GPS数据处理中基准站的加权及其影响

将Bayes估计中的全部参数加权扩展为部分参数加权，从Bayes定理出发导出了参数估值公式和精度估计公式；推导了GPS数据处理中基准站加权不当对平差值的影响公式；证明了基准站加权不当时将影响参数估值的最优性，使估值精度降低，并用算例估计了基准站加权不当对框架参数影响的大小。     

黄土塬区坡面及小集水区泥沙输移比变化特征

文章首先推荐了计算泥沙输移比SDR时，所需侵蚀量、输移量的量测方法：侵蚀量用坡长为20m（水平距）、宽5m直线坡，在不同降雨及土地利用下，通过小区出口断面的泥沙量；输移量为坡长大于20m的径流小区小集水区出口处的拦蓄量。然后通过黄土塬区坡面坡度为9%的30m、40m、60m径流小区9年野外实验所得45组有效数据的分析，发现单宽最小径流率qmin和最大含沙量ρmax可判别坡面泥沙侵蚀与输移的对比关系，即输移比SDR，并依据这些参数值，可将侵蚀输移状态划分为“侵蚀——输移区”，“侵蚀——堆积——输移区”和“侵蚀——输移挠动区”3个侵蚀输移状态类型区，同时通过研究给出了各区之间过度转换临界值的计算公式，即ρmax=11.96 0.117qmin和qmin=0.187ρmax-85.676。并能过对21条塬面不同面积（0.5hm^2-41.3hm^2）、坡长（30m-965m)小集水区淤积（输移量）的测量，将测量值与标准小区侵蚀量作对比，计算出各自的输移比SDR，并分别建立了SDR与坡长L、SDR与集水面积A的关系式，即SDR=2.85L^-0.306和SDR=0.735A^-0.151，为快速估算塬面小集水区泥沙输移比SDR值提供了方便。最后，分析了植被覆盖、土壤含水状况、人为活动等其它基因素对泥沙输移比SDR的影响。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

抗差岭型主相关估计及其误差影响

针对法方程系数阵病态和观测值存在粗差对估值结果造成双重影响的问题,在岭型主相关估计的基础上引入抗差M估计模型,提出了一种抗差有偏估计的新方法--抗差岭型主相关估计.推导出了相应模型的抗差解及误差影响函数,并进行了计算分析.与主成分估计不同的是,该方法按主成分对观测值的影响程度大小对其进行舍取,在尽可能保留有用观测信息的基础上克服了病态性和粗差的影响.     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

一种自适应两阶段卡尔曼滤波算法

当动力学模型存在未知的随机系统偏差时,两阶段卡尔曼滤波要优于标准卡尔曼滤波。两阶段卡尔曼滤波的基础是准确的知道随机系统偏差的统计特性,这在实际过程中是很难做到的。提出了基于新息向量的自适应两阶段卡尔曼滤波。它不仅能够很好的估计随机系统偏差,而且在随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的效果。最后通过一个仿真算例,验证了自适应两阶段卡尔曼滤波的适用性。     

农户的耕地非农转换价值及态度模型——基于西宁市的实证研究

耕地非农转换是城市化进程中的必然过程,并对城乡不同农户产生差异性影响。立足农户层面,针对耕地非农转换过程的特征,建立多元情景,分析基于农户视角的耕地非农转换价值及差异性,构建农户的耕地非农转换态度模型。并以西宁市市区为例,完成22个村812户农户的入户调查,建立了耕地征用程度、土地开发方向、空间区位和城市位置4个分析框架,形成13种情景农户的耕地非农转换价值及态度模型。结果表明：农户的耕地非农转换价值内容呈现多元化特征,影响农户征用态度和生活满意度的因素较为复杂多样,经济来源增加成为耕地非农转化农户生活满意度和征用态度模型中最为主要的影响因素。提高对耕地价值的全面系统认知,可为丰富和完善土地利用政策提供借鉴。     

威海市温泉汤温泉形成模式

温泉汤温泉是威海地区一个非常重要的温泉,综合地球化学和地质调查方法,分析温泉汤温泉的形成模式。本文采集温泉汤温泉水样进行了水化学和氢氧稳定同位素测试,通过分析温泉水的水质类型、补给来源,估计水循环深度,结合地热地质条件进一步丰富了地热成因机制。水化学Piper分析图表明温泉水属于Na-Cl型温泉,水岩作用分析表明温泉水具有浅层水的特征,而氢氧稳定同位素值分布于中国东部大气降水线附近,推测温泉水主要受大气降水、地表水、地下水等浅层水的影响。根据δ~2H同位素高程效应,计算得到温泉的补给高程为225～265m之间,根据周边地形地貌特征,南部山区约为240m左右,确定南部山区是主要的补给源。综合分析认为,大气降水从温泉汤温泉南部山区汇聚到盆地中,大气降水、地表水、地下水等通过断裂破碎带在深部进行热交换形成温泉热水,然后运移到地表,出露成温泉汤温泉。通过成因模式分析,为温泉汤温泉的资源评价和开发利用提供科学依据,也为威海地区其他温泉的研究和开发利用提供参考。     

链状亚历山大藻组蛋白H3基因克隆与生长过程中的表达分析

链状亚历山大藻(Alexandrium catenella)是一种典型的产毒赤潮甲藻。甲藻曾被认为没有组蛋白,但近年来在多种甲藻中检测到全部四个核心组蛋白的活跃转录,而目前对甲藻中组蛋白表达模式与具体功能还缺乏深入的研究。本文报道了链状亚历山大藻组蛋白H3变体之一H3.c的全长ORF序列的克隆和分析;分析了链状亚历山大藻生长过程中组蛋白H3在基因和蛋白水平的表达。目前研究发现的链状亚历山大藻H3变体共三个,其中H3.b在N末端序列与其他物种差异最大,为链状亚历山大藻特有的H3变体。对数生长期的组蛋白H3在基因与蛋白水平上均活跃表达,但表达量并不会随着爆发性增长而显著变化,其中H3.b的基因表达在对数末期呈现上调;培养至衰亡期,各H3变体表达均下调,尤其在蛋白水平上呈现明显衰减。结合前期研究,本文认为链状亚历山大藻三个H3均为复制非依赖型(RI)变体,一些变体可响应伴随藻不断生长而逐渐增强的细胞密度等复杂胁迫,推测其参与某些表观遗传修饰,调控生长进程;而衰亡期基于H3的表观遗传调控受到抑制。     

基于高光谱的湿地植被分类研究

光谱特征的选择对于湿地植被的识别精度和效率有直接的影响。本文以萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,基于Hy Map航空高光谱遥感影像数据,分析湿地植被的一阶微分和二阶微分光谱特征。在上述分析的基础上基于均值置信区间的波段选择法对一阶微分、二阶微分进行波段选择,根据获取的有效特征波段构建特征集,利用C5决策树分类算法产生规则集,并对实验区的湿地植被进行了分类研究。结果表明:湿地植被的一阶微分、二阶微分能够突出不同湿地植被光谱曲线在不同波段的增速不同,利用均值置信区间的波段选择法能够对特征波段起到降维效果,根据降维后的特征波段采用C5决策树分类算法,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并达到较好的分类精度。