多尺度分形压缩感知遥感成像方法

针对压缩感知(compressive sensing,CS)在遥感成像应用中存在的若干瓶颈,提出一种基于多尺度透镜组的分形压缩感知成像方法。一方面,通过多尺度透镜组避免了基于稀疏表示的CS成像方式在大视场角观测条件下出现海量运算开销的问题;另一方面,运用分形维度代替l1范数最小化作为求解CS成像问题中的目标函数,实现了中、高分辨率遥感成像在图像细节水平上的质量提升。试验表明,多尺度分形压缩感知成像方法与传统CS成像相比,不仅能达到遥感成像的时效性要求,而且其细节层次上的成像质量也大幅提高。     

基于直方变差图的土地覆盖数据集多尺度精度评价

针对目前精度评价尺度单一的问题,提出基于直方变差图的多尺度精度评价方法,分别在像元尺度和亚像元尺度进行土地覆盖数据集精度评价。在像元尺度利用驻点作为采样工具直接评价数据集精度;亚像元尺度上,则利用非严格定义的驻点和驻点直方变差图对不同面积和空间结构的优势类进行精度评价。并以浙江北部典型区域为实验区,Landsat TM/ETM+为参考数据,对UMD、IGBP DISCover、MOD12Q1-2001、GLC2000、GlobCover2009等5种大尺度土地覆盖数据集进行多尺度精度评价实验。结果表明,多尺度精度评价方法能够全面地评价土地覆盖数据集的精度,提供更加丰富的多尺度精度信息。像元尺度精度评价可在一定程度上消除由于参考数据与数据集间的空间匹配造成的误差,评价结果更加客观;亚像元尺度精度评价能有效反映亚像元尺度优势地物面积及空间结构与精度的关系。     

遥感地表温度降尺度方法比较————性能对比及适应性评价

在归纳现有遥感地表温度降尺度方法的基础上, 选取3种代表性方法:Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)、Pixel Block Intensity Modulation (PBIM)和Linear Spectral Mixture Model (LSMM)方法进行实验比较, 并建立了一种纹理相似性度量指标CO-RMSE (Co-Occurrence Root Mean Square Error)。结果表明:(1)NDVI方法受季节影响最严重, 不适于春、冬季, 其次为PBIM方法;(2)LSMM方法受分辨率限制最大, 低分辨率时丢失大量纹理信息, NDVI方法在较高分辨率时优于PBIM方法, 较低分辨率时则相反;(3)3种方法的适用区域分别为植被与裸土像元并存区域, 山区和反照率变化较大区域, 以及类别间温差较大区域;(4)NDVI方法操作最简单, LSMM方法最复杂。分析认为, 尺度因子是决定方法性能的关键, 应根据季节、分辨率、地表覆盖、应用目的和操作性等综合选择。     

顾及地物空间关系的卫星影像水系信息提取

为了更好地提取影像阴影部分的信息,本文采用一种顾及地物间空间关系的水系提取方法,将地物之间的空间关系与面向对象的方法相结合。通过多尺度分割算法生成同质的影像对象,利用决策树、隶属度函数和阴影与建筑物的邻接关系对水体进行提取。以昆明某区域影像为实验数据进行了试验,试验结果表明,所提出的方法可以有效解决阴影对水系提取造成的影响,大大提高了水系提取的精度。     

一种GIS空间知识分析的影像纹理尺度提取算法

本文提出了一种基于GIS领域空间知识的影像纹理尺度提取方法:该方法分析了GIS领域知识辅助下人类对纹理特征的认知过程,对4个步骤的具体实现算法进行探讨;并选取海南省昌江县作为研究区域,实验证明了本方法的有效性,且与传统的枚举法相比,在性能相近的情况下其效率显著提高,更适合于大数据量遥感影像分类运算。     

街区式居民地多尺度表达不确定性分析

本文对街区式居民地多尺度表达的不确定性进行了分析,认为制图综合是街区式居民地多尺度表达存在不确定性的根本原因,并挖掘探讨了街区式居民地多尺度表达不确定性的本质及其分类。针对街区式居民地多尺度表达的各类不确定性,重点分析并确立了用街区式符号表达居民地时的不确定性类型及评价指标和方法。本文的研究成果可以应用于街区式居民地多尺度表达尺度转换方法优劣及产品不确定性的评估。     

顾及地物空间关系的卫星影像水系信息提取

为了更好地提取影像阴影部分的信息,本文采用一种顾及地物间空间关系的水系提取方法,将地物之间的空间关系与面向对象的方法相结合。通过多尺度分割算法生成同质的影像对象,利用决策树、隶属度函数和阴影与建筑物的邻接关系对水体进行提取。以昆明某区域影像为实验数据进行了试验,试验结果表明,所提出的方法可以有效解决阴影对水系提取造成的影响,大大提高了水系提取的精度。     

