Atmospheric Correction of SeaWiFS Data for the Retrieval of Suspended Sediment in East China Coastal Waters

The data of SeaWiFS (Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor), installed on SeaStar, has been used to generate SSC (suspended sediment concentration) of complex and turbid coastal waters in China. In view of the problems of the SeaDAS (SeaWiFS Data Analysis System) algorithm applied to China coastal waters, a new atmospheric correction algorithm is discussed, developed, and used for the SSC of East China coastal waters. The advantages of the new algorithm are described through the comparison of the restdts from different algorithms.     

水波在软淤泥底床上的衰减

本文研究了二层流体系统中波浪的衰减。上层为理想流体，下层为粘弹性Ｖｏｉｇｔ体。导出了色散关系，计算了波浪衰减系数。对于粘性或弹性很大或很小的情况，导出了各种水深情况下近似的显式的衰减系数表示式。与精确的数值结果比较，近似程度很好。可供工程设计参考、使用。     

螺旋藻培养液光衰减规律的研究

通过对影响光衰减因素的研究，本文建立了一个能较好地描述螺旋灌培养液中光照强度（I），螺旋灌浓度（OD）及培养液液度（h)之间关系的数学模型:I=I0 exp[(0.1658^*OD-0.0699)^*h^2 (-0.833^*OD-0.0998^*)h (-0.1468^*OH^2 0.6117^*OD-0.4036)。经检验该模型的总体误差仅为5．7％，并且能比较客观地反映螺旋藻培养中的光衰减现象。     

近58a来影响和登陆浙江的热带气旋统计特征分析

本文利用1949-2006年热带气旋资料,对58a来影响和登陆浙江热带气旋的登陆位置、登陆时间的年际、月际和日变化、登陆后的移速及路径变化与降水中心分布的关系、登陆后维持和衰减情况等进行了统计分析.统计结果表明：影响和登陆浙江的热带气旋有较明显的年际、月际和日变化特征;登陆浙江的热带气旋陆上维持时间与登陆时的强度正相关,登陆后12h内热带气旋衰减较快;登陆后移向偏北分量大的或移速加快的热带气旋,主要降水区出现在路径右侧的可能性大.     

Delaunay三角网增点生长构造法研究

论述了一种由计算机自动生成Delaunay三角网的增点生长构造法。该方法属于不规则三角网的动态构网法，它借鉴了静态构网法中递归生长算法的部分思想，并利用Lawson提出的最大最小(MAX—MIN)角度法则对三角网进行即时的局部优化，从而达到了快速、有效地构建Delaunay三角网的目的。该方法对快速生成海底DEM数据，进行海底仿真具有重要的作用。     

重力异常垂向一阶导数的一种简便算法

利用拉格朗日插值导出了重力异常垂向一阶导数的计算公式，给出了地面以及地面之上不同高度的求导系数。该公式可以计算地面上的重力垂向一阶导数，还可以直接计算地面之上任意高度上的垂向一阶导数。鉴于该公式除系数不同外，与上延公式完全相同，因此，程序设计尤为简单。使用本公式对模型数据和实际资料进行了处理，证明了本算法的实用性。     

利用双向缓冲区算法综合海图岛屿

阐述了岛屿综合的内容和原则。介绍了双向缓冲区算法的概念并给出了双向缓冲区算法的定义,研究并证明了双向缓冲区算法的特性。分析了利用双向缓冲区算法综合海图岛屿的原理,并通过实验验证利用双向缓冲区算法综合海图岛屿具有较好的效果。     

数字管网连通分析的淘汰算法与实现

本文从图论的观点出发,分析了数字化市政管网的构成和连通的特点,探索出数字化管网线路连通性分析的规律,提出了逐步淘汰算法进行连通性分析的方法。给出了基于mapbsic的实现这种算法的关键语句和注意问题。     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

多目标粒子群算法与选址中的形状优化

选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果.