一种基于实景图像的低能见度识别算法

为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。     

模糊聚类与遗传算法相结合的卫星云图云分类

针对模糊C均值聚类（FCM）方法存在的缺陷,提出运用遗传算法（GA）全局寻优与FCM局部寻优以及模糊减法聚类客观估算聚类数等优势互补的思想和途径进行卫星云图云分类判别.试验结果表明,综合方法（GA\|FCM）的云分类效果明显优于单一的FCM和GA算法,可有效弥补FCM和GA算法在云分类中存在的不足,并可运用于实况云图中云类的客观、自动判别.     

海气通量算法在海上蒸发波导诊断中的应用

利用TOGA COARE Bulk Air-Sea Flux Algorithm3.0,建立了基于通量算法的蒸发波导模型(Flux Evaporation duct Model),并进行了环境敏感性分析,而且与Paulus-Jeske模型对比,进行误差敏感性分析,并开展了雷达探测评估的海上试验,较全面的阐述了基于通量算法的蒸发波导模型的性能。     

南海北部水体叶绿素a浓度反演的生物光学模型

利用2003年至2005年秋季在南海多个航次的现场观测数据,研究了南海北部海区遥感反射率的变化,并分析了用于全球海洋叶绿素a浓度反演的OC2和OC4模型在本海区的适用性。结果表明,在南海北部海域,OC2和OC4模型高估了叶绿素a浓度,高估范围一般约在80%—200%之间,其中最高可达640%,即OC2和OC4模型并不适用于南海海域。在此基础上,根据现场实测的表观光学数据,利用遥感反射率比值(Rrs(433)/Rrs(555))与叶绿素a浓度的关系建立了两套能够精确反演南海北部海域叶绿素a浓度的本地化经验算法———算法1和算法2,并利用其对南海北部海域的叶绿素a浓度进行反演。结果表明,由本地化模型反演得到的叶绿素a浓度与实测的叶绿素a浓度具有较好的相关关系,其平均相对偏差分别为51%和53%,相关系数为0.75。     

一种大坝渗透系数分区反演新方法研究

基于人工神经网络的非线性映射特征,在渗流有限元计算的基础上,结合水头和渗流量等实测资料提出了大坝渗透系数的反演方法。为了克服经典神经网络存在的缺陷,提出了模拟退火的交替迭代算法神经网络新方法。在相同的初始条件下,用该新方法和经典网络进行了比较,得出前者的优越性和有效性。同时将该方法用于大坝的渗流反分析,利用反演出的渗透系数进行渗流场计算。数值计算结果表明,这种方法对大坝渗透系数反演问题具有较高的识别精度,反演结果可靠,可以用于实际工程。     

Statistical significance of modal parameters of bridge systems identified from strong motion data

Modal parameters of structural systems have commonly been determined using system identification (SI) methods for damage detection and health monitoring. For determining the deterioration of the integrity of structural systems correctly, modal parameters of a healthy structure have to be obtained with adequate certainty so that these parameters can be used as reliable references for the healthy system to compare with those of the damaged system. In this study, the statistical significance of modal parameters identified using strong motion time histories recorded on two bridge structures is assessed. The confidence intervals of identified modal frequencies and damping ratios are obtained using Monte Carlo simulations and sensitivity analyses in conjunction with eigenrealization algorithm. The dependence of the statistical bounds on model parameters is examined. The effect of using different number of sensors on the statistical significance is evaluated using simulated time history data from a validated finite element model of a bridge. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

AVHRR分裂窗算法反演高山草甸地表温度精度评估

利用理塘县高山草甸地表温度实测数据,分析6种常用AVHRR分裂窗算法的精度,为青藏高原地区地表温度的卫星反演提供技术支持.结果表明：6种常用AVHRR分裂窗算法反演地表温度与实测值之间有很好的线性正相关关系,反演温度与实测温度最大偏差3.36K,最大平均绝对误差2.25k,最小平均绝对误差0.77K.给出了反演高山草甸地表温度的AVHRR分裂窗算法建议.     

DEM流径算法的相似性分析

流径算法是分布式水文模型、土壤侵蚀模拟等研究中的关键技术环节,决定着汇水面积、地形指数等许多重要的地形、水文参数的计算。本文以黄土高原两个典型样区的不同分辨率DEM为研究对象,对常用的五种流径算法(D8、Rho8、Dinf、MFD和DEMON)通过相对差系数、累积频率图、XY散点分布图等进行了定量的对比分析。结果表明:算法的差异主要集中在坡面区域,汇流区域各类算法的差别较小;算法差异在不同DEM尺度下都有所体现,但高分辨率下的差异会更明显;在地形复杂区域,多流向算法要优于单流向算法。研究也进一步指出汇水面积、地形指数等水文参数对流径算法具有强烈的依赖性。     

GA辅助NLS的GNSS-IR土壤湿度反演方法北大核心CSCD

采用具有阻尼因子的函数模型,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助非线性最小二乘(nonlinear least squares,NLS)方法对相位参数进行求解。结果表明:1)相较于标准余弦函数模型,该方法的反演相位与土壤湿度的相关系数有较为明显的提升,反演结果也更加稳定,在5°~15°、5°~20°、5°~25°三个高度角范围内的相关系数均大于0.68,不同高度角之间的相关系数差值小于0.07;2)反演精度有不同程度提高,R 2提高5.72%~76.06%,RMSE减小6.12%~24.24%,MAE减小2.7%~28.3%,将该方案所求相位用于多星线性回归模型后平均RMSE减小10%。     

基于迭代法的同轴法X射线相衬成像的相位复原

相位复原问题是指在只有强度可以测量的情况下,从强度数据中提取出物体的相位信息。相位复原是同轴法X射线相衬成像的关键问题之一。本文采用误差递减法,通过限制物体的空间大小,结合测量到的强度数据,在物体的空域和频域都进行约束。通过反复迭代,进行带宽外推,最终实现物面和像面的相位复原。仿真实验证明了此迭代算法的收敛性,并且以塑料管为样品,在上海光源采集到同轴法X射线相衬成像的实验数据,对上述算法进行了验证。