基于差异序列信息熵的降雨分区研究

充分挖掘降雨变量语法信息,利用基于差异序列信息熵测度理论的遗传算法聚类分析方法,对淮河流域蚌埠站以上区域99个雨量站进行了分区研究。根据各子区域内雨量站降雨序列差异测度得到最优分区,从而使得降雨信息在区域内具有较大的同质性。最后,以插值精度为标准,将不分区的情况为参照对象,对2、4、8三种分区结果进行校验,结果显示,相对于不分区,分区明显提升了降雨插值的精度。     

改进PSO算法在水位流量关系拟合中的应用

粒子群算法(PSO)是一种基于群智能的全局优化方法。将改进PSO算法应用于水位流量关系拟合优化问题,通过对结果的比较分析,验证了改进PSO算法在提高精度方面的有效性,说明了改进PSO算法在水位流量关系拟合中应用的可行性。     

岩石本构模型智能辨识方法研究

岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。     

基于局部体样条函数的海洋盐度场建模

海洋盐度是海洋水文要素的重要组成部分,是海洋战场环境研究的重点。在介绍海水盐度数据特点的基础上,采用局部体样条函数法对散乱的大规模盐度场标量数据进行建模,并利用遗传算法和非线性规划相结合的方法解决体样条函数法的区域划分问题。通过一组实测数据进行建模实验并将得到的数据场进行可视化,表明该方法适用于大规模散乱数据场的建模,可为海洋战场环境的数据分析和场景构建提供建模手段。     

基于遥感的上海地区雾霾监测研究

以中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据为数据源,综合利用6S传输模型与NASA V5.2算法对2013年12月4日至8日上海地区雾霾污染进行了连续性监测,并对其形成原因进行分析。结果表明,此次雾霾污染主要是由本地生产和外地迁移来源共同作用形成,上海地区气溶胶光学厚度在12月6日达到最大,雾霾污染区域逐渐从上海地区的西北向东南扩散,污染等级也逐渐降低。     

Landsat 8数据地表温度反演算法对比

随着卫星遥感技术的发展,利用遥感反演地表温度的方法不断出现,如劈窗法、双角度法和单通道算法等。Landsat系列卫星的遥感数据是地表温度反演的重要数据之一。本文选择无锡周边区域为研究区,利用Landsat 8卫星遥感数据,对两种劈窗算法(Juan C.Jiménez-Muoz劈窗算法和Offer Rozenstein劈窗算法)和两种单窗算法(Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法和覃志豪单窗算法)的地表温度反演精度进行了对比和敏感性分析。采用太湖16个浮标站的实测数据来验证了4种算法的反演精度。结果表明:两种劈窗算法的精度较高且较为接近,误差为0.7 K左右;覃志豪单窗算法和Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法精度较低,误差分别为1.3 K和1.4 K左右。Juan C.Jiménez-Muoz劈窗算法对参数的敏感性最低,Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法次之,覃志豪单窗算法和Offer Rozenstein劈窗算法敏感性相对最高。其中Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法只适用于一定的水汽含量范围,有一定的局限性。     

一种基于横向或纵向扫描线处理的填洼算法

针对传统PlanchouDarbous算法采用递归执行方式导致处理效率低下等问题,该文提出了一种适合基于CUDA的GPU并行执行的DEM洼地填充算法。此算法采用淹没-排水思路,多次推进式扫描完成排水;在串行执行和并行执行两种方式下,算法处理有所差异,其中串行算法代码更短;串行算法的时间复杂度为O(n),测试结果表明串行执行时快于PlanchonDarboux算法,且在CUDA环境下的并行执行用时不到串行执行用时的一半。算法思路简单,易于编程实现。     

优化枝切线设置的孔径雷达相位解缠方法

针对Goldstein枝切线法容易产生大面积封闭区域和枝切线整体长度较长的问题,该文提出了一种优化枝切线设置的干涉合成孔径雷达相位解缠方法:首先根据干涉条纹图中残差点的分布特点对残差点进行预处理,之后使用改进的遗传禁忌搜索算法计算剩余残差点的优化组合。结果不仅能够有效减少枝切线的整体长度,而且使封闭区域数量明显减少。实验结果表明该方法较好地实现了枝切线的优化设置,在解缠精度上有一定的优越性。     

元胞自动机和克隆选择算法的蓝藻水华预测模型

针对蓝藻水华频发影响水体质量和生态环境的问题,该文以太湖为例,探讨了元胞自动机和克隆选择算法在蓝藻水华预测方面的可行性。使用遥感经验算法计算水体叶绿素a浓度;将叶绿素a浓度分布数据作为预测模型的输入数据,将基于平衡方程的预报模型与元胞自动机进行耦合,对蓝藻水华时空变化过程进行了动态模拟;在预测方面实现了蓝藻水华空间分布情况的可视化,并采用克隆选择算法优化了预测模型中的重要参数。研究结果表明:利用克隆选择算法优化的元胞自动机模型能够在蓝藻水华预测中直观地显示蓝藻水华的时空变化特征;能够在短时间内重复性地预演蓝藻水华的变化过程,为决策者提供有用的参考。     

改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。