基于GF-1遥感数据的城市水体信息提取方法研究

水体信息的高精度提取是水资源监测、调查与管理等研究领域的关键问题。本文选取国产GF-1卫星影像作为数据源,根据影像中典型地物光谱特征采用归一化水体指数法(NDWI)、多波段谱间关系法对研究区进行了水体提取,并通过结果分析提出了基于主成分分析与多尺度分割技术的综合水体信息提取方法。对以上4种方法进行对比分析,验证结果表明:归一化水体指数法易受阴影信息影响;改进的多波段谱间关系法能较为完整地提取水体信息,但受小范围阴影信息影响;主成分分析综合法总体精度较高;多尺度分割提取法能有效地分离水体信息与非水体信息,水体信息提取的效果最佳。     

基于SVG的地质灾害在线应急态势符号设计与实现

针对地质灾害的应急响应及处理技术系统成为近几年地质灾害领域研究的热点和重点,然而在已有的研究中,应急决策系统多为桌面应用程序,难以满足应急部署的实时性和灵活性,同时现有的地质灾害应急技术中对地质灾害应急态势标绘技术的研究较少,而应急部署又十分需要态势符号的支撑。为此,本文在分析多种在线符号绘制语言特点的基础上,提出了一种基于SVG的地质灾害在线应急态势标绘方法,对地质灾害应急需要使用的态势标绘符号进行了算法设计与系统实现。现场应用案例表明:该方法可以实现地质灾害应急态势符号的在线交互式标绘,为决策者快速、实时部署应急方案提供有效支撑。     

Automatic estimation of olive tree dendrometric parameters based on airborne laser scanning data using alpha-shape and principal component analysis

The aim of this study is to present an automatic approach for olive tree dendrometric parameter estimation from airborne laser scanning (ALS) data. The proposed method is based on a unique combination of the alpha-shape algorithm applied to normalized point cloud and principal component analysis. A key issue of the alpha-shape algorithm is to define the α parameter, as it directly affects the crown delineation results. We propose to adjust this parameter based on a group of representative trees in an orchard for which the classical field measurements were performed. The best value of the α parameter is one whose correlation coefficient of dendrometric parameters between field measurements and estimated values is the highest. We determined crown diameters as principal components of ALS points representing a delineated crown. The method was applied to a test area of an olive orchard in Spain. The tree dendrometric parameters estimated from ALS data were compared with field measurements to assess the quality of the developed approach. We found the method to be equally good or even superior to previously investigated semi-automatic methods. The average error is 19% for tree height, 53% for crown base height, and 13% and 9% for the length of the longer diameter and perpendicular diameter, respectively.     

块状岩石矿物组分热红外光谱反演实验研究

针对地面研究用岩石的热红外光谱反演其矿物组分过程中,由于自然岩石内矿物组分分布不均匀,给确定观测区域内矿物组分的精确值造成困难的问题,该文采用块状矿物拼接的方法模拟自然岩石,使模拟岩石的矿物组分可以精确获取。进一步,针对模拟岩石制订旋转试样法观测方案,从理论上研究该方案存在的观测误差,并通过光谱解混验证其观测精度。     

1975-2015年鄂尔多斯市沙漠化的时空演变过程

鄂尔多斯市地处温带草原向荒漠草原过渡的半干旱区,是中国沙漠化问题较为严重的区域之一,其土地沙漠化发展和逆转过程及影响因素在北方农牧交错带具有代表性。以7期Landsat卫星遥感数据为信息源提取沙漠化土地类型及程度的时空格局信息,分析了该地区自1975年以来的土地沙漠化过程,并结合气象及社会经济数据采用主成分分析法对驱动因子进行定量分析。结果表明：在脆弱生态环境背景下,鄂尔多斯市土地沙漠化受人口数量增加、过垦及过牧等人为因素的严重影响。不同时段土地沙漠化发展的方向与驱动力都有所不同,1975-2000年是土地沙漠化的急剧发展期,驱动力以人为因素为主导,自然因素为基础;2000-2015年是土地沙漠化的逆转期,驱动力以自然因素为主,人为因素为辅。     

