的拉伸校正方法

动校正是地震数据处理中的重要步骤,但它在校正过程中会产生子波拉伸畸变效应,随着偏移距的增大,会出现主频降低、振幅扩大的现象。由于存在拉伸畸变,同相轴未被拉平,导致非同相叠加,会引起水平叠加剖面的频率失真和分辨率下降,因此,拉伸校正是提高水平叠加剖面分辨率的关键。子波拉伸畸变在曲波稀疏域中是不相干的,可以将拉伸校正视为是一个非线性优化过程。通过度量稀疏域中数据的稀疏性,使用一种快速有效的算法,来优化子波拉伸畸变生成的非线性问题,最终实现消除子波拉伸畸变的目的。曲波稀疏变换拉伸校正方法能够消除由动校正带来的子波拉伸畸变,恢复远偏移距处的高频信息,校平同相轴。综合模型数据和实际资料处理,曲波稀疏拉伸校正方法能够显著提高水平叠加剖面的分辨率。     

加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像

加速迭代硬阈值(AIHT)作为一种压缩感知(CS)算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法(SBL),在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法(IRLS)和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。     

寡照对温室黄瓜花果期生长及产量品质影响研究

为了探讨寡照对日光温室黄瓜花果期生长发育、产量和品质的影响,以黄瓜品种“德瑞特L108”(Cucumis sativusL. cv.Derit L108)为试材,通过不同遮阴日数（1 d、3 d、5 d、7 d、9 d）及恢复控制试验,研究寡照对日光温室黄瓜生长及果实品质的影响。结果表明：1）持续寡照日数超过5 d,黄瓜株高和茎粗生长受到显著影响,尤其是茎粗存在变细现象,7 d以上对植株生长影响不可逆。2）黄瓜果实横径、长度生长速率和果重受寡照影响程度存在一定差异,果实上下两端横径长势对寡照较为敏感,连续寡照3 d时影响即达显著水平,可导致上端横径生长速率降低0.87 mm·d-1,下端为0.73～0.99 mm·d-1;果实中部横径和长度增长速率在寡照5 d以上时影响达显著水平,生长速率降低0.88 mm·d-1和0.87～1.00 cm·d-1;与对照（以CK表示）相比,寡照3 d的单果重降低18.7 g,寡照日数每延长1 d,单果重降低2～3 g。3）果实的外观等级受寡照影响较大,1～5 d寡照,特级果比例降低9.4%～43.0%;持续寡照5 d以上二级果和坏果比例明显升高,连续寡照9 d,二级果和坏果比例达到20%和25%;寡照3 d以上,果实含水率与CK差异即达到显著性差异;维生素含量对寡照影响反映敏感,1～5 d寡照,果实维生素含量降低6%左右,7 d以上的寡照日数,则降低10%～13%;寡照持续日数超过5 d,花青素和有机酸含量影响较大;持续寡照日低于7 d时,可溶性糖含量对寡照影响敏感度相对较低,超过7 d其含量达到显著性差异,且寡照日每延长1 d,其含量降低4%。     

稀疏矩阵技术及其在天测与测地VLBI数据处理中的应用

介绍了稀疏矩阵的四种常见形式以及稀疏矩阵技术在天测与测地VLBI数据处理中的应用。推演了天测与测地VLBI数据综合解算中所用稀疏矩阵形式下待估参数求解和协方差矩阵估算的算法。通过对是否采用稀疏矩阵技术时方程求解 (乘法和加法 )运算对数的估算和比较 ,表明普通最小二乘方法的运算对数约为参数总数的 3次方 ,而采用稀疏矩阵技术时的运算对数近似与参数总数成线性关系 ,从而能够在现代空间对地观测技术的大样本数据处理中显著缩短计算时间。     

GPS动态数据处理中的快速Kalman滤波算法

根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵.再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数.在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率.     

中国畜禽养殖的空间分析及分区研究(英文)

The capacity of livestock breeding in China has increased rapidly since 1949, and the total output of meat, poultry and eggs maintains the world’s top first in recent 20 years. Livestock emissions and pollution is closely associated with its population and spatial distribution. This paper aims to investigate the spatial patterns of livestock and poultry breeding in China. Using statistical yearbook and agricultural survey in 2007, the county-level populations of livestock and poultry are estimated as equivalent standardized pig index (ESP), per cultivated land pig index (PCLP) and per capita pig index (PCP). With the help of spatial data analysis (ESDA) tools in Geoda and ArcGIS software, especially the Moran’s I and LISA statistics, the nationwide global and local clustering trends of the three indicators are examined respectively. The Moran’s I and LISA analysis shows that ESP and PCP are significantly clustering both globally and locally. However, PCLP is clustering locally but not significant globally. Furthermore, the thematic map series (TMS) and related gravity centers curve (GCC) are introduced to explore the spatial patterns of livestock and poultry in China. The indicators are classified into 16 levels, and the GCCs for the three indicators from level 1 to 16 are discussed in detail. For districting purpose, each interval between gravity centers of near levels for all the three indicators is calculated, and the districting types of each indicator are obtained by merging adjacent levels. The districting analysis for the three indicators shows that there exists a potential uniform districting scheme for China’s livestock and poultry breeding. As a result, the China’s livestock and poultry breeding would be classified into eight types: extremely sparse region, sparse region, relatively sparse region, normally sparse region, normal region, relatively concentrated region, concentrated region and highly concentrated region. It is also found that there exists a clear demarcation line between the concentrated and the sparse regions. The line starts from the county boundary between Xin Barag Left Banner and Xin Barag Right Banner, Inner Mongolia Autonomous Region to the west coast of Dongfang County, Hainan Province.     

过完备字典稀疏表示的云图超分辨率算法

提出一种基于过完备字典稀疏表示的云图超分辨率算法。首先,联合训练针对低分辨率与高分辨率云图块的两个字典Dl和Dh,保证对应的低分辨率与高分辨率云图块关于各自的字典具有相似的稀疏表示;其次,通过求解优化问题,获得待处理云图每个低分辨率云图块关于Dl的稀疏表示,并将表示系数用于Dh以生成对应的高分辨率云图块;最后,运用最速下降算法,得到满足重构约束的高分辨率云图。红外与可见光云图的数值实验验证了本文算法的有效性,表明本文算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法。