Modeling urban expansion by using variable weights logistic cellular automata: a case study of Nanjing,China

Simulation models based on cellular automata (CA) are widely used for understanding and simulating complex urban expansion process. Among these models, logistic CA (LCA) is commonly adopted. However, the performance of LCA models is often limited because the fixed coefficients obtained from binary logistic regression do not reflect the spatiotemporal heterogeneity of transition rules. Therefore, we propose a variable weights LCA (VW-LCA) model with dynamic transition rules. The regression coefficients in this VW-LCA model are based on VW by incorporating a genetic algorithm in a conventional LCA. The VW-LCA model and the conventional LCA model were both used to simulate urban expansion in Nanjing, China. The models were calibrated with data for the period 2000–2007 and validated for the period 2007–2013. The results showed that the VW-LCA model performed better than the LCA model in terms of both visual inspection and key indicators. For example, kappa, accuracy of urban land and figure of merit for the simulation results of 2013 increased by 3.26%, 2.96% and 4.44%, respectively. The VW-LCA model performs relatively better compared with other improved LCA models that are suggested in literature.     

基于FY-3的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法研究

格陵兰岛的冰盖对全球气候有着极为重要的意义,冰盖的冻融情况可直观展示北极地区的气候变化状况。利用我国FY-3气象卫星的微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据,基于增加干湿雪差异性的交叉极化比率(Cross-Polarized Gradient Ratio,XPGR)算法,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的超平面进行格陵兰岛冰盖表面冻融探测,与已有的阈值方法相比,理论上精度较高。与微波辐射计(Special Sensor Microwave Image,SSM/I)(阈值为–0.025)的数据结果进行对比验证,结果表明:XPGR结合SVM的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法是可行的。     

协同模型与遗传算法的集成

提出协同模型中蚁群算法和遗传算法集成的方案，用于生成纹理分类的模板。介绍了蚁群算法的原理和集成方案的实施步骤，以及在搜索最优解过程中蚁群移动方向的决策方法。为了验证集成方案的正确性，对航空影像的居民地、灌木、水田、山地、旱地5种目标进行了识别试验，并与仅使用遗传算法的结果进行了比较。试验结果表明，该集成方案的识别效果有明显的提高。     

高光谱遥感积雪制图算法及验证

雪盖面积是高山地区和季节雪盖区水文和气象模型的重要输入因子。机载和星载遥感数据提取的雪盖面积是融雪径流模型的重要组成部分。对应不同传感器件的光谱特征，多种分类方法被相继提出。但是，缺乏相对独立的验证手段来评价各种分类方法，其主要原因是缺乏地面真实状态。针对该现状，本研究利用高光谱图像的细分光谱特征，建立高光谱影像及其对应“地面真相”的像对数据库来发展和验证积雪制图算法，并展示MODIS积雪制图算法验证和ASTER混合像元分解雪盖制图算法研究的应用实例。     

小生境遗传算法求解多峰问题在反演中应用

基于反演问题的不确定性和目标函数的多峰性，引入改进的小生境遗传算法，求解出目标函数的若干个局部峰（或全局峰），然后利用先验知识，判定得到满意解，并利用褶积模型进行层速度反演，通过理论速度与反演速度的比较，验证了进行多峰优化的有效性。     

约束最小二乘问题的几个算法

讨论了具有线性等式与不等式最小二乘问题及等式约束带权最小二乘问题 ,运用矩阵Householder正交分解及有效约束集法等技巧 ,分别给出了几个有效实用的算法 ,最后进行了数值检验。     

图像重建的射线交切反投影法

本文详述了一种快速图像重建方法——射线交切反投影法。它吸取了代数重建算法的某些长处,但无迭代计算,简单实用,对于野外作业使用更显得方便,利用此方法,重建了实测的电磁波吸收系数图像,它比传统的阴影交汇法有更好的分辨率。     

东秦岭燕山期大陆内部挤压—俯冲背景的A型孪生花岗岩带

按照花岗岩浆形成的不同方式、条件和过程可将花岗岩分成同熔和改造两个不同的成岩系列。以此为前提,我们发现同时代两个系列花岗岩带常平行成对分布,并与相应时期的B型俯冲或陆内俯冲带构成有规律的平行排布序列;据此提出了孪生花岗岩带的概念,并确定有A型、B型和AB型三种分带型式。本文以东秦岭燕山期孪生花岗岩带为例,系统阐述了产于陆内挤压-俯冲背景下A型孪生花岗岩带的特征、成因及其形成的构造模式,提出A型孪生花岗岩带是陆内挤压-俯冲的必然产物。     

模式识别与成矿预测Ⅳ——Isokid模式识别方法及其在矿产预测中的应用

在Isodata、Isomix等方法的基础上,笔者提出一个新的非监督模式识别方法即Isokid算法,该法还吸取了Cora-3、Hamming等监督模式识别方法的一些特点,使它具有很多优点:(1) 简化了初始聚类中心的计算;(2) 利用信息量计算法给特征加权;(3) 采用了删除特征试验;(4) 适用于多类分类识别。本文以广东花岗岩型铀矿床的识别预测和对赣中南产铀、产钨岩体的识别为例,介绍了本方法的使用情况和特点。结果表明,本方法识别结果可靠稳定,是目前模式识别中较好的方法,除应用于地质找矿外,还可应用于其它领域。     

湖南膨润土矿床成因类型及矿床实例

根据成矿地质条件及矿床特征,笔者将湖南省膨润土矿床归纳为四种成因类型:即滨海火山碎屑沉积矿床、内陆湖泊沉积矿床、浅海沉积矿床及风化残余矿床。文中对不同成因的矿床特征进行了简要介绍,并对湖南膨润土矿找矿标志进行了初步归纳。最后在全省范围内划分出六个找矿远景区,以期引起同行们的注意。