21世纪黑河流域降水统计降尺度及预估北大核心CSCD

借助第五阶段国际耦合模式比较计划(CMIP5)多模式集合数据、欧洲中期预报中心再分析资料及黑河流域站点观测记录等,检验了模式降水估计偏差,设计了3种降尺度方法,对2011~2100年模式集合预估降水做了降尺度偏差订正。结果表明,即使去掉模式气候飘移,在黑河流域的模拟或估计降水偏差依然较大。本文选用15个CMIP5模式集合做降水预估。依据贝叶斯模式平均(BMA)和多元线性回归(MLR)构造降尺度模型,其因子有700 hPa位势高度场、经向风和比湿等。检验表明,两种降尺度模型各有优缺点,BMA降尺度降水平均值精度较高,但方差和相关系数较低;MLR的方差和相关系数均较高,但在黑河下游极端干旱区或少雨季节易出现“负降水”偏差。在降尺度模型中加入模式降水因子后,BMA的降水方差和相关系数均有明显提高,MLR的负降水问题得到一定程度抑制。BMA模型在黑河上游最优,MLR在中、下游及整个流域最优。因此,选用BMA和MLR对RCP4.5情景下2011~2100年的降水预估做降尺度偏差订正,结果表明,经BMA和MLR降尺度后预估的整个黑河流域降水呈下降趋势,相对于1971~2000年参考期,流域前期(2011~2040年)、中期(2041~2070年)、后期(2071~2100年)降水下降率依次为−9.7%、−12.5、−12.1%,即前、中期降水明显减少,后期变化不大。其中上游降水有一个弱的增加趋势,其变化率依次为1.4%、1.6%、2.3%;中游降水呈明显减少趋势,其变化率依次为−16.3%、−21.4%、−22.6%;下游降水前期减少,中、后期明显增加,其变化率依次为−13.0%、4.2%、21.4%。该预估结果表明,随着全球气候暖化,黑河上游祁连山区降水会缓慢增加,但中游农耕区降水明显减少,流域水资源供需矛盾可能会进一步加剧。因此,黑河流域未来的分水方案及相关的生态、农业、经济等发展规划需要据此做一些调整,以适应未来气候和黑河流域水资源的可能变化。     

地形对华南飑线升尺度影响机制的数值模拟研究

本文利用NCEP/NCAR提供的1°×1°的再分析资料,应用WRF4.0中尺度数值模式对2016年4月13日华南地区的一次飑线升尺度过程进行模拟,并设计一系列的敏感性试验,详细研究了南岭对飑线升尺度增长的影响以及可能的机制。结果表明:WRF模式较好的模拟了本次飑线过山前后的变化以及其降水的分布。强对流在过山后比过山前发展要强烈,水平的尺度增长快。但不同高度的地形敏感性试验表明,适宜的地形高度对于风暴的发展更有利。地形影响了飑线的尺度和组织,地形过高会使得广东北部的对流分散。地形可以通过改变水平流场、水汽场、垂直运动以及低层的垂直风切变等来间接影响飑线中的对流单体的分布和对流单体的强度。无地形阻挡时,有利于急流的北进,水汽输送更为有利。但是,一定的地形高度对低层的垂直运动是有利的。地形较高,则会利于高层的垂直运动,低层更多的可能以绕流为主。当地形超过一定高度时,低层的辐合场也相应的减弱。     

副热带高压背景下极端短时强降水的双偏振相控阵雷达观测分析

为了研究副热带高压（副高）背景下极端短时强降水系统的动力和云物理结构特征,利用厦门X波段双偏振相控阵雷达观测数据,采用多普勒雷达风场反演技术并结合高精度的地形数据,对2021年8月11日发生在厦门地区的一次极端短时强降水事件进行了分析。研究表明:（1）这次过程发生在副高控制之下,具有弱天气尺度强迫特征。地面辐合线促进了线状对流系统的形成,其后向传播过程导致了局地极端强降水的发生。（2）对流系统的中层存在大粒子累积区,大粒子的下泻导致雨强增大。倾斜上升（下沉）气流的配置使得大粒子的下泻不会影响上升气流,有利于对流系统的发展与维持。下沉气流与偏南气流相遇触发了上游对流系统的发展,形成后向传播。（3）在弱天气尺度系统背景下,局地地形对于降水系统的影响得以凸显。地形造成的低层辐合使得差分反射率因子（Z_DR）、差分传播相移率（K_DP）等双偏振参数在迎风坡处明显增大,且大值区在此处维持。更大、更浓密的降水粒子形成了极高的降雨效率。（4）暖雨过程和冰相过程在这次极端降水事件中并存,前者对雨水的形成起主导作用,冰相粒子的融化加速了这一进程。（5）强降水时雨滴的破碎和碰并趋于平衡,雨强的增大取决于雨滴浓度的升高。因此,K_DP可作为判断雨强是否增大的指标。（6） Z_DR柱与K_DP柱的演变对于地面雨强的变化具有预示性,特别是在持续降水过程中,Z_DR（K_DP）柱的再度发展预示着降水系统的再次增强。