顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简

鉴于常规曲线化简方法应用于水系曲线化简时难以顾及水系要素的三维特征及其拓扑关系,本文提出了一种顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简方法。该方法首先对D-P算法进行三维扩展,实现水系中单条河流三维曲线化简,然后构建水系树结构表达其拓扑关系,最后按照水系树的层次顺序依次进行河流曲线化简和干流与支流的拓扑关系重构。试验结果表明,该方法化简精度高,既能保持水系的三维形态特征,又能保证河流交汇处的拓扑一致性。     

回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

清水河流域1978-2010年土地利用变化时空特征

通过对1978年、1998年和2010年3期遥感影像目视解译获得3期土地利用数据,分析清水河流域1978－2010年土地利用变化时空特征。研究表明：清水河流域1978－2010年期间,农用地、难利用地面积持续减少,林地、建设用地面积持续增加,草地面积先有所减少后增多,除林地以外其它土地类型变化幅度后期都较前期大;流域土地利用转移方向主要是农用地转为低、中、高覆盖度草地、林地和建设用地,中覆盖度草地转为低、高覆盖度草地和林地,低覆盖度草地转为中、高覆盖度草地、林地。结果表明,近年来清水河流域水土保持措施效果明显。     

遥感与地球系统科学

地球作为一个高度复杂的非线性系统,各圈层(大气、海洋、陆地、生物、冰雪圈、固体地球)尤其是人类活动等任何组成成份的变化,都会引起地球系统的变化。人类可持续发展面临的巨大科学挑战之一是认识人类赖以生存的、复杂变化的地球系统,认识地球系统如何变化及主要驱动因素,认识地球系统未来变化趋势及如何提高对全球变化的适应能力。卫星独特的全球覆盖和日尺度的观测改变了地球科学的研究方法,它强调所能探测到的多时空尺度上的物理动力过程,在全球范围应对气候变化、能源和环境挑战具有重要作用,揭开了地球系统多学科交叉的新纪元。以地球系统的视野,抓住驱动地球系统的关键循环过程(如能量、水、生物化学循环),是当前地球系统科学的发展趋势。地球系统科学(全球变化)研究需要长期稳定、准确性较高的卫星观测数据,以水循环为例,卫星遥感具备获取全球范围水循环关键参数能力,但是系统性综合观测能力不足,整体精确性受到综合化的可靠空间数据集的限制。目前中国正在积极研制发展新型水循环卫星WCOM(Water Cycle Observation Misssion),并寄希望以此为核心传感器发起全球分布式水循环观测星座系统,进一步提高中国在国际水循环观测与地球系统科学研究方面的话语权与领先能力。     

盾构施工参数与沉降变形关系模型构建

针对盾构施工参数变化对施工引起的地表变形的重要影响,该文构建了盾构施工参数与地表沉降变形关系模型。以北京市某地铁盾构区间施工过程中的实测数据为基础,分析了不同盾构施工参数与地表沉降变形的关联度和相关性,得到不同参数对沉降变形贡献值的大小;之后,利用多元回归模型方法建立主要影响参数与地表变形的关系模型,并进行模型的合理性检验;最后,利用该模型得到的沉降量与实测数据进行对比分析,结果显示符合性较好。     

三重加权变形监测预测模型及应用

针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。     

水质关键因素光谱遥感监测技术分析

针对传统水体水质分析方法过度依赖于实地测量和实验室化学分析,需要耗费大量人力物力且效率不高的问题,从水质遥感监测数据获取手段、典型反演监测模型、不同水体光谱遥感监测应用状况、水质遥感监测技术应用及前景等方面分析归纳了使用遥感技术监测水质的新方法。从可用数据类型、数据特征等方面对水质遥感监测数据获取的3种主要手段进行了比较;从复杂程度、使用场景、优缺点等方面对4种典型的反演模型进行了归纳;对遥感数据和模型在Ⅰ类和Ⅱ类水体应用中的常用组合方式进行了分析总结。     

面向蓝藻的洱海气象监测站布局方法

针对洱海流域蓝藻预警研究所需的气象数据不足的问题,提出洱海气象监测站优化布局方法,采用环境影响统计概念模型分析了对环境产生影响的主要经济因素,根据水体污染指标将洱海各个行政区分为高污染区和低污染区,再考虑汇入洱海支流是否流经高污染区,认为在高污染区支流汇入口是蓝藻发生概率较高的区域。依据2个主要参数:区域污染程度和支流入口,部署气象监测站,该监测站能为洱海蓝藻预警研究提供必要、准确和可靠的水面气温、降雨量以及日照长度等气象参数,将对水环境的监测和研究具有重大意义和广泛应用前景。     

Monitoring of water stress in wheat using multispectral indices derived from Landsat-TM

Detection of crop water stress is crucial for efficient irrigation water management. Potential of Satellite data to provide spatial and temporal dynamics of crop growth conditions makes it possible to monitor crop water stress at regional level. This study was conducted in parts of western Uttar Pradesh and Haryana. Multi-temporal Landsat data were used for detecting wheat crop water stress using vegetation indices (VIs), viz. vegetation water stress index (VWSI) and land surface wetness index water stress factor (Ws_LSWI). The estimated water stress from satellite data-based VIs was validated by water stress factor (Ws) derived from flux-tower data. The study observed Ws_LSWI to be better index for water stress detection. The results indicated that Ws_LSWI was superior over other index showing RMSE = 0.12, R² = 0.65, whereas VWSI showed overestimated values with mean RD 4%.