基于自定义RDD的海量遥感图像并行镶嵌方法

图像镶嵌是遥感图像处理中的重要内容,在跨区域遥感图像分析中发挥重要作用。为了解决传统遥感图像并行算法中存在的计算节点利用率低、频繁数据I/O等问题,本文根据Spark分布式内存计算框架,充分利用Spark利于迭代数据处理的优势,提出了一种基于Spark自定义RDD（弹性分布式数据集）的并行镶嵌方法。该方法首先在集群的多个节点上通过相位相关法执行图像重叠区域估计操作,从而提高了图像重叠区域估计的多节点并行计算;然后,通过重写Spark中RDD的compute和getPartitions方法,自定义针对遥感图像处理的RDD,并将图像镶嵌中的重叠区域估计、图像配准和图像融合3个关键步骤作为自定义RDD的Transformation类型的操作算子;最后,通过隐式转换创建自定义RDD,并调用自定义RDD的操作算子实现图像镶嵌的并行处理。实验结果表明,与传统基于MPI的并行镶嵌算法相比,该方法在保证图像镶嵌效果的基础上,能够有效提高大数据量的图像镶嵌效率。     

极低频电磁法超高速振荡Bessel积分数值计算的解决方案——积分外推法

极低频电磁法需要考虑电离层和位移电流的影响,Bessel积分核函数超高速振荡,超过了现有滤波系数的截止频率,收敛慢,甚至不收敛,导致数值计算极为困难,即使采用现有的、最高采样密度的Hankel滤波系数进行数值计算,高频时的计算误差大,不能满足需求.针对以上问题,本文将积分外推算法应用到极低频电磁法的数值计算中.首先通过计算CSAMT在均匀半空间的数值解与解析解验证算法的准确性;然后研究了极低频电磁法三层模型中给定收发距的波场频率响应曲线及给定频率的波场结构特征,积分外推法的低频结果与高采样密度Hankel滤波计算结果一致,高频结果优于Hankel滤波计算结果.本文研究表明,积分外推算法可有效解决超高速振荡Bessel积分数值计算难题.     

中国通量观测网络(ChinaFLUX)通量观测空间代表性初步研究

涡度相关系统的观测结果可以代表发生在特定表面或某一部分表面的物理过程.这样,由点到面的空间代表性就成为通量观测中不可忽视的问题.运用FSAM模型结合实际观测数据对中国通量网各站通量观测的空间代表性做了初步的分析研究.结果表明随着大气稳定度的增强、观测高度的升高和下垫面粗糙度的减小,通量贡献区有被拉长的趋势,且沿上风向逐渐远离观测点,这表明通量观测值所代表的下垫面平均状况的范围有所扩大.对于一个观测点而言,在观测高度和下垫面状况一定的情况下,通量贡献最大点和源权重函数最小点距观测塔的距离受大气稳定度的影响,大气越稳定,通量贡献最大点Smx和源权重函数最小点χ1距观测塔的距离(分别为Dmx和Dmin)越大.Dmax和Dmin对下垫面粗糙度和观测高度变化的响应是,随着粗糙度的增加和观测高度的减小,Dmx和Dmin均变小.本研究给出了在不同大气稳定度状况下,对各通量站通量观测值贡献90%时的通量贡献区长度,结合各站点的盛行风向以及通量贡献区对各种影响因素响应规律的分析,使我们对各通量站点通量观测的空间代表性形成了初步的认识.本研究虽然仅可做为实际应用中的参考,但其结果可为通量观测数据的质量控制,解释通量数据不确定性产生的原因提供一定的理论依据.     

双侧向电阻率测井反演算法研究

双侧向测井仪因其激励源的复杂性给其测量数据的反演带来了极大的困难．本文利用变形玻恩（Born）迭代法对轴对称二维非均匀介质中双侧向测井仪的位场数据进行了严格反演．在每一次迭代过程中采用了高效数值模式匹配的正演计算方法,它可半解析地求出反演中所需计算的格林（Green）函数及其偏导数,同时利用所推导出的位场非线性积分方程中积分运算的半解析形式,大大提高了计算效率和反演质量．通过反演实例表明,反演结果与电导率原状剖面吻合较好,并且受噪声影响较小．     

基于卷积神经网络的遥感影像地表覆盖分类

遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十分重要的科研和应用价值。为提高遥感影像的地表覆盖分类精度,在深度卷积神经网络VGGNet的基础上,采用SeLU函数作为激活函数,并将激活函数中的λ、α作为训练参数,得到改进的VGGNet,用逐层贪婪算法对网络参数初始化,并选择适当的学习次数利用迁移学习的方法对网络参数调整,以提高网络的泛化能力来提取遥感影像各类别的深层特征,从而有效进行地表覆盖分类。通过GF-1卫星影像的实验表明本文方法在地表覆盖分类精度方面的优越性。     

