FY-3D/HIRAS光谱定标精度评估中的最佳光谱区域选择

光谱定标精度的精确评估和监测,是红外高光谱数据应用之前的重要工作。光谱定标精度评估常用"互相关"方法,即通过平移观测谱使得观测谱与参考基准谱之间满足最大相关或最小标准差条件。考虑到计算耗时,无须在全谱段检测频偏,而用部分光谱区域评估光谱定标精度。为全面评估"互相关法"对光谱区域选择的依赖程度,初步选择光谱区域依据理论模拟光谱(只考虑仪器离轴效应)的敏感性分析,最佳光谱区域选择基于实际观测光谱的敏感性分析。基于模拟光谱的敏感性分析表明:光谱精度评估方法对光谱区域的选择在中波波段不敏感,在长波和短波波段比较敏感,其敏感性与光谱区域内吸收带的包络特征、辐射能量的大小有关;选择不同光谱区域引入的绝对误差在长波和短波波段最大分别可达3.05和3.35 ppm(1 ppm=10~(-6));因此,当光谱区域选择在辐射能量较大,大气成分含量稳定的大气分子吸收带,能有效减小"互相关法"引入的误差。进一步基于风云三号D星红外高光谱大气探测仪(FY-3D/HIRAS)观测光谱,研究提出了HIRAS光谱精度评估的最佳参考光谱区域:长波波段为[716,766] cm~(-1),中波波段为[1270,1320] cm~(-1),短波波段为[2159,2209] cm~(-1),基于上述光谱区域评估的HIRAS光谱偏差平均值均优于2 ppm,长波和中波的标准差优于2 ppm,短波的标准差约为4 ppm。研究结果对其他红外干涉仪器的光谱定标精度评估和频率长期稳定性监测也具有参考作用。     

海上二维拖缆地震参数选择浅析

二维地震观测系统用于表示激发点、接收点和地下反射点三者之间的位置关系。观测系统参数的优劣决定着地震采集资料的质量好坏,直接影响后续的处理解释结果和精度。基于地震观测系统设计、参数选择基本理论和原则,讨论和总结了如何合理设计海上二维地震观测系统。     

基于CNN的空间数据自适应切分算法

针对空间数据划分方法无法自适应选择问题,本文提出了基于CNN的数据自适应划分算法（Adaptive Partition Algorithm for Space Vector Data- Convolutional Neural Networks,SVDAP-CNN）。该算法首先基于应用场景和其他相关资源实现特征描述和表达;其次基于层次聚类设计特征矩阵表达算法,体现特征间的局部相关性以减少方法选择时间和提高选择精度;最后通过CNN模型实现空间数据自适应划分。本文选取南海区域真实数据和模拟数据进行验证,与已有的数据划分方法选择算法进行比较。结果显示：针对真实数据,SVDAP-CNN算法的精度和时间效率分别提高了24.18%和25.67%;针对特征和特征间关系表达欠完备的模拟数据,SVDAP-CNN算法的精度和时间效率分别提高了27.02%和26.80%;针对选择结果易出错的数据切分方法,SVDAP-CNN算法的精度提高了19.92%,证明了该算法有较好的普适性;另外,本文结合南海区的实际应用证明了该算法的应用可行性。SVDAP-CNN算法的提出可为大数据量、多变的自动化空间应用分析提供技术支撑。     

基于ArcGIS ModelBuilder的生态区鸟类栖息地的选择

利用ModelBuilder模型编辑器,通过建立并连接5个单处理过程模型,形成一个复杂的处理过程模型,从而使得对栖息地的选择实现了流程化,提高了对空间数据处理的效率和准确性。和先前通过ArcGIS解决类似较复杂问题的处理方法相比,这种建立模型的方法大大简化了处理操作的过程,有助于实现整个空间数据处理的自动化。     

