EMD-Wavelet-ICA耦合模型及其在GPS坐标序列降噪中的应用

在分析比较经验模态分解(EMD)、小波变换(Wavelet)和独立分量分析(ICA)优缺点的基础上,提出一种新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型。该模型充分利用了EMD的自适应性,对原始信号进行分解获得不同频率的模态函数(IMF),采用标准化模量的累计均值对IMF进行尺度划分;进而分别采用Wavelet和ICA对高频和低频IMF进行降噪,将降噪后的IMF进行多尺度重构,获得降噪后的信号;采用信噪比、标准差、偏差和相关系数等指标对降噪效果进行评价。仿真数据和GPS坐标序列的处理结果表明:与EMD模型和EMD-ICA模型相比,新模型的标准差、偏差均有不同程度的减小;信噪比和相关系数有一定程度的增大,可以获得更好的降噪效果。     

1960—2009年中国夏季极端降水事件与气温的变化及其环流特征北大核心CSCD

使用1960—2009年中国610个气象站逐日降水和气温资料及NCEP再分析资料,采用奇异值分解方法研究了近50年中国夏季平均气温与极端降水事件频数的关系,并对比分析了两者变化相应的大气环流差异。结果表明,我国的西北和长江以南地区极端降水事件频数与气温呈正相关关系,而东北—西南走向一带为负相关关系。夏季气温和极端降水事件均在1992年左右发生突变。突变前850hPa风场存在一个中心位于内蒙古的异常大陆气旋环流,而突变后变为异常大陆反气旋环流,这个异常气旋(反气旋)会增强(削弱)冷空气南侵入我国,从而导致我国气温突变后高于突变前。突变前,西部和长江以南地区分别为异常西风水汽输送和异常西南水汽输送,水汽均为异常辐散,极端降水事件偏少;东北—西南一带为异常西南水汽输送,水汽异常辐合,极端降水事件偏多;突变后,反之。     

强度尺度分解方法在气候温度场检验中的应用

本文首次将Casati等提出的强度尺度分解方法应用到气候地表温度场的检验中,探讨此方法用于评估气候模拟场误差的详细空间信息的适用性。以新一代气候系统模式模拟的月平均地表温度为例,传统的统计分析方法（较为常用的是空间相关系数和均方根误差、EOF分析等）不能完全反映模拟场误差的空间信息;强度尺度分解方法可计算不同阈值和空间尺度上的均方误差和模拟技巧,评估对应的模拟能力,定量给出模拟场主要误差的空间信息（误差范围即温度阈值及对应的空间尺度）,例如,亚洲东部地区1月单年及多年平均的模拟场在230 K阈值1600 km模拟技巧非常低。本研究表明强度尺度分解方法适用于气候温度场的检验评估,能定量给出误差的空间信息。     

奇异值分解法在病态问题中的应用

用截断奇异值分解法和修正奇异值分解法对大地测量病态问题进行了处理,并与最小二乘的结果进行了比较,最后将两者方法进行结合同样对病态方程进行了处理,得到了结合奇异值分解的解,并与截断奇异值、修正奇异值分解的解以及真值进行比较,发现结合奇异值分解的解即修正奇异值截断法比截断奇异值和修正奇异值的解更加靠近于真值,修正奇异值截断法相比于截断奇异值和修正奇异值法对于病态方程抗干扰能力更强,更具有实际意义。     

多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建

鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。     

SAR图像海岸线检测的区域距离正则化几何主动轮廓模型

合成孔径雷达(SAR)卫星遥感图像可以极大地提高全国海岸线覆盖频率,然而受到海洋波浪所引起的随机海水表面粗糙度的影响,海岸目标与海水背景边界易混淆不清,因此本文提出了基于区域距离正则化几何主动轮廓模型(RDRGAC),引入距离正则项,解决重复初始化水平集函数为符号距离函数的问题,提高了算法收敛速度。此外,将区域面积项系数与SAR图像等效视数(ENL)建立非线性拟合关系,实现RDRGAC模型根据不同SAR遥感图像的自适应调整,改善海岸线自动提取精度。通过河北省北戴河和大连市金州湾SAR数据海岸线提取对比试验,验证了所提方法的有效性。     

干涉图像第二类统计Goldstein自适应滤波方法

干涉图滤波是InSAR数据处理中的关键步骤之一,滤波结果的优劣会直接影响到相位观测的质量和最终产品精度。本文结合干涉图滤波算法的研究进展,对Goldstein频率域滤波及其经典改进算法进行了系统分析和比较,在此基础上提出了一种基于第二类统计的稳健相干性估计量的Goldstein自适应滤波方法。本文采用模拟数据和Envisat ASAR真实数据与现有方法进行了验证,试验结果表明,新的滤波方法在保持细节和抑制噪声方面优势更加明显。     

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。     

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

岬湾海滩剖面中长期变化特征及其控制因素——以青岛石老人海滩为例

了解海滩剖面变化可以更好地理解海滩动态过程。利用2007年5月~2014年12月近8 a青岛石老人海滩剖面的实测资料,计算剖面各段单宽体积变化量及后滨宽度,结合交叉小波和小波相干分析方法,探讨海滩剖面中长期淤蚀变化特征及其控制因素。结果表明,近8 a来海滩剖面表现为侵蚀状态,不同岸段侵蚀程度不同。剖面1岸段侵蚀明显,剖面2和剖面3岸段轻微侵蚀。剖面的变化过程可划分为平稳期、剧变期和微调期3个时期。各时期剖面的季节性变化较复杂,平稳期具冬蚀夏淤的交替变化特征,整体淤蚀量较小;剧变期剖面呈阶段性蚀退,变化幅度相对较大,微调期剖面可能仍处于剧变期的恢复阶段,季节性变化不明显。剧变期和微调期的小波交叉谱和相干谱分析显示,波浪和前滨单宽体积相干性较好,尤其当大于2 m的波高达到10%以上,海滩地形可以和波高变化产生同周期的变化。因此波高变化基本控制了剖面的季节变化。而海滩长周期变化主要受控于风暴潮作用及其漫长的恢复期,沿岸输沙和海平面变化则一定程度上导致了剖面长期侵蚀格局的形成。