青藏高原大尺度地表流体的重力效应特征分析

基于2002~2017年三维大气再分析模型、水文模式及GRACE卫星重力数据,采用负荷格林函数和卫星重力反演方法分析青藏高原大尺度地表流体的重力效应特征。结果表明,青藏高原地区大气扣除季节项前后的重力效应峰对峰变化介于1.9~10.7 μGal和1.1~4.6 μGal,其负荷效应呈现出显著的季节性特征;土壤水和积雪扣除季节项前后的重力效应峰对峰变化介于0.9~9.9 μGal和0.7~8.3 μGal,其负荷效应呈现出显著的季节性和年际变化特征;GRACE时变重力场扣除季节项前后的重力变化峰对峰变化介于4.4~24.1 μGal和3.4~18.3 μGal,考虑观测误差、构造运动和信号泄漏误差的影响,其显著的季节性和年际变化反映了多种地表流体的综合影响。     

下辽河平原浅层地下水环境风险评价及空间关联特征

以下辽河平原浅层地下水为研究对象,将自然灾害风险理论引入地下水环境风险评价,从脆弱性、功能性、胁迫性、适应性4个方面选取指标,构建地下水环境风险评价指标体系和模型。运用GIS空间分析方法对地下水环境风险进行评价,并对风险值进行空间关联特征研究。结果表明：① 研究区内地下水环境中度以上风险区占整个研究区面积的63.12%,其中高风险区占6.79%,较高风险区占18.96%,中等风险区占37.37%;较低风险区占21.98%,低风险区占14.90%。② 地下水环境风险最高的地区主要位于下辽河平原中部的新民市东北部、灯塔市、辽中县西部、黑山县部分地区及凌海市东南部。③ 研究区内地下水环境风险呈现较高的正相关性,相似性高的区域主要分布在中东和中西部风险高值区,以及东北和东南部风险低值区。研究成果丰富了地下水环境风险理论,对下辽河平原地下水环境保护实践具有一定的理论和实践意义。     

贵州省乡村贫困空间格局与形成机制分析

以贫困态势严峻、区域内部贫困差异大的贵州省为研究区,分析了贵州省区县层面乡村贫困的空间异质性和空间依赖性格局,定量测度了乡村贫困空间差异的影响因素和因素效应的空间差异性,进而归纳了贵州省乡村贫困的形成机制。结果发现,贵州省区县乡村贫困具有时空稳定性,呈现出东、南、西部高而中、北部低的“马蹄”形空间异质性格局。区县贫困存在较强的空间依赖性,“高-高”型贫困地域即空间贫困陷阱区域,集聚分布在贵州省的东南部、南部。定量模型发现,坡度、到所在市中心的距离、青少年人口占比、少数民族人口占比是导致贵州区县层面乡村贫困空间差异的显著因素,且这些因素的效应水平呈现出不同的空间模式。产业发展受限、劳动力流动性差、金融和人力资本积累不足是贵州贫困空间形成的主导机制。最后建议扶贫政策层面应将基于地方和基于人的政策相结合。     

基于变化轨迹分析方法的生态用地流失空间关联研究

针对现有研究割裂了生态用地流失这一基本变化过程的不足,本文基于变化轨迹分析方法,从过程完整性角度探求了京津冀城市群地区生态用地流失的空间关联特征。结果表明：① 京津冀城市群地区土地利用变化主要表现为林地、草地、水域和耕地的流失,流失面积的40%转为人工表面;② 林地、草地和水域流失的空间自相关性随空间尺度增大而增强,7 km×7 km空间尺度上3种生态用地流失空间正相关性较强,且随距离阈值增加而降低;③ 距离阈值为10 km时,林地、草地流失高发区集中分布在京津冀西北部地区,水域流失高发区集中分布在东部渤海湾附近,生态环境保护应从京津冀协同发展角度,打破区域发展不均衡,促进京津冀城市群全面发展。     

农田景观空间异质性分析及遥感监测最优尺度选择——以三江平原为例

农情遥感监测需要高时间分辨率的遥感数据,目前这些数据大都为中低空间分辨率影像。在这些尺度下,像元内部往往是异质的,从而影响农情参数反演精度。因此分析和表达农田景观空间异质性和最优尺度选择对遥感农情监测质量的提高具有重要的应用价值。选取建三江农垦区四种典型农田景观为研究点,Landsat/TM NDVI为实验数据,利用实验变异函数对四种景观类型的各向空间异质性进行了分析, 而后通过变异函数模型拟合,定量分析了各个研究点的整体空间异质性,并在此基础上进行了研究区遥感监测最优尺度选择。研究表明:(1) 基于实验变异函数的结构分析方法,可定性地认识空间异质性的大小和方向,进而挖掘出其背后的自然和人为驱动因素。(2) 对实验变异函数进行拟合分析,可定量地刻画不同景观格局各自的空间异质性特性。此外,基于变异函数对空间异质性的定量表达,讨论了利用积分变程A结合Nyquist-Shannon采样定理进行最优尺度选择的方法。