黄、渤海盐度准三维数值预报模式

黄、渤海盐度的垂直结构具有典型的自模性,而其水平分布又受平流、水平扩散效应及径流等因素的影响。本文根据黄、渤海实测资料拟合了盐度垂直剖面的自模函数,并结合描述表、底层盐度及上均匀层厚度这三个特征量水平分布的方程,形成给出盐度三维结构的准三维模式。在模式中,综合考虑了海面风和热输入的强迫作用以及流场的平流、侧向混和及底层混和影响因素,同时还考虑了径流、蒸发及降水的作用,较客观地反映了盐度的三维分布及其变化的物理过程。试报结果分析表明,模式的功能较好,结果令人满意。     

基于非线性测度函数的改进属性识别模型在水质综合评价中的应用

线性测度函数的传统属性识别模型,对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差。为增加其对实测样本评价的可信度,提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型。均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示,改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型,说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响。太原市地下水水质的综合评价实例说明,由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度,在水质综合评价中具有更广泛的适用性。     

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.     

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.     

苏锡常地区地面沉降风险评价管理模型研究初探

平原区超采地下水引发的地面沉降地质灾害已成为影响这些地区经济可持续发展的重要制约因素,如何从收益、成本、风险三个方面为决策者提供制定地面沉降相关防治措施的综合支持,实现灾害防治从被动应对向主动防御转变,是地面沉降防治研究领域的新课题。在综合考虑苏锡常地区技术、经济、人类活动等因素基础上,从地面沉降总体风险和地区差异水平出发,提出构建地面沉降风险评价模型及决策支持系统的初步研究思路和方法,为实现地面沉降防治的科学化决策管理进行了探索。     

美国次贷危机可能会减少金属需求，加剧矿业风险

标准普尔警告说,“美国金属和采矿公司在今后几个月将面临的唯一的最大的风险是,美国经济逆转将会切实降低对金属的需求”。同时,标准普尔的信用分析师马瑞·师马路克预计,矿业部门的财务表现不可能令人满意。尽管次贷危机的蔓延会伤害到全球的生产商和各地区的矿业公司,但标准普尔预期,根据目前的经济预测,那些销售主要针对美国市场的公司将会受到最大的影响。迄今为止,美国经济已经伤害到了汽车制造商和房地产建筑商。铝价和铝的销售量已开始出现疲软。在所有的铝产量中,有50％用于交通、居住房建筑。     

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。     

基于一类新小波函数基的GPS相位观测值周跳探测

阐述了可通过1个参数因子来调节前后差分点个数的思路,研究了利用小波分析来平滑原始资料和探测GPS相位观测值周跳的方法,并通过CHAMP卫星实测数据进行分析,得出一些有益的结论.实践表明,该方法提高了周跳探测的有效性.     

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法.实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择.     

基于MATLAB图像处理工具箱IPT函数的遥感图像配准

遥感图像配准是遥感图像拼接、信息融合的基础,是对遥感图像定量应用和研究的关键环节.MATLAB的图像处理工具箱IPT(Image Processing Toolbox)提供有基于点特征进行图像配准的函数,利用这些函数可以方便快捷地完成图像之间的配准.论文首先对图像配准及基于点特征的遥感图像配准作了详细的介绍,然后对IPT中配准函数的语法格式作了详尽的分析,并对两幅遥感图像进行了配准操作,最后对该方法进行了结论性分析,阐明该方法的应用价值与可改进之处.