利用不同方法反演冬小麦叶面积指数研究

基于高光谱数据的叶面积指数监测是快速获取冬小麦叶面积指数的重要方法。为了探究回归方法和高光谱数据变换对冬小麦叶面积指数反演精度的影响,采用逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别建立基于冬小麦拔节期冠层高光谱数据、一阶导数光谱数据、二阶导数光谱数据和对数光谱数据的叶面积指数多元线性回归模型。结果显示,导数和对数变换能够提高冬小麦LAI反演精度,以蓝紫光、绿光、红光和近红外波段建立的一阶导数光谱数据逐步回归模型最优,建立回归模型的决定系数R2为0.974,交叉验证的RMSE为0.131,可为冬小麦LAI估算的方法选择和数据处理提供依据和参考。     

土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究

利用高光谱遥感数据进行了南京郊外土壤重金属元素铅的含量反演,由于高光谱数据波段众多,波段选择或变换至关重要。比较了基于次贪婪的前向选择模型的最小角度拟合和基于遗传算法进行波段选择的最小二乘和偏最小二乘拟合,结果发现基于遗传算法的偏最小二乘反演结果优于全波段的偏最小二乘,表明波段选择在高光谱反演重金属中是有益的。尽管采取了波段选择后的各方法在反演时均能达到70%以上的训练精度,但因遗传算法搜索的解空间范围更宽广,使得基于遗传算法的偏最小二乘优于前向选择模型的最小角度拟合。最后还比较了基于遗传算法的普通最小二乘和偏最小二乘拟合,结果表明偏最小二乘更优,因此在高光谱反演重金属含量当中,偏最小二乘精度较高,而在波段选择方法中,遗传算法更优。     

采煤拉张裂隙区土壤有机质高光谱反演

煤炭开采产生的拉张裂隙破坏土壤结构,影响土壤质量。利用高光谱技术对裂隙区土壤的重要成分进行监测,对精确恢复裂隙区土壤质量及改善农业产量具有重要意义。本文首先在淮北朱庄煤矿采煤拉张裂隙区采集了90组土壤样品,并在室内测定了土壤样本光谱;然后将反射率值与测定的有机质含量进行相关分析,选取对有机质敏感的特征波段;最后利用偏最小二乘、BP神经网络进行建模,并评价各模型的精度。研究表明,本文反演效果较理想,比较所建模型精度,一阶微分与偏最小二乘模型(FDPLSR)建模效果最佳。FD-PLSR模型建模集和验证集的R²分别为0.876 1、0.845 9,RMSE分别为0.497 2、0.680 6。该研究可为采煤拉张裂隙区土壤有机质含量监测提供一定的技术支持。     

阿拉善地区土壤盐渍化的遥感反演及分布特征

土壤盐渍化是威胁干旱区土地的重要环境问题。利用遥感技术对土壤盐渍化进行动态监测,分析土壤盐度水平与空间分布,有利于掌握土壤盐渍化现状,为土地资源可持续利用提供理论依据。现有研究多在田间尺度,随着土壤环境问题涉及的范围越来越大,区域斑块信息的提取已无法满足宏观地模拟和展示整体土壤环境的空间分布。以阿拉善地区为例,结合遥感光谱指数与实测土壤盐分数据,运用偏最小二乘回归（PLSR）方法,构建区域尺度范围的土壤盐渍化反演模型,实现大面积地区土壤盐度的精准模拟和定量监测。结果表明,构建的模型验证精度达到0.8788,达到极显著水平,预测结果与实际情况相符,可以较准确地模拟研究区土壤盐渍化状况。受地形、气候、景观类型、农业活动以及土地管理等因素的综合影响,阿拉善地区约20%的区域土壤呈现出不同程度的盐渍化,其中黑河下游河岸带、雅布赖山西侧及贺兰山西侧冲积扇土壤盐渍化程度最为严重。本研究可为大面积区域土壤盐分状况的快速监测及遥感定量反演提供可行的方法,同时为该区域不同程度盐渍化土壤的治理和土地利用管理提供依据。     

崎岖列岛海域沉积物粒度特征比较研究

崎岖列岛海域表层沉积物平均粒径在0.1~0.2mm之间的细砂通常具有较好的分选性,平均粒径细于4Φ的沉积物通常分选性较差;平均粒径在4.5Φ~7.5Φ的沉积物通常表现为正偏态,且粒度越粗,偏度越正偏;平均粒径粗于4Φ的砂质沉积物偏度无显著的正偏或负偏倾向;崎岖列岛海域中值粒径位于4Φ~5Φ的样品数较少,因该粒级位于悬移质与跃移质之间。     

