利用卷积神经网络的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类中对光谱信息利用不足的问题,提出一种基于卷积神经网络在光谱域开展的分类算法。该算法通过构建五层网络结构,逐像素对光谱信息开展分析,将全光谱段集合作为输入,利用神经网络展开代价函数值的计算,实现对光谱特征的提取与分类。实验中采用三组高光谱遥感影像数据进行对比分析,以India Pines数据集为例,提出的基于卷积神经网络的分类方法的分类正确率达到90.16%,比RBF-SVM方法高出2.56%,相比三种传统的深度学习方法高出1%~3%,训练速度也较为理想。实验结果表明,本文所提出的算法充分利用了高光谱图像中逐像素点的光谱域信息,能够有效提高分类正确率。与传统学习算法相比,在较少训练样本的情况下,更能发挥其良好的分类性能。     

我国中原至华北平原冬季雾-霾与北半球大气环流异常

采用2000—2017年1月地面和高空观测基本气象要素(气压、温度、湿度、风、能见度和雾-霾天气现象等)观测信息、1980—2016年1月NCEP再分析资料等,基于气候平均态的环流异常特征分析,发展对平均气候态出现异常变化的综合诊断分析方法,研究华北地区冬季典型雾-霾多寡年大气环流的三维结构及其遥相关异常特征。结果表明:2000—2017年冬季1月,华北平原、中原等黄河中下游地区冬季雾-霾的发生日数呈增加趋势,雾-霾发生日数线性增加拟合趋势相关确认系数为R2=0.36,超过0.001的显著性水平。基于气候平均态环流异常特征分析表明,华北平原、中原等黄河中下游地区雾-霾污染出现多、寡年的对流层大气大尺度环流分布差异显著。气候平均态的环流异常特征分析表明,多雾-霾年,在冬季1月影响中国的冷空气主要路径上,自极地区泰米尔半岛,经中西伯利亚、贝加尔湖地区到中国东部区域,对流层中层与高层位势高度距平呈现"高—低—高"的分布,在低层则出现"东高西低"的气候平均态异常分布;少雾-霾年,该分布型不复存在,并出现反位相特征。多雾-霾年的这种异常环流分布型可为中原至华北平原冬季雾-霾的频发提供有利的气候背景,是该区域冬季雾-霾多发的重要原因。     

高光谱影像空-谱协同嵌入的地物分类算法

针对传统高光谱影像地物分类算法大多仅考虑光谱信息而忽略空间邻近像元间相关性的问题,提出了一种空-谱协同嵌入(SSCE)降维算法和空-谱协同最近邻(SSCNN)分类器。首先,定义一种空-谱协同距离,并将其应用于近邻选取和低维嵌入;然后,构建空-谱近邻关系图来保持数据中的流形结构,并在权值设置中增大空间近邻点的权重以增强数据间的聚集性,提取鉴别特征;最后使用SSCNN分类器对降维后的数据进行分类。利用PaviaU和Salinas高光谱数据集进行试验验证,结果表明,与传统的光谱分类算法相比,该算法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。     

线性/非线性光谱混合模型估算白刺灌丛植被覆盖度

及时监测干旱与半干旱区光合/非光合植被覆盖度时空变化,可以为指导荒漠化防治工程及植被衰退机制研究提供重要信息。本文以甘肃民勤典型植被白刺灌丛为研究对象,通过地面控制性光谱实验获取混合光谱、端元光谱与丰度信息,开展线性与非线性光谱混合模型(包括核函数非线性和双线性混合模型)估算光合和非光合植被覆盖度的对比研究,采用全限制最小二乘法进行模型解混,分别获取各样本数据中各类端元丰度及其精度信息,通过模型分解的均方根误差(RMSE)与地面验证精度确定用于光合和非光合植被覆盖度估算的最佳光谱混合模型,其中参考端元丰度采用神经网络(NNC)分类算法对数字影像进行分类获取。结果表明:(1)引入阴影端元的四端元模型相对于传统的三端元模型(光合/非光合植被与裸土)能有效提高光谱解混的精度,并提高光合和非光合植被覆盖度估算精度;(2)对白刺灌丛来说,光合植被、非光合植被、裸土及阴影间多重散射混合效应存在,但混合效应不够显著;考虑非线性参数的核函数非线性光谱混合模型表现略低于线性光谱混合模型,因此非线性光谱混合模型在估算白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度时相对于线性光谱混合模型没有明显优势;(3)基于光合/非光合植被、裸土与阴影四端元的线性光谱混合模型可以实现白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度的准确估算,光合植被覆盖度估算RMSE为0.11 77,非光合植被覆盖度估算RMSE为0.0835。     

平流层对于天气之影响

二十世纪开始时,在气象学中向不知有所谓平流层也者。其後自法人Teisserenc de Bort及德人Assmann几在同时发现,在雏地面十公里以上,为一与下层构造不同之气层,名之谓为平流层。此名成立虽已多年,然世人知者绝鲜,终不出气象学界之范围。自前数年各     

137°经向断面温、盐度的年际变异

系统地分析了137°E断面温、盐度的多年变化,主要结果为:(1)137°E断面100m层温度,在低纬度海域于某些年份出现异常低温,此现象可能与厄尔尼诺事件有关;指出棉兰老冷涡的存在是造成该断面于6°～8°N附近出现低温的主要原因。(2)厄尔尼诺期间,冬季137°E断面上28℃等温线所在纬度小于其多年平均值。(3)冬季137°E断面上次表层高盐水可划分为强型、次强型、中等型和弱型4种类型。     

高,低潮潮时,潮高订正方法的探讨

高、低潮潮时、潮高订正方法的探讨毕立海（烟台中心海洋站）高（低）潮作为潮汐观测的特征值，在潮汐观测中较重要，特别是多年、年和月极值的高（低）潮使用价值更大，它们是潮汐特征值预极和国民经济建设的依据。高（低）潮挑取方法《海滨观测规范》（下称规范）已详细...     

高光谱遥感图像分类精度对比研究

根据国家重点基础研究发展规划项目"干旱、半干旱地区的环境动力机制重大理论基础研究"的需要,开展各种针对高光谱图像的经典分类精度对比研究.采用ENVI软件中常规高光谱分类算法和自编的模糊算法程序,对3个典型的试验区进行对比试验.结果表明,经典分类算法中的光谱角填图(SAM)、欧氏最小距离、马氏距离分类精度较高,模糊识别法中的相关系数法、绝对指数法、相对指数法、夹角余弦法的精度均比较高而且比较稳定;其它方法精度比较低.虽然有多种因素影响分类的精度,但是只要措施适当,还是可以取得比较满意的分类精度.