2012年中国科技期刊15种大气科学类核心期刊排序

正~~     

基于模糊贴近度和改进Prim算法的高光谱图像波段分组排序

传统的基于Prim算法的高光谱图像波段分组排序需要计算所有波段之间的相关系数,并采用满秩相关系数矩阵作为邻接矩阵进行比较,计算复杂度较高。结合模糊数学的相似度衡量理论和高光谱图像的特点,首先提出使用计算简单的最大最小贴近度(maximum and minimum closeness,MMC)作为衡量高光谱图像波段间相关性的参数;然后将MMC的满秩邻接矩阵稀疏化,提取有效波段进行排序,明显降低了排序的波段数目和比较次数。实验结果表明,与传统的Prim算法相比,所提出的算法在保持原有压缩效率的同时,大大降低了波段排序的复杂度,平均波段排序运行时间减少了27%。     

联合类别筛选与重排序的交叉视角图像地理定位

针对交叉视角图像视角差异大导致地理定位精度较低的问题,本文以孪生网络为基本结构,提出了一种基于相似度学习并联合场景类别筛选与重排序的定位方法。首先,对交叉视角图像进行相似度学习,并根据相似度大小对参考遥感图像进行排序;然后,通过训练SVM分类器获取地面图像与遥感图像的场景类别;最后,基于特征相似度并利用场景类别信息与重排序实现地理定位。试验结果表明,相比传统的基于特征匹配的地理定位方法,本文方法可有效提高交叉视角图像地理定位的精度,且类别筛选与重排序对于地理定位具有有效性。     

单频GPS动态定位中整周模糊度的一种快速解算方法

针对单频GPS动态定位中常用模糊度求解方法存在的问题,提出一种整周模糊度快速解算方法.首先通过对双差观测方程中坐标参数的系数阵进行QR分解变换以消除坐标参数,从而仅对模糊度参数建立Kalman滤波方程进行估计,然后利用排序和双Cholesky分解对滤波得到的模糊度进行降相关处理,并结合收缩模糊度搜索空间的思想来搜索固定整周模糊度.以实测的动态数据为例对该方法进行测试.分析结果表明,该方法不但可以改善模糊度浮点解精度,而且具有良好的模糊度降相关效果,可正确有效地实现整周模糊度的快速解算.     

首届中国百强地质队排行榜出炉

正4月27日,中国矿联地勘协会二届五次理事会议透露,首届中国百强地质队排行榜经过15天公示,正式出炉。据地勘协会会长闫学义介绍,地勘协会面向会员组织开展的首届中国百强地质队排序工作历时一年零八个月,经过方案策划、制定规则、组建机构、征询意见、申报推荐、受理汇总、初步排序、确认排序、请示报批、结果公示等主要工作程序和环节,按《排序工作规则》——以主营业收入为主,以找矿成果、社会服务工作成果以及钻探实物工作量等为辅的排序指标得出结果。排行结     

基于主成分分析的岩石质量综合评价模型与应用

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化。试验选取了能间接反映岩石质量的5项主要指标,分别为岩石的干密度、变形模量、饱和吸水率、干抗压强度和纵波传播波速。采用主成分分析法对这些间接指标进行相关的数值处理,得出了评价岩石质量的数学模型。在对16组岩石样品的5项指标进行室内测试后,运用该模型对岩石样品的岩石质量进行了评价,并对该16组岩石样品的岩石质量进行了排序,将评价结果与实际样品进行对比,结果表明,该模型的评价结果与岩石的实际质量有很好的符合性。主成分分析法用于评价岩石质量有较高的可信度,并能够客观、准确、迅速地评价某种岩石的岩石质量。     

