栈式稀疏自编码网络的多时相全极化SAR散射特征降维

利用极化合成孔径雷达（PolSAR）能够实现地物的识别和分类,而多时相全极化SAR可以获取地物更多的散射特征,提升地物识别精度,但高维散射特征的引入会带来严重的维数灾难问题。为了实现对高维散射特征的有效降维,本文提出一种基于栈式稀疏自编码网络S-SAE（Stacked Sparse AutoEncoder）的多时相PolSAR散射特征降维方法。该方法首先对PolSAR数据进行极化目标分解以获取高维散射特征;然后使用S-SAE对获取的多维特征进行降维处理,其中S-SAE降维方法首先采用无监督训练方式进行逐层贪婪训练;再结合Sigmod分类器,利用监督训练的方式对S-SAE进行参数优化,实现高维特征的有效降维;最后以降维后的特征作为支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）分类器的输入,实现地物分类。通过仿真和实测的两组多时相Sentinel-1数据处理结果表明,双隐层的S-SAE降维方法在各分类器上均取得最优的降维效果;对比各降维方法在SVM分类器上的分类精度,S-SAE较于局部线性嵌入（LLE）与主成分分析（PCA）降维方法,总体分类精度分别至少提升了9%和14%;在CNN分类器上,S-SAE较于LLE与PCA降维方法,总体分类精度分别至少提升了7%和9%。     

中国生态农业地质研究及其前景

中国29个省、市、自治区的土壤质量和农作物优质高产与土壤环境中化学元素N、P、K、S、Fe、Mn、Cu、Zn、B、Mo、V、Sr、Ti、Mg、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Y、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ca、Co、Ni、F、Tl、Si、Na、Cr、Ph、Cd、Hg、Se、Ba、Te、Ta及有机质、酸碱度、含盐量有密切的关系。土壤的质量为优质高产打下了基础,应充分地开发利用和保护。提出了生态农业地质研究的目的、内容、方法、管理及其前景。     

温室内作物腾发量计算与验证

以彭曼-蒙特斯方程(简称P-M)为基础,根据温室内地表净辐射的规律,推导出了计算温室内地表净辐射公式,同时引进作物冠层高度,对P-M方程中与风速有关的空气动力学项进行修正,导出了适合于计算温室条件下参考作物腾发量的P-M公式(简称P-M-修)。对不同方法的计算值进行了分析比较,并应用试验资料对P-M-修给予了验证。结果表明,P-M-修与实测值较为吻合,累计值平均误差仅为9.1%。     

我国参考作物蒸散的空间分布和时间趋势

根据我国616个地面气象台站1975-2004年的观测资料,利用联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式计算各年逐日、逐月参考作物蒸散值(ET0)和年总量.结果表明,我国参考作物蒸散多年平均值大多界于800～1 100 mm之间,西北地区高,东北地区低.1978年出现最大值,1993年出现最低值,青藏高原以东地区波动小,西北地区波动大.参考作物蒸散变化率在-30～30 mm·(10 a)-1之间,西部和长江流域地区显著下降,东部沿海、黄河中上游和东北显著上升.造成我国参考作物蒸散出现先降后增趋势的主要因素是日照时数(净辐射)和饱和差.     

气象灾害与作物种植

利用历年气象资料和作物观测资料，分析了驻马店各季的气象条件和气象灾害对作物生长的影响，提出了现有作物种植的弊端，分析了改进作物种植方法的必要性和紧迫性，并提出了改进措施。     

2004年青海省农业气象条件评述

在整个生长季，全省范围内气温与历年平均相比，前期普遍偏高或接近历年平均，后期气温略偏低，综合来看，作物在生长发育期的热量条件较好。     

贵州省主要作物农业气候实时客观评价系统研究

“贵州省主要作物农业气候实时客观评价系统”是基于“贵州省实时气象资料业务系统”开发的专业应用程序。大体上包含以下模块（子系统）：光温水资料提取；资料补正；评价主模块（含水稻、玉米、小麦、油彩、烤烟、辣椒等子系统，其中每种作物都含有光照评价模块、温度评价模块、水分评价模块及综合评价模块）。系统从作物生物学特性（如作物发育三基点温度：上限温度、最适温度、下限温度；作物需水供求平衡方程；作物需光特性、光饱和点等）入手，利用实时地面气象资料，分析气象条件对作物发育状况的影响。系统利用贵州全省所有台站实时地面报及AB报资料和各种作物的生物学特点资料，通过系列软件开发，实现能够快速、及时的对贵州主要作物的光（日照时数）、温、水等气候生态条件进行实时定量化评价，满足决策气象服务、气候评价、农业气象等业务服务的需要。     

基于GIS的贝叶斯统计推理技术在印度野牛生境概率评价中的应用

首先给出ＣＯ２倍增下遥感－光合作物产量的概念模型,之后分析未受ＣＯ２倍增的遥感－光合作物产量估测模型;在考虑ＣＯ２倍增对作物产量的影响后,对影响干物质累积的作物光合速率的模型进行修正,进而修正遥感－光合作物产量估测模型。建立ＣＯ２倍增下作物产量影响模型,求取各参数,并在ＣＯ２倍增下对我国华北地区冬小麦产量影响进行填图,表明模型的估测结果有良好的可比性。     

气候变化对我国小麦发育及产量可能影响的模拟研究

利用随机天气模型, 将气候模式对大气中CO₂倍增时预测的气候情景与CERES-小麦模式相连接, 研究了气候变化对我国冬小麦和春小麦生产的可能影响.结果表明, 气候变化后小麦发育将加快, 生育期缩短, 冬小麦平均缩短7.3天, 春小麦平均缩短10.5天, 春小麦生育期缩短的绝对数和相对数均大于冬小麦.籽粒产量呈下降趋势, 冬小麦平均减产7%~8%, 雨养条件下比水分适宜时减产幅度略大.春小麦的减产幅度大于冬小麦, 水分适宜时平均减产17.7%, 雨养时平均减产31.4%.