利用卫星遥感海面温度、高度联合反演南海北部三维温度场

利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。     

胶州湾潮余流和物质输送之间的关系

基于MIKE21的HD模型,通过模拟得到胶州湾的潮流场,胶州湾在涨急时最大流速1.04m/s,落急时最大流速约为0.96m/s。胶州湾余流总体较小,平均为0.03m/s左右。并在湾内不同位置释放自由粒子,以MIKE21的Particle tracking模型计算出其在潮流作用下的运移轨迹,结果表明粒子大多数运移到湾内近岸区域,少部分在湾口区域附近;在潮流场基础上计算了欧拉余流场,并和粒子运移结果进行对比,表明欧拉余流场在区域流向比较一致时可以表示粒子运动的趋势,为物质迁移、控制污染等方面提供了一定的参考借鉴意义。     

一种海洋混合层深度的智能识别方法研究

文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。     

不同开口比人工鱼礁体水动力特性及礁体稳定性研究

为研究方型人工鱼礁体开口比的变化对其水动力特性的影响,利用Fluent软件模拟了边长为3m、开口比为0～0.6之间7种不同方型鱼礁体周围水流场,通过分析水流场变化规律得到了礁体流场效应、阻力系数随开口比的变化情况;基于Morison方程计算了礁体在波流作用下的受力及其抗滑移、抗倾覆安全系数。研究结果表明:当礁体开口比小于0.2时,背涡区范围较大,流场效应明显;随着开口比的增大,礁体产生的上升流范围及竖直向最大速度分量逐渐减小;对于方形开口礁体,阻力系数与开口比的关系式为Cd=0.875φ+1.088(R2=0.963,P<0.01);随着开口比的增大,礁体所受最大波流作用力、抗滑移及抗倾覆安全系数逐渐减小,但礁体不会发生滑移和倾覆,可为实际礁体结构的设计提供参考。     

钙质土中重力串锚水平承载力特性有限元研究

目前没有规范给出串锚的水平承载力计算公式,为了利用有限元法研究串锚水平承载力特性,采用相关理论计算以及室内试验的方法来验证有限元法模拟计算的可靠性。实践证明,有限元法具有较高的计算精度。利用有限元分析软件ABAQUS建立了串锚-土体模型,模拟串锚在水平荷载作用下破坏过程,研究了串锚在水平荷载作用下破坏机理,从而得到了串锚水平承载力特性。在相同的工况条件下,串锚的水平承载力与其锚链长度有关,在一定范围内,增加锚链的长度可以提高串锚的水平承载力;串锚的水平承载力不是相应的单个锚的水平承载力相加,其水平承载力小于相应的单个锚水平承载力之和,在进行串锚水平承载力设计计算时应给与相应的考虑。     

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。     

多类重力场模型的精度分析

分析国际公布的EGM2008、GECO和EIGEN-6C4等超高阶重力场模型及GOCO03S、GOCONSGCF2DIRR5和GOCONSGCF2TIMR5等低阶重力场模型的内符合精度。利用实测的GNSS/水准数据对各模型进行外符合精度的检核。分析6个模型在不同阶次组合的精度,进而选取可靠的截断阶次确定组合重力场模型。计算结果表明:EGM2008、GECO、EIGEN-6C4及DIRR5四个重力场模型的阶方差均保持在mm级,而GOCO03S在191阶之后的精度达到dm级,TIMR5模型在228阶之后的精度达到dm级;6个重力场模型中,EIGEN-6C4模型的累计阶方差最小;EGM2008、GECO模型的互差阶方差在高频部分呈现差异,而在超高阶部分两种模型的互差阶方差符合性好;与EGM2008模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.063 m,精度提升幅度为15%,与GECO模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.060 m,精度提升幅度为23%,与EIGEN-6C4模型相比,其对应的组合重力场模型高程异常精度最优可达0.064 m,精度提升幅度为18%,因此,组合重力场模型能提高重力场模型高程异常的精度。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

Simulation of landscape spatial layout evolution in rural-urban fringe areas: a case study of Ganjingzi District

In recent years, the rapid expansion of urban spaces has accelerated the mutual evolution of landscape types. Analyzing and simulating spatio-temporal dynamic features of urban landscape can help to reveal its driving mechanisms and facilitate reasonable planning of urban land resources. The purpose of this study was to design a hybrid cellular automata model to simulate dynamic change in urban landscapes. The model consists of four parts: a geospatial partition, a Markov chain (MC), a multi-layer perceptron artificial neural network (MLP-ANN), and cellular automata (CA). This study employed multivariate land use data for the period 2000–2015 to conduct spatial clustering for the Ganjingzi District and to simulate landscape status evolution via a divisional composite cellular automaton model. During the period of 2000–2015, construction land and forest land areas in Ganjingzi District increased by 19.43% and 15.19%, respectively, whereas farmland, garden lands, and other land areas decreased by 43.42%, 52.14%, and 75.97%, respectively. Land use conversion potentials in different sub-regions show different characteristics in space. The overall land-change prediction accuracy for the subarea-composite model is 3% higher than that of the non-partitioned model, and misses are reduced by 3.1%. Therefore, by integrating geospatial zoning and the MLP-ANN hybrid method, the land type conversion rules of different zonings can be obtained, allowing for more effective simulations of future urban land use change. The hybrid cellular automata model developed here will provide a reference for urban planning and policy formulation.     

基于特征点匹配及提纯的点云配准算法

针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。