阿拉善高原荒漠植被组成分布特征及其环境解释Ⅰ.典型荒漠植被分布格局的环境解释

阿拉善高原是亚洲中部荒漠亚区的一个植物地理区域,特殊的地理位置和严酷的气候条件形成了该区独特的植被组成。目前由于气候的干暖化、黑河断流、森林草原的过度开采利用以及人口的激增等,给当地的农牧业发展、生态环境的可持续发展和利用带来严重障碍。如何有效地管理和利用当地的草场资源是当地政府和科研人员面临的首要问题。通过分析环境因子和植被分布的相互关系,来确定影响该区草场资源分布的主要环境因子。通过对52个样地的植被调查资料进行分析,发现所调查到的70种植物包括16个科和46个属,其中一年生植物占7.1%,灌木和小灌木占52.9%。种数最多的4个科是豆科(Leguminosae)、蓼科(Polygonaceae)、禾本科(Gramineae)和菊科(Compositae),分别占到总种数的20.0%、15.7%、14.3%和14.3%。高位芽和地面芽是主要的生活型,这代表了沙漠植物典型的生活型谱。采用二歧双向指示种分析（TWINSPAN）,将所调查植被分为6个类型,每个植被类型及相应的土壤特征代表了特定的地理单元。此外采用除趋势分析（DCA）和典范对应分析（CCA）方法研究了植被分布和环境变量二者的关系。环境因子主要有29个:其中包括18个土壤因子、8个气候因子和3个地理位置因子。DCA和CCA分析的结果一致,都表明植被分布和环境因子之间相关性较强。其中,CCA的第一轴主要代表了土壤有机质、全氮、沙黏粒含量、海拔、Kira湿度指数以及相对湿度,而CCA第二轴主要和Cl-、K+、Mg2+和电导率相关。这两轴在解释植物-环境关系的过程中累积贡献率达到60%,说明前两轴代表的环境因子是决定该区荒漠植被分布的主要因子。这一结果阐明了阿拉善干旱荒漠区植被分布的独特性,以及与关键环境因子之间的作用机制,这为该区域荒漠草场的恢复和管理提供了一定理论基础。     

三维锥束代数重建算法的投影排序方案

代数重建算法中的投影访问顺序对重建图像的收敛速度和精度有很大的影响。针对三维锥束代数重建算法,比较了几种投影序列排序方案的重建图像收敛速度:顺序访问方案,多水平级排序方案,素数分解排序方案,加权距离排序方案。通过仿真实验得到的实验结果表明:在三维锥束ART算法中按照后三种投影序列排序方案排序后的图像重建比顺序访问方案的收敛速度快,并且WDS排序方案的收敛速度最好。     

毛乌素沙地丘间低地植物群落分类与排序

为研究植物群落分布格局与环境因子间的相互关系,在群落样方调查的基础上,对毛乌素沙地丘间低地植被复合体的主要植物群落进行TWINSPAN分类和PCA排序,对土壤环境因子进行DCCA排序。结果表明：调查区内53个物种分属21科46属,其中菊科（Compositae,11种）、禾本科（Gramineae,7种）、莎草科（Cyperaceae,7种）、豆科（Leguminosae,5种）、藜科（Chenopodiaceae,4种）等科所含物种数较多,分别占20.8%、13.2%、13.2%、9.4%、7.5%,生活型以多年生草本为主,水分生态类型以中生植物为主。应用TWINSPAN将67个样方划分为17个组,依据《中国植被》的分类原则和系统确定为21个群丛。对PCA排序的第一轴起主要作用的是以北沙柳（Salix psammophila）、假苇拂子茅（Calamagrostis pseudophragmites）和碱茅（Puccinelia distans）为建群种的群落,对第二轴起主要作用的是以寸草苔（Carex duriuscula）为建群种的群落。植物群落分布DCCA排序第一轴主要与地下水位、HCO₃^-含量负相关,与土壤粗砂粒正相关;第二轴主要与土壤Ca²⁺、K⁺和Na⁺含量正相关,与土壤容重负相关;其中地下水位和土壤Ca²⁺、K⁺和Na⁺含量是环境因子中影响丘间低地植物群落特征和分布的主要因子。