A synthetic aperture radar sea surface distribution estimation by n-order Bézier curve and its application in ship detection

To dates,most ship detection approaches for single-pol synthetic aperture radar(SAR) imagery try to ensure a constant false-alarm rate(CFAR).A high performance ship detector relies on two key components:an accurate estimation to a sea surface distribution and a fine designed CFAR algorithm.First,a novel nonparametric sea surface distribution estimation method is developed based on n-order Bézier curve.To estimate the sea surface distribution using n-order Bézier curve,an explicit analytical solution is derived based on a least square optimization,and the optimal selection also is presented to two essential parameters,the order n of Bézier curve and the number m of sample points.Next,to validate the ship detection performance of the estimated sea surface distribution,the estimated sea surface distribution by n-order Bézier curve is combined with a cell averaging CFAR(CA-CFAR).To eliminate the possible interfering ship targets in background window,an improved automatic censoring method is applied.Comprehensive experiments prove that in terms of sea surface estimation performance,the proposed method is as good as a traditional nonparametric Parzen window kernel method,and in most cases,outperforms two widely used parametric methods,K and G0 models.In terms of computation speed,a major advantage of the proposed estimation method is the time consuming only depended on the number m of sample points while independent of imagery size,which makes it can achieve a significant speed improvement to the Parzen window kernel method,and in some cases,it is even faster than two parametric methods.In terms of ship detection performance,the experiments show that the ship detector which constructed by the proposed sea surface distribution model and the given CA-CFAR algorithm has wide adaptability to different SAR sensors,resolutions and sea surface homogeneities and obtains a leading performance on the test dataset.     

GMS－5水汽图象所揭示的青藏高原地区对流层上部水汽分布特征

该文利用１９９５年６月中旬至７月初ＧＭＳ－５水汽图象,对青藏高原地区对流层上部水汽分布进行了初步分析．发现高原地区对流层上部水汽的汇集主要通过以下４种方式进行：①水汽从高原东南方的雅鲁藏布江河谷等地进入高原,是主要路径;②从西南方越过喜马拉雅山进入高原;③从帕米尔及其以北地区漂过塔里木盆地后进入高原;④对流活动可以引起水汽在高原上空积聚．从多时相平均水汽图象上反映出高原上西北干、东南湿的水汽分布特征,并初步讨论了水汽图象所揭示的在高原生成的系统对我国东部天气的影响．     

等离子体湍流对电子的加速

本文讨论了等离子体湍流对电子加速的两种模型:（1）假定在空间中存在一个空间均匀的等离子体湍流区,当具有一定初始分布的电子束通过此湍流区时,研究湍流场对电子束的加速过程;（2）在某一封闭的区域中,存在着具有一定初始分布和空间均匀的等离子体,当某种类型的等离子体波突然传入此等离子体区,然后考察此区中电子的加速过程。在这两种模型中,可能存在着某种电子消失机制。假定湍谱是幂指数形式,我们给出了不同类型湍流扩散系数的普遍形式。利用较简单的数学方法,求解了包括消失过程的一维准线性动力学方程,对于给定的初始分布,得出了分布函数的解析解,并给出了平均能量时间关系的表达式。另外,对于特定的湍谱指数,解出了当平行电场和湍流同时存在时的分布函数。最后,对所得结果进行了数值分析和讨论。     

风沙湍流的间隙性,稳定性分布及分形特征

根据风沙湍流本身的不均匀性、间隙性,用稳定性分布研究了含沙量M随高度h的变化得M(h)∝h~(-D),求得分维D=2.36(h>10cm),D=1.465(h<10cm),速度分布W(|u|)=a_2|u|~((-D)/(2-1))。沙粒扩散<|x(t)|>∝t~(2/D);结合Kdv-Burgers方程的行波解,得风沙流的标度律(υ/β)ξ Dlnh=A,揭示了耗散性υ、弥散性β、风速ξ和高度h之间的一种本质联系。被空气湍流吹动的沙粒起始半径r_e=(c’/(5-D)ρ)[(β/υ)In(E_1/E_2)]~((5-D)/3),起动风速V_1=V_(2exp)[(υ/2β)γ_c~3ρ~3(2.65/c’)~3],最后讨论了风沙流的多重分形特征。     

