FPAR的Monte Carlo模拟研究

FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系.     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

北京市地理空间框架基准体系建设与应用

重点介绍了北京市地理空间框架基准体系的实现过程,包括空间坐标基准、高程基准、似大地水准面和全球卫星定位测绘服务系统建设。基准体系检测结果表明,北京市地理空间框架基准体系达到设计要求,在国内率先实现了测绘基准的现代化建设。     

全站仪似水准法和对向法高程测量的比较研究

通过对似水准法和对向法高程测量原理、误差来源及精度的比较分析,我们发现随着距离和竖直角度的增大,对向法高程测量中误差的变化大于似水准法高程测量中误差的变化;当两观测点间的水平距离小于等于1km时,对向法高程测量精度一般高于似水准法高程测量精度,但是当两观测点间的水平距离大于1km时,似水准法高程测量精度一般高于对向法高程测量精度。     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

中国海域的天然气水合物资源

天然气水合物是甲烷等天然气在高压、低温条件下形成的冰状固体物质。据估算,全球天然气水合物中碳的含量等于石油、煤等化石能源中碳含量的2倍。在人类面临化石能源即将枯竭的时候,各国科学家和政府都把目光投向这一未来能替代化石能源的新能源。新生代构造演化历史、沉积条件、沉积环境等显示,南海具有生成和蕴藏巨大天然气水合物资源的条件;南海海域的地震反射剖面多处显示存在BSR反射波;2007年已钻探见到水合物样品。东海冲绳海槽在第四纪的沉积速率高(10~40cm/ka),槽坡存在泥底辟构造和断裂活动,从上新世以来发生过两次构造运动,这些对天然气水合物的形成是十分有利的;因此,中国海域的天然水合物资源是十分丰富的,在不远的将来它可能成为新的替代能源。     

藏南冈底斯带西段麦拉花岗岩锆石SHRIMP定年及地质意义

用SHRIMP测定了冈底斯岩带西段麦拉山口岩体同碰撞黑云母二长花岗岩锆石的U-Pb年龄,黑云母二长花岗岩锆石SHRIMP U-Pb年龄为47.1±1.1Ma。这就为前人提出的雅鲁藏布江地区洋盆闭合、板块开始碰撞的时间为50Ma左右提供了同位素年代学的证据。     

区域似大地水准面确定的最小二乘支持向量机方法

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性.     

实验变差函数计算方法的研究与运用

本文系统、详尽地分析讨论了不同样品数据条件下实验变差函数的计算方法。在实验变差函数计算流程的设计和有效样品搜索域的确定方面提出了自己独特的见解。最后用一个矿山的控矿工程教据对文中介绍的方法进行了测试。结果表明,利用本文的方法,容易得到稳健、准确、信息量高的实验变差函数。