基于偏最小二乘算法的ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３卫星钟差短期预报

针对机器学习算法在卫星钟差短期预报应用中训练数据量最佳确定、算法有效性评估研究较少的问题,以 武汉大学ＩＧＳ数据中心连续１５ｄ３３颗事后ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３精密卫星钟差产品为例,基于钟差相位数据的偏最小二乘 （ＰＬＳ）、基于钟差相位数据一次差分的偏最小二乘（ＤＰＬＳ）、长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）模型进行了ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３卫星 钟差短期预报。实验结果表明：首先,选择第１５天数据为测试样本,前１４天距第１５天最近的连续ｎ　ｄ数据为训练 样本时,ｎ 为８时,ＰＬＳ模型预报性能达到最优;ｎ 为１、３、８时ＤＰＬＳ预报性能达到相对最优;ｎ 为１１时ＬＳＴＭ 预报 性能最优;ＰＬＳ、ＤＰＬＳ模型的预报效率较优,而ＬＳＴＭ 预报效率较差,最大预报耗时分别为０．２５ｓ、０．９０ｓ、 １９８．６５ｍｉｎ;随着测试样本的增加,ＬＳＴＭ 模型的预报耗时显著增加,而其他两个模型预报耗时基本没有变化;其次, 连续１４ｄ的短期预报（当前１天为训练样本,后１天为测试样本）结果表明,ＤＰＬＳ较ＰＬＳ与ＬＳＴＭ 模型,６ｈ预报时 长下,均方根误差（ＲＭＳ）分别提升了３１．２６％、３９．６６％,极差（Ｒａｎｇｅ）分别改善了２６．３４％、４０．３０％,２４ｈ预报时长 下,ＲＭＳ分别提升了３３．４８％、４２．６８％,Ｒａｎｇｅ分别改善了２９．７７％、４２．９５％。     

Correlation analysis and partial least square modeling to quantify typical minerals with Chang＇E-3 visible and near-infrared imaging spectrometer＇s ground validation data

In 2013, Chang＇E-3 program will develop lunar mineral resources in-situ detection. A Visible and Near-infrared Imaging Spectrometer （VNIS） has been selected as one payload of CE-3 lunar rover to achieve this goal. It is critical and urgent to evaluate VNIS＇ spectrum data quality and validate quantification methods for mineral composition before its launch. Ground validation experiment of VNIS was carried out to complete the two goals, by simulating CE-3 lunar rover＇s detection environment on lunar surface in the laboratory. Based on the hyperspectral reflectance data derived, Correlation Analysis and Partial Least Square （CA-PLS） algorithm is applied to predict abundance of four lunar typical minerals （pyroxene, plagioclase, ilmenite and olivine） in their mixture. We firstly selected a set of VNIS＇ spectral parameters which highly correlated with minerals＇ abundance by correlation analysis （CA）, and then stepwise regression method was used to find out spectral parameters which make the largest contri- butions to the mineral contents. At last, functions were derived to link minerals＇ abundance and spectral parameters by partial least square （PLS） algorithm. Not considering the effect of maturity, agglutinate and Fe~, we found that there are wonderful correlations between these four minerals and VNIS＇ spectral parameters, e.g. the abundance of pyroxene correlates positively with the mixture＇s absorption depth, the value of absorption depth added as the in- creasing of pyroxene＇s abundance. But the abundance of plagioclase correlates negatively with the spectral parame- ters of band ratio, the value of band ratio would decrease when the abundance of plagioclase increased. Similar to plagioclase, the abundance of ilmenite and olivine has a negative correlation with the mixture＇s reflectance data, if the abundance of ilmenite or olivine increase, the reflectance values of the mixture will decrease. Through model validation, better estimates of pyroxene, plagioclase and ilmenite＇s abundances are given. It is concluded that VNIS has the capability to be applied on lunar minerals＇ identification, and CA-PLS algorithm has the potential to be used on lunar surface＇s in-situ detection for minerals＇ abundance prediction.     

偏最小二乘回归在系统形变分析中的应用

系统形变往往由很多主导因素引起,且各主导因素之间并不独立。以国土利用变化驱动分析为例,运用偏最小二乘回归方法建立变化的驱动机制模型,并和主成分回归法相比较。结果表明,偏最小二乘回归不仅在拟合效果上优于主成分回归,系统性更强,结论更可靠,而且偏最小二乘模型的回归系数更易于解释,提供的系统信息也更丰富。偏最小二乘为样本个数少、自变量多、且变量间存在多重共线性的复杂大系统形变分析提供了新的、有效的解决途径。     

Pearson-Ⅲ型负偏频率曲线的权函数参数估计方法

Pearson-Ⅲ型水文频率计算以正偏序列为主,但在处理水库水位、潮位序列时常出现负偏的情况。针对正偏序列的权函数参数估计方法,通过公式推导将其拓展应用到负偏序列,完善了这一水文参数估计方法体系。统计试验表明相比常规矩法,权函数参数估计方法能显著提高对Cs估计的无偏性,并在有效性方面有所提升。比较权函数框架下的三种参数估计方法,发现二阶权函数矩法（WFM2）整体优于一阶权函数矩法（WFM1）,利用权函数矩结合法（WFM3）对Cv（或σ）进行估计的前提是要确保Cs的估计优于Cv,否则其不如WFM1和WFM2的参数估计结果。以某潮位站年最高潮位序列和某水文站年最高水位序列进行了实例验证,拟合优度检验表明WFM2方法的拟合误差小、精度高,是所有比较方法中应用效果最好的方法。