基于Google Earth Engine平台的三江源地区生态环境质量动态监测与分析

三江源是中国陆地生态系统最脆弱和敏感的区域之一,一旦遭到破坏则不可逆转。受三江源地区多云等不利气象条件的影响,很难获取大范围尺度上季相一致的、无云的Landsat遥感影像。本文利用Google Earth Engine平台,对1990-2015年的相同季节的3766景Landsat影像进行像元级融合并重构最小云量影像集,借助GEE的并行云端计算,快速得到了能够反映生态环境质量的遥感生态指数（RSEI）,对三江源地区的生态环境质量进行了评价与监测。三江源时空变化与差异分析表明：1990-2000年生态环境质量呈快速下降状态,RSEI平均值从0.588下降到了0.505,生态环境质量变化以轻度恶化为主;2000-2015年生态环境质量下降速度变缓,并于2015年呈现变好态势,生态环境质量变化以不变为主,且轻度恶化面积大幅减少;该地区的生态环境状况呈现出空间分异,自西向东,生态状况变差。基于GEE平台在三江源地区的实验结果表明,GEE可以作为大区域范围的生态环境质量评价与监测的计算平台。     

高光谱图像滚动引导递归滤波与地物分类

高光谱图像类内光谱变化较大,"同物异谱"现象普遍存在。利用原始地物光谱特征进行分类精度较低而且分类结果图中存在"椒盐现象"。为了获得好的分类结果,必须充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,减少类内的光谱变化,并扩大类别间的光谱差异。为此,提出一种滚动引导递归滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先,利用主成分分析对高光谱图像进行降维;然后,利用高斯滤波对输入图像进行模糊化,消除图像中的噪声和小尺度结构;接下来,将模糊化后的图像作为引导图像,对输入图像进行边缘保持递归滤波,输出结果作为新的引导图像,重复迭代这个过程直至大尺度边缘被恢复;最后,利用提取的特征波段和支持向量机对高光谱图像进行分类。在两个真实高光谱数据集上进行了分类实验,结果表明本文方法的分类精度优于其他的高光谱图像分类方法。在训练样本极少的情况下,本文方法也能获得较高的分类精度。     

基于PCA方法的GPS台站时间序列分析

基于10 a以上的全球GPS台站数据,利用主成分分析法及其他数据处理方法,对台站时间序列进行预处理和结果分析,研究其中的非线性周期规律,探讨时间序列的主要影响机制。结果表明,主成分分析法可以将台站残差时空矩阵分解成若干正交成分,GPS台站时间序列的东西方向具有线性漂移趋势,全球大部分GPS台站都存在非线性周期规律,周年项和半周年周期占据主导地位。     

基于改进的主成分分析法提取GRACE时变重力场信号

针对主成分分析法提取时变重力场模型信号中存在信号泄漏和去条带噪声不明显的问题,提出对球谐位系数主成分分析的改进方法。首先对球谐位系数进行主成分分析,提取主要的模态,再对不同模态根据其自身噪声特点选择合适的滤波方法和参数,最后在此基础上进行信号提取。以CSR发布的2005-01~2013-12(108个月)GRACE时变地球重力场模型进行实验,提取2006-06和2006-12等效水高数据和改进前的主成分分析进行比较,表明此方法在有效地剔除条带误差的同时又使得信号泄漏减小。     

几种海藻粗多糖的理化性质及结构特征分析

主要采用傅里叶红外光谱(fourier transform infrared spectroscopy, FTIR)、气相色谱(gas chromatography, GC)和凝胶渗透色谱(gel permeation chromatography, GPC)方法对5种海藻粗多糖的单糖组成、官能团、分子量进行了初步分析。结果显示5种海藻粗多糖均含有木糖和岩藻糖, 其中南方团扇藻多糖含有较为丰富的山梨糖, 属于大分子量均一性多糖, 而孔石莼多糖分子量分布较宽, 均一性较差。红外光谱分析结果表明, 5种粗多糖均为酸性多糖, 棒叶蕨藻、琼枝麒麟菜和匍枝马尾藻多糖具有明显的硫酸基团吸收峰, 琼枝麒麟菜多糖存在呋喃糖和吡喃糖, 并且吡喃糖苷键可能存在β和α两种类型。明胶氯化钡实验结果指出南方团扇藻多糖的硫酸基团含量为38.43%(±2.38%), 明显高于其他几种海藻多糖, 而棒叶蕨藻多糖的硫酸基团含量最低, 仅为8.92%(±1.04%)。     

快速近似主成分分析算法

通过分析现有主成分分析算法的不足,研究了如何利用小波包算法实现快速近似主成分分析算法的问题,并对两种算法的复杂度进行了比较。实验结果表明：提出的快速近似主成分分析算法在精度和速度两个方面都具有明显的优势。