波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

对青藏东北缘现今块体划分、运动及变形的初步研究

利用2维非连续变形分析方法（DDA），以位移代替围压作为边界约束力，研究青藏东北缘现今块体划分及其运动变形。根据该地区地质构造及地震活动，以GPS点测量位移作为模拟结果约束点，得出了较合理的块体划分模型和随时间演化的主应变分布图，并把应变高值区与近几年来发生的5级以上地震作对比，得出了研究区内地震危险性可能较大的区域。另外，对模拟的甘青块体与阿拉善块体的边缘带断裂左旋运动做了大概计算。     

远在天边和近在眼前的天文学前沿--高红移星系和太阳系外行星

介绍了目前人类在探索遥远和近邻宇宙这两个前沿方向上的一些进展，主要涉及高红移星系，包括作为活动星系核的类星体和太阳系外行星的发现情况、研究方法、科学意义以及未来的计划和展望。     

高陡土坡喷锚(土钉墙)支护施工技术

通过长沙电力学院西区永久性锚拉挡墙施工实例,介绍喷锚(土钉墙)的施工方法,质量控制关键点等施工技术.     

利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究

高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分^[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的^[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。     

紫叶李在高温高湿条件下色素含量及光合速率的研究

用分光光度法和C I-340便携式光合测定系统,测定了紫叶李在不同温湿度条件下光合色素含量变化和光合速率日变化。结果表明:(1)紫叶李叶片中叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素的含量随着温度的升高而增加,随湿度的增加而减少,花青素含量在高温高湿条件下逐渐降低。(2)紫叶李的光合速率在大田自然条件下呈不对称双峰日变化曲线,而在高温高湿条件下午休现象消失,光合速率随温度的升高而增强。