巢湖蓝藻爆发多要素预测模型研究

以巢湖湖体为研究区,收集2000~2007年湖体12个监测点月水质监测数据以及相应时段气温、日照时间等气象数据。通过突变判别,选择总磷作为状态变量,高锰酸盐指数和温度、氮磷比和pH、氮磷比和日照时间等为控制变量,构建三对不同控制变量的蓝藻爆发尖点突变模型,经验证3个模型的交叉集方程B=8P³+27Q²均可作为蓝藻是否爆发的判别方程。当B值处于临界值0附近或<0,水生生态系统处于突变状态,需做好蓝藻爆发应急处置预案。模型检验与实际监测数据一致性较好。     

大兴安岭呼玛河流域多年冻土区森林土壤有机碳和有效氮分布特征及影响因素北大核心CSCD

多年冻土区土壤碳、氮的可变性及对深层土壤特性了解的缺乏限制了人们对气候变化响应的理解。为明确东北大兴安岭多年冻土区森林土壤有机碳、有效氮(铵态氮、硝态氮)含量分布特征,于2020年秋季(9月末)采集呼玛河流域三种类型多年冻土区(不连续多年冻土区、零星多年冻土区和岛状多年冻土区)16个1 m深的土壤剖面,基于结构方程模型探讨海拔、气候、冻土区类型和植被类型等环境变量对森林土壤有机碳和有效氮含量的影响。结果表明:土壤有机碳和硝态氮含量在不连续多年冻土区高于零星多年冻土区和岛状多年冻土区,土壤铵态氮含量在零星多年冻土区高于岛状多年冻土区和不连续多年冻土区;在垂直剖面上,随着土壤深度的增加,土壤有机碳和有效氮含量呈降低趋势,且土壤有机碳与有效氮之间呈显著的负相关关系(P<0.05)。结构方程模型表明,植被类型和年平均温度是土壤有机碳含量变化的主要控制因素,年均降水量对土壤有机碳含量变化的影响最弱;冻土区类型和植被类型是土壤铵态氮和硝态氮含量变化的主要控制因素。研究结果能够为未来准确模拟和估算呼玛河流域多年冻土区森林土壤碳氮储量提供一定的数据支撑。     

欧亚大陆及西太平洋边缘海岩石圈结构

根据欧亚大陆及西太平洋地区天然地震、人工地震及其他地学资料，采用多学科多手段进行综合反演，建立欧亚大陆及西太平洋边缘海岩石圈模型，对欧亚大陆及西太平洋边缘海岩石圈软流圈结构进行研究。探讨欧亚大陆及西太平洋边缘海板块结构及深部动力学问题。     

不规则三角网的几种数据结构及其存储机制研究

在比较分析了TIN的几种常见数据结构的基础上,针对TIN拓扑查询与搜索问题,提出了另外几种强调边拓扑信息的TIN数据结构,根据拓扑关系的表达方式可以将它们分为内存索引式结构、数组索引式结构及二者的混合结构,并给出了这些数据结构的多种序列化存储方式:数组索引直接存储、对象ID存储法、PythoncPickle存储、对象内存地址的存储法。研究比较发现数组索引直接存储的数据占用空间最少,对象ID存储法和对象内存地址存储法的二进制方式占用空间相同,Python cPickle只适合于极小规模的TIN数据的存储。对基于不同数据结构的TIN模型构网效率测试表明,不包含边信息的结构的构网效率最高,含有边信息的结构中采用数组索引表示拓扑关系的构网效率最高。研究结果将对TIN模型的软件实现具有理论及应用价值。     

双峰谱型海浪的波高和周期分布

本文利用收集到的实测双峰谱型海浪过程资料，把这些资料以波高和周期的相关系数为参数分成５组，讨论每组双峰谱型下被高、周期的统计分布．并探讨了相关系数对波高分布和周期分布的影响。     

南海珊瑚礁光学浅水海域多光谱遥感水深反演

海洋水深信息对研究珊瑚礁海域资源与环境具有重要作用。南海珊瑚礁海域测深数据受多种条件限制施测困难,在时间与空间方面数量非常有限。文章针对南海岛礁海域以I类水体为主导的海水光学特性,以南沙群岛库归沙洲海域为例,使用Sentinel-2多光谱卫星遥感影像和同期过境的MODIS卫星数据,构建底质光谱,采用半分析半经验模型计算海水表面遥感反射率与海水叶绿素浓度,通过对数比值模型进行该地区光学浅水海域遥感水深反演分析,并进一步通过多时相反演水深融合提升精度。经与多波束实测水深数据验证,研究区域反演水深总体均方根误差和平均相对误差分别为2.68 m 和9.99%。该方法通过叶绿素浓度推演部分海水光学特性,可以从多光谱卫星影像中快速获取南海岛礁光学浅水海域初步水深信息,供相关海洋领域分析与应用。