结合变差纹理特征的极化SAR建筑物震害信息提取

快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。     

基于EMD的景区客流波动特征及其组合预测——以黄山风景区为例

旅游地的发展演化过程研究大多采用Bulter 的生命周期理论路径, 少有文献从波动的视角理解和分析旅游地的发展演化过程。本文以黄山风景区为例, 采用经验模态分解方法(EMD)尝试从波动的视角分析景区客流波动特征, 并利用波动性特征对其发展进行组合预测(经验模态分解方法和最小二乘支持向量机方法的组合)。研究结果表明:黄山景区客流波动呈现出多种形态, 在增长趋势的基础上叠加了季节性波动、景区旅游周期波动和景区经济周期波动。其与最小二乘支持向量机组合预测模型能够对景区客流进行有效预测, 并且运算速度快, 预测精度有所提高;与生命周期曲线相比较更加直观、微观、准确, 并且能够进行较为准确的客流预报, 有助于景区规划管理和战略决策。     

干旱生态系统净初级生产力估算及变化探测

针对中国西部干旱区特有的气候-植被特征,利用卫星遥感混合像元分解技术对干旱区植被进行了光合作用植被和非光合作用植被区分和组分解析,尝试通过对干旱覆被植被灌层结构进行解析而解决因植被区系差异和环境背景干扰的问题,并参考国际上遥感-生态模型GLO-PEM和CASA,借助遥感生态反演的物理分析,初步构建起基于遥感与生态过程的干旱区适用的光能利用率模型NPP-PEM,并以中国西部干旱区喀什地区叶尔羌-喀什噶尔河流域山地-绿洲-荒漠生态系统为案例,利用AVHRR/NOAA气象卫星遥感数据和气候资料估算了1992年和1998年中国西部喀什地区叶尔羌-喀什噶尔河流域山地-绿洲-荒漠生态系统1 km分辨率年净第一性生产力,并进行了变化探测分析。模拟检验结果精度较好,生态系统碳吸收的空间异质性特征明显。结果表明,考虑了干旱植被生理特征和灌层结构的光能利用模型,模拟结果较为合理,也为引入其他生态模型应用到干旱区生态系统研究提供了借鉴,从而为干旱区陆地生态系统碳循环研究开辟了途径。     

经验模态法在中国沿岸海平面变化中的应用研究

我国现代海平面变化的系统研究,开始于80年代前后,主要集中于海平面年变率和预测。早期所采用的方法有直线回归法、周期法外推预测等,之后有本征分析方法、随机动态预测模型及灰色系统方法等,以上方法各有利弊,但都因为不能较精确得到海平面变化中的各种周期变化而使得预测精度较差,尤其是对于海平面变化中较长周期的分辨方面。     

尺度分解技术在定量降水临近预报检验中的应用

采用2004年Casati提出的强度-尺度检验技术,选取2008年汛期代表不同类型降水(对流云降水、层状云降水、混合云降水)的4个降水过程,从尺度分解角度入手,对"世界气象组织天气研究计划——北京奥运会预报示范项目"(WWRP B08FDP)项目中4个I临近预报参加系统(BJANC,GRAPES-SWIFT,STEPS,CARDS)的1h定量降水预报进行时空尺度分解检验,研究降水预报技巧与降水时空尺度和强度之间的关系。结果表明:尽管目前国际先进的临近预报系统的水平分辨率已高达1～2km,但其有技巧的临近预报能力主要集中于空间尺度大于32km、时间尺度大于1h的降水系统,而对小于这些尺度的降水系统预报能力仍非常有限;在不同时空尺度的临近预报降水误差中,60%以上的误差来自于空间尺度小于8km的降水,85%以上的误差来自于时间尺度小于1h的降水,传统的外推技术不能满足这些较小时空尺度降水预报的需求,要发展有效的预报方法来提高较小时空尺度降水的预报能力。将基于外推的临近预报和基于稠密观测资料、快速更新的数值预报的潜势预报相结合可能是一条有效的解决途径。     

2012年印尼8.6级地震应变地震波的Hilbert-Huang时频分析

本文通过端点效应压制的Hilbert-Huang变换, 对大同及沁源台布置的四分量钻孔应变仪记录的印尼8.6级地震激发的应变地震波形进行时频分析, 结果显示印尼8.6级地震的主震和8.2级余震的应变地震波序列各个震相具有不同的时频特征: ① 地震波到达之前的所谓“环境噪声”部分, 瞬时频率低, 瞬时振幅小; ② P波初至时, 高频成分突然增加, 振幅也随即增强; ③ S波到达时, 频率有所降低而振幅剧烈上升; ④ 面波到达时, 振幅进一步剧烈上升达到整个序列的极大值; ⑤ 尾波部分振幅逐渐降低, 但与噪声部分相比频率依然偏高, 振幅依然偏大。 本文也将应变地震波与地震仪记录的地震波进行对比, 虽然应变地震波与地震波波形和Fourier谱具有极高的相关系数, 但从Hilbert-Huang变换得到的边际谱上看, 应变地震波与地震波有显著的区别, 应变地震波比地震波记录的低频成分相对更多。 通过Hilbert谱, 有助于更好地了解非平稳信号的局部特征, 对于突变信号的地震波, Hilbert-Huang变换是一个较好的时频分析工具。     

浅谈基本农田划定工作的内容和方法

在工作中,笔者了解到我省开展基本农田划定工作的目的是,加强基本农田基础业务管理,分解落实保护责任,提升保护实效。实现基本农田总量不减少、用途不改变、质量有提高,保障国家粮食安全、经济发展和社会稳定。在这篇文章中,现就基本农田划定工作的内容和方法浅谈几点意见。一、基本农田划定的任务与成果要求1．基本农田划定的任务基本农田划定的任务是“落实地块、分解到户、上图入库、完善表册标识。”     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

北太平洋海温与次年盛夏副热带高压的遥相关响应

选取1952-2005年北太平洋月平均海表温度（SST）资料，经过奇异值分解分析表明：6月份日界线附近西风漂流区的海温集中了北太平洋海温场的主要信息，西风漂流区与赤道冷水区的海温存在遥相关震荡，并且在6月份达到全年的最高值，11月份其振幅出现次高值。6月西风漂流区的海温（SST）可视为来年盛夏（7-8月）西太平洋副热带高压的强弱变化的信号：当6月份西风漂流区的海温（SST）偏低，则来年盛夏西太平洋副热带高压偏强；反之，则来年盛夏西太平洋副热带高压偏弱。