基于单元复制的通用化离散格网系统生成算法

本文提出一种基于单元复制的通用化格网系统生成新算法。其核心是采用"简单单元复制+有效区域控制"。首先,建立坐标系,确定待计算剖分格网系统的种类,从而确定格网剖分类型的3个关键因素。在此基础上,确定各类多尺度格网有效控制边界。然后对多尺度格网进行合适的数学变换,计算单一三角面格网系统单元节点坐标,并建立不同层级单元节点的关联关系。最后,以六边形格网为例展开验证,直接生成正二十面体表面格网。实验结果证明,该算法具有很好的通用性,可以通过调整相应的起算参数,生成各类多尺度格网。避免了传统定制算法的局限性,实现了统一化生成各类格网系统的目标,为不同剖分类型全球离散格网系统间互操作性问题研究提供了一种解决思路。     

基于灰度共生矩阵的遥感图像纹理库设计

随着很多高分辨率卫星陆续发射和应用,遥感影像中纹理信息也越来越丰富,图像纹理数据的分析纹理显得十分重要。通过对图像进行纹理分析,并建立纹理数据库,能够进一步提高纹理信息在遥感影像质量分析、影像分类、计算机自动识别等方面的精度和效率。研究了如何对图像的纹理进行有效的提取和统计,通过基于灰度共生矩阵的实验进行纹理分析,得到一系列相关数据,为纹理库的设计提出了相应的思路。     

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

Sediment texture and grain-size implications: the Changjiang subaqueous delta

Sediment cores were collected from the subaqueous delta of the Changjiang Estuary. Sediment grain-size profiles and their fractal dimensions were analyzed, to elucidate responses to long-term sedimentary processes. In addition, the environmental sensitive populations of grain size have been extracted. The sediment cores can be divided into two parts, according to the sedimentary structures present. The upper part (0-12 cm) is interpreted as being the active layer, which is influenced frequently by changes i...     

基于雷达反射率因子和雷电定位数据的深度学习雷电预报模型

利用卷积神经网络和门控循环单元（Gated recurrent units ）神经网络,基于雷达反射率因子和雷电定位数据开展了雷电预报研究。首先构建了引用注意力机制的基于卷积神经网络和门控循环单元神经网络的深度学习模型（Attention ConvGRU）;然后将雷达反射率因子数据和对应时间段（6 min）的雷电定位数据处理成图像数据后输入深度学习模型,训练出可预报雷电的模型,包括3种模型：单雷电数据模型、单雷达数据模型和雷电〖CD*2〗雷达双数据模型;最后开展了预报试验和定量评估。综合评估表明,本文建立的雷电预报模型综合预报准确率达到96.74%,虚警率35.83%,关键成功指数（Critical Success Index, CSI）为0.2072。个例分析表明,预报模型对于具有明显移动趋势的雷暴过程（A类雷暴）的预报效果优于不具有明显移动趋势的雷暴过程（B类雷暴）,且随着B类雷暴强度减弱模型预报能力逐渐减弱。     

康普顿化的计算-推广的Kompaneets方程与Monte Carlo方法比较

在X射线天文学以及辐射物理学中,当硬X射线穿过" 冷"的等离子体时所发生的Compton软化是一种重要的辐射转移过程.简要介绍推广的Kompaneets方程,该方程在hv〈mec2及kTe〈mec2较宽松的条件下广泛成立,因此不仅能处理Compton硬化过程,而且也适用于Compton软化过程,后者在目前快速发展的X射线和γ射线天文学中十分重要.基于此方程,我们对天体物理中4种常见辐射谱(Gauss型发射谱线、黑体辐射谱、幂律辐射谱和热轫致辐射谱)在Compton软化情况下的谱演化进行了数值求解,并同Monte Carlo模拟结果做比较,证实了推广的Kompaneets方程的正确性和有效性.最后指出此方程在X射线天文学和γ射线天文学中的重要意义和潜在应用.     

多边形统计数据空间分析的不确定性研究——以北京市海淀区人口普查数据为例

普查数据是地理学空间分析的重要数据源。由于受到数据与计算机处理能力的限制,以往的研究对普查数据空间分析的不确定性未给予足够重视,也未形成成熟的研究方法。在建筑物单元的人口普查数据支持下,本文基于多边形统计数据的可塑面积单元问题(Modifiable areal unit problem,MAUP)特征,设计了一种该类数据空间分析不确定性的研究方法,采用不同的尺度(Scale)及分区(Zoning)系统对多边形的统计数据空间分析的准确性进行了分析。实验引入尺度与形态指数,利用可视化分析和数据拟合的研究方法,对尺度及分区对空间分析结果的影响模式进行了模拟。研究结果表明:(1)以统计小区的空间分析,其结果受统计小区空间形态的影响较大,不确定性强,不能充分反映统计数据本身的空间特征;(2)规则格网能较好地保持原始统计数据的空间分布特征,但仍然受尺度及分区影响;(3)规则格网的空间分析结果及其准确性与尺度有较好的拟合关系,不同尺度下的分析结果不确定性是原始数据不同尺度特征的体现;(4)分区效应受空间分析方法的计算尺度影响,两者共同对空间分析结果产生影响。对于固定尺度的规则格网,其邻接多边形数目是分析结果不确定的主要原因。本文研究结果表明,在多边形统计数据空间分析时,应该对其使用规则格网重新聚合,并根据实际应用的需求选择多尺度分析方法,以达到实际应用目的。     

北冰洋hinlopen—yermak滑坡以及发生海啸可能性的数值模拟

从有冰川供给的斯瓦尔巴特群岛北部陆缘采集到的多波束资料揭示出一个大型海底滑坡-Hinlopen—Yemaak滑坡的详细地形特征。有许多个几百米高的平坦断崖,其中位于横穿陆架的Hirdopen深海槽口的最大的滑坡后壁的高度超过了1400m。除了有明显的压缩外,地震剖面上还见有半透声体,表明块体运移沉积物可能是重塑或液化的碎屑流堆积物,这些堆积物在一些地方有几百米厚。在大范围的块体运移沉积物的外缘,许多漂浮的块体从半透明的沉积单元中突起,