江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估

构建早稻雨洗花灾害指标及适于早稻产量估算的灾损评估模型,对开展早稻雨洗花灾害监测、损失评估、灾害保险等具有重要意义。该文以江西省早稻为研究对象,利用1981-2015年14个水稻气象观测站逐日气象资料和农业气象观测资料,筛选出基于早稻抽穗扬花期间过程降水量、最大降水量、降水日数及实际产量的雨洗花灾害样本78个,在此基础上,利用相关分析、正态分布以及主成分回归法,建立了雨洗花灾害指标和灾损评估模型,并对其进行验证。结果表明:抽穗扬花期降水对雨洗花灾害形成有显著影响,其主要影响时段为抽穗扬花普遍期前后5 d内,关键时段为抽穗扬花普遍期前后3 d内。日降水量40 mm可作为早稻抽穗扬花期雨洗花灾害临界指标。以该指标为基础,统计日降水量不低于40 mm的降水日数及其对应的累积降水量,当累积降水量为40~170 mm时,为轻度雨洗花灾害,早稻一般减产小于15%,平均减产10%;当累积降水量不小于170 mm时,为重度雨洗花灾害,早稻一般减产不低于15%,平均减产22%。指标验证结果与历史实际灾害发生情况有较好的一致性。雨洗花灾损评估模型检验结果表明:雨洗花年模拟产量与实际产量吻合度较高,平均相对模拟误差为4.3%,78.0%的资料相对误差在5%以内,可利用该模型对雨洗花年的早稻减产率进行模拟和预测。     

苏州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子的源解析及其气象因子分析

为了探明PM_(2.5)中水溶性无机离子的来源和气象因子对其浓度变化的影响,利用2012年2、5、8和11月苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度和本站气象观测数据,分析了苏州市水溶性无机离子的时间变化特征,解析了当地PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源,探讨了气象因素对离子组分的影响。结果表明:(1)苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子年均浓度大小依次为:SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)Mg~(2+)F~-;SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-为PM_(2.5)中最重要的3种水溶性无机离子物种,其总和占PM_(2.5)总质量浓度的50.9%。各离子的季节浓度特征均为冬季最高、夏季最低。(2)通过运用主成分分析法对苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子进行来源分类解析,发现第一类为二次污染源和生物质燃烧,其贡献率为32.84;第二类为道路扬尘及工业排放,其贡献率为19.99%;第三类为海盐污染,其贡献率为18.43%。(3)通过水溶性无机离子与气象条件的相关性分析发现,风向、风速和温度与水溶性无机离子浓度的相关性较显著,这三者是颗粒物浓度变化的主要影响因子。(4)利用HYSPLIT后向轨迹模式对外来污染物进入苏州市的轨迹进行聚类分析后发现:因受季风气候影响,苏州市外来污染物的输入路径存在明显的季节性变化特征,其中夏半年输送主径源自海上,冬半年主径源自内陆。     

电力系统元件非线性微分-代数子系统模型的逆系统控制:一种新算法

针对电力系统元件非线性微分-代数子系统模型,本文提出一种新算法研究其逆系统控制问题.所提出的新算法不需要对控制输出及其高阶导数做复杂的变换,具有更好的应用性.本文的逆系统控制方法主要分为两步：第1步,利用所提出的新算法来判断被控元件的可逆性,若可逆,则基于状态反馈与动态补偿,构造出元件的α阶积分右逆系统,实现复合系统的线性化和解耦;第2步,利用线性控制的理论和方法设计闭环控制器,使得元件被控对象满足期望的性能指标.最后按照本文所提出的方法,研究了多机电力系统的分散非线性汽门控制问题.仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

基于参与式调查与主成分分析的金塔绿洲变化驱动力分析

内陆河流域绿洲变化驱动机制是旱区绿洲学研究的核心内容之一。利用1963~2010年的Keyhole存档相片、KATE-200卫星航片、Landsat遥感影像等多源数据,获取了金塔绿洲空间分布及面积变化信息。在此基础上,结合参与式调查和主成分分析方法定量分析绿洲变化的驱动机制。研究表明：近47 a来金塔绿洲总体呈现增长的趋势,绿洲规模不断扩大,至2010年绿洲面积高达539.47 km²。其主要原因是气候变化、人口增加、水资源的开发利用与科技进步、社会经济发展及政策等因子的相互交织作用。气候变化是背景因子,人文因子是绿洲变化的主成分因素,且在不同历史社会背景下,其主导人文因素也不同。     

Spatial and interannual variations in sedimentation patterns recorded in nonglacial varved sediments from the Canadian High Arctic

Multiple cores taken throughout Nicolay Lake in the Canadian High Arctic contain laminated sediments that are interpreted as varved. Annual sediment accumulation during the last 197 years reveals three major patterns that have important implications for hydroclimatic reconstruction. Widespread sediment dispersal is evident during most years and contrasts with years when anomalous localized and bifurcating patterns of deposition occur. Localized deposition is limited to the centre of the lake and is attributed to turbidity currents that originate on the delta foreslope. In contrast, a bifurcating pattern is produced when the river supplying the delta switches from one to two delta distributaries, resulting in altered proximal accumulation. Principal component analysis reveals additional accumulation anomalies that are sedimentologically indistinct, but constitute important sources of localized variance. The recognition and removal of anomalous deposition patterns is critical for accurate reconstruction of sediment flux from the catchment, particularly in long records where geomorphic conditions may have changed. This study identifies potentially misleading depositional artifacts and a methodology to recognize similar depositional controls in other lakes.