季节内印度洋-西太平洋对流涛动对次季节-季节尺度大气可预报性的影响

利用非线性局部Lyapunov指数和条件非线性局部Lyapunov指数定量估计了季节内印度洋-西太平洋对流涛动（IPCO）和实时多变量Madden-Julian指数（RMM指数）可预报期限,量化了季节内IPCO对S2S尺度大气可预报性的贡献,深入研究了季节内IPCO演变下S2S尺度可预报期限空间分布的变化规律。结果表明：（1）与RMM指数相比,季节内IPCO指数可预报性更强,可预报期限达到31天左右,比RMM指数高出2周以上;（2）印度洋-西太平洋区域S2S尺度大气可预报性最强,可预报期限达到30天以上,其中季节内IPCO是该地区的主要可预报性来源之一,其贡献达到6天,占总可预报期限的25%以上;（3）随着季节内IPCO的演变,印度洋-西太平洋地区S2S尺度大气可预报性有空间结构变化,表现为可预报期限异常的传播和振荡。S2S尺度大气可预报期限正负异常沿季节内IPCO传播路径,一支以赤道中西印度洋为起点北传至印度半岛,一支向东传播,经过海洋性大陆到赤道西太平洋后向北传播,到达日本南部。同时,可预报性异常的传播在在东印度洋和西太平洋表现出反向变化的特征,形成东西两极振荡,当季节内IPCO向正位相发展时,东印度洋具有更强的可预报性,西太平洋具有更弱的可预报性,反之亦然。季节内IPCO的发展（衰退）可使东印度洋（西太平洋）S2S尺度大气可预报性更强,表明模式预报技巧对此具有更大的提升空间。     

台阶式沉井等效墩宽计算方法探究

桥梁工程中存在形状各异的桥墩,在研究不同截面桥墩的局部冲刷特性时,桥墩尺寸的定量描述非常重要。以台阶式沉井结构为研究对象,梳理并分析了国内外相关等效桥墩宽度计算方法,发现各类公式本质上为计算不同条件下的桥墩平均阻水宽度。开展了台阶式沉井局部冲刷试验研究,基于试验数据对比分析了各类等效墩宽计算方法的计算结果,发现Melville和Raudkivi的等效墩宽计算公式能够较好地估算考虑动床条件下台阶式沉井的平均阻水宽度;进一步收集了国内外193组台阶式沉井类结构的局部冲刷试验数据,数据集统计分析结果显示Melville和Randkivi的等效墩宽计算公式能够较为准确且保守地量化大多数台阶式沉井类结构的截面非均匀性;最后基于数据集冲深墩宽比统计结果对该公式近似方法的合理性进行了讨论。     

一种基于局部判别正切空间排列的高光谱遥感影像降维方法

提出一种基于局部判别正切空间排列(local discriminative tangent space alignment,LDTSA)的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列(LTSA)中的排列机制,在一个局域块内利用线性局部正切平面对类内样本的流形结构建模,同时还考虑到类间判别信息以最大化判别边界。利用多幅高光谱数据进行降维和分类试验。结果表明,LDTSA主要有三个优点:①在小样本问题上性能稳定;②在降维过程中保持类别间的判别信息;③有效挖掘数据集的几何流形结构。     

顾及V-邻域结构的局部保形插值算法

针对现有空间插值方法局部保形性差、边界处理困难等问题,利用Voronoi空间剖分的结构特性,提出了一种多维统一的局部保形空间插值算法。利用随机模拟数据及中国城市平均气温数据进行了实例验证,结果显示,本插值算法可支撑不规则边界数据,在兼顾精度的同时,具有很好的局部保形性。     

结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法

提出结合预滤波算法的不敏卡尔曼滤波（UKF）相位解缠方法。该方法把UKF、传统路径跟踪策略、全方位的局部相位梯度估计技术以及小窗口干涉图预滤波算法有效结合起来,能在相位解缠的同时进行干涉相位噪声抑制,既不受相位残差点影响,又避免了传统方法在相位解缠之前须尽可能滤除干涉图中相位噪声的不足。模拟和实测数据实验结果验证了本文方法的有效性,且与扩展卡尔曼滤波相位解缠算法（EKFPU）以及传统方法相比具有较高的精度。     

精确高程异常的确定

本文在顾及局部地形改正、椭球改正及大气改正的情况下,采用实测数据,应用Meissel方法和Wenzel频谱分析方法,对某盆地边缘的高程异常进行了实际计算。并将计算结果同多普勒高程异常进行了比较,证明结果是良好的。此外还对我国精确高程异常的确定提出了一些建议。     

空间线群目标相似度计算模型研究

以空间线群目标的空间统计特征为基础,对线群目标的空间关系和几何特征进行了描述。利用拓扑关系概念邻域图定义线群之间的拓扑关系相似度,利用方向均值定义线群之间的方向关系相似度以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离相似度。结合线群的长度和平均长度、线群密度及线群曲折度,建立了线群目标相似度计算模型,对线群目标相似度进行了整体度量。实验结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观认知。     

基于动态化简的多源数据相似性评估

随着空间数据获取手段和途径的丰富,多源数据的差异性对数据更新的影响一直备受关注。本文提出一种基于动态化简的多源空间数据相似性评估方法。首先,将多个来源数据分别与参考数据用传统方法进行匹配;其次,利用加入动态化简的匹配方法对多源数据重新匹配;最后,分析上述两次匹配结果的差异,从数据匹配的角度出发,通过整体一致性和数据详细程度评估对数据匹配质量进行对比,根据获取的评估结果实现更新数据的选择。通过实验和分析,验证了本文方法的科学性和可操作性。     

视觉皮层振荡神经网络在遥感影像分割中的应用

对于具有复杂场景的遥感影像,提出了基于各向异性扩散特征保持平滑的简化LEGION算法,弥补传统LEGION图像分割算法对噪声敏感的不足。对于多(高)光谱影像,则采用马氏距离计算光谱向量间的连接权得到扩展LEGION算法进行分割。实验结果表明,LEGION算法较传统的图像分割方法对单波段灰度遥感影像目标及其重要细节部分的分割效果更显著;扩展LEGION算法适用于多光谱遥感影像分割。