利用剖面重力测量数据反演深圳市地下断层参数

探测深圳市地下断层参数对该地区的规划建设、抗震设防和可持续发展具有重要意义。利用人机联作选择法反演了深圳市两条测线的断层参数,反演结果表明:两条测线的正演模型与观测值之间相对误差分别为4.51%和4.26%,计算结果可靠;断层从地下4km附近开始出现破裂信号,至17km附近消失,倾角约为70°,属于倾角较大的正断层;断层位置与深圳市地形起伏可能存在一定相关性。研究结果与地质及地球物理勘探结果具有较好的一致性,验证了剖面重力测量数据反演深圳市地下断层参数的可行性和有效性。     

多特征全极化合成孔径雷达的林地和居民地提取

针对传统全极化合成孔径雷达(SAR)图像信息提取方法存在的问题,结合林地、居民地的散射机理,文章提出了一种综合多特征(多种极化特征、几何形状和尺度特征)的全极化SAR林地和居民地信息提取方法.该方法采用分形网络演化算法实现综合多特征的多尺度分割;基于对象选择极化特征并制定分类规则来提取林地和居民地.实验结果表明,该方法能有效提取研究区的林地和居民地,结果明显优于H-α-A-Wishart分类方法.     

应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择

针对高光谱影像数据高维性、高度相关性和冗余性等特点,提出应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择。通过稀疏非负矩阵分解方法对高光谱影像进行稀疏化表示,同时顾及其可聚类的特性,在保留所选波段物理意义的基础上,得到波段选择后的高光谱影像降维数据。通过该方法对PHI-3高光谱影像进行波段选择的试验分析,应用聚类特征有效性分析波段聚类结果,并采用波段子集的信息量、相关性和可分性3类评价指标来验证方法的效果。最终,从运行效率和分类精度两方面证明了基于无监督聚类的稀疏非负矩阵分解对高光谱影像的波段选择的实用性。     

福特-后福特二元生产系统下的企业创新行为——以珠江三角洲电子产业为例

以珠江三角洲电子企业问卷调查的数据为基础,考察珠江三角洲的电子产业集群在生产系统、劳动力市场、融资体系、创新系统以及商务模式5个方面的特征,指出珠江三角洲的电子企业在社会资本基础上发展呈灵活化外包的生产组织模式,但整个集群的劳动力市场、融资体系和创新系统都表现出福特式的封闭内向化特征,是典型的福特-后福特二元生产系统。建立创新行为的二元选择模型,分析了企业规模、R&D投入、CEO背景、员工流动率以及城市化经济对促进企业创新的作用,并有效区分了这些因素在不同创新类型(产品创新、流程创新、组织创新和营销创新)的影响。结果表明,由于创新活动仍然保持福特式的内部化特征,大中型企业和R&D投入是区域创新的主要驱动因素。同时,城市化集聚经济反而对产品创新和营销创新产生负效应,地方化集聚经济主要通过劳动力流动促进产品创新。     

人文地理区位教学的“六析”策略

正人类活动的区位选择是综合考虑人类要求和区域地理条件,寻找产业部门与地理区位的最佳组合,以发挥地区优势,扬长避短,兼顾经济效益、社会效益和环境效益,实现三效统一。"区位"的分析与评价涉及到城市、农业、工业、交通、商业等人类活动的各个方面,它是人文地理部分的核心,在历年高考中涉及较多,学生在解答相关题目时往往感觉"有话说"但又"没把握",容易丢分。因此我们在教人文地理时应紧紧围绕"区位"这一核心内容进行。     

课堂教学中“过渡”的艺术

正一般而言,完整的教学过程是由一个个具体的教学活动环节组成的,这些环节是教学任务的实施过程,是一个个教学层次,能够反映教学思路的清晰和递进程度。环节之间若缺失了有机的联系,整堂课就会给人拼凑之感,生硬且不连贯,既不利于引导学生循序渐进地建构新知,又难以形成合理的教学节奏,不易赋予课