基于三维荧光光谱-平行因子技术联用的浮游藻化学分类学技术研究

An in vivo three-dimensional fluorescence method for the determination of algae community structure was developed by parallel factor analysis(PARAFAC) and CHEMTAX. The PARAFAC model was applied to fluorescence excitation-emission matrix(EEM) of 60 algae species belonging to five divisions and 11 fluorescent components were identified according to the residual sum of squares and specificity of the composition profiles of fluorescent. By the 11 fluorescent components, the algae species at different growth stages were classified correctly at the division level using Bayesian discriminant analysis(BDA). Then the reference fluorescent component ratio matrix was constructed for CHEMTAX, and the EEM–PARAFAC–CHEMTAX method was developed to differentiate algae taxonomic groups. The correct discrimination ratios(CDRs) when the fluorometric method was used for single-species samples were 100% at the division level, except for Bacillariophyta with a CDR of 95.6%. The CDRs for the mixtures were above 94.0% for the dominant algae species and above 87.0% for the subdominant algae species. However, the CDRs of the subdominant algae species were too low to be unreliable when the relative abundance estimated was less than 15.0%. The fluorometric method was tested using the samples from the Jiaozhou Bay and the mesocosm experiments in the Xiaomai Island Bay in August 2007. The discrimination results of the dominant algae groups agreed with microscopy cell counts, as well as the subdominant algae groups of which the estimated relative abundance was above 15.0%. This technique would be of great aid when low-cost and rapid analysis is needed for samples in a large batch. The fluorometric technique has the ability to correctly identify dominant species with proper abundance both in vivo and in situ.     

基于模糊综合评判理论的过驳系统效率计算方法

如何计算整个系统的运转效率，特别是受不确定因素影响的系统(如过驳系统)，仍然是一个非常重要的研究课题。文章提出基于模糊综合评判方法的效率计算方法，是一种新的尝试，这种方法较好的避免了人的主观随意性，更符合实际情况，同时又可以弥补统计方法的不足。文章对某沿海地区的一过驳系统进行了效率计算，取得比较好的效果。     

基于光谱复原的NMF遥感图像融合改进算法

在研究了非负矩阵分解(NMF)用于遥感图像融合技术的基础上,改进了一种基于光谱复原的NMF遥感图像融合算法,首先利用矩阵非负性分解求取图像的基向量矩阵,然后综合考虑图像融合后的光谱特性和波形变化情况,对基向量矩阵进行直方图规则化处理,最后得到融合后的图像。实验结果表明,该方法具有较好保持原始图像的光谱信息和空间信息的优点。     

MATLAB及其在重力基点网平差中的应用

MATLAB作为最优秀的数学软件之一，在国内外工程技术界产生愈来愈大的影响，其强大的数据计算和图形显示功能尤为突出。复杂的物探重力基点网平差计算通过用MATLAB的矩阵计算功能，变得简单易懂。而编制的MATLAB的M文件程序，计算快速准确。相信MATLAB在物探数据处理工作中将发挥重要的作用。     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

应用CDOM光学特性估算水体COD——以辽宁省盘锦市双台子河和辽东湾为例

有色可溶性有机物(chromophoric dissolved organic matter,CDOM)是水体中一类重要的光吸收物质,在水色遥感中,其光学特性主要以440 nm处的吸收系数和光谱斜率来表征,利用这些光学特性进行水环境要素遥感反演具有较广泛的应用前景.化学需氧量(chemical oxygen deman...     

北京市长安街沿线的扒窃案件高发区分析及防控对策

本文利用空间分析方法,对北京市长安街沿线的扒窃类案件的空间分布特征进行了研究。首先分析了长安街沿线的犯罪分布状况,发现该长安街沿线共存在3个异常明显的犯罪高发区域,分别对应于西单商业圈(A)、建国门路段(B)和大望路—四惠路段(C),通过将长安街沿线的常住人口与兴趣点(Point of Interest, POI)分布进行比较,发现案件与POI密度较高的区域存在较高的相关性。随后,利用核密度估计方法和时空热点矩阵方法分析了3个异常明显的案件高发区域内的犯罪活动时空分布模式,结果表明：高发区域A的犯罪高发时段为上午10时至下午18时,其中峰值出现在正午12时,犯罪活动主要集中在区域内的一些大型购物场所内;高发区域B和C的犯罪高发时间均为上午6时和下午18时前后,与早晚交通高峰时间比较一致,犯罪活动主要集中在区域内比较重要的公共交通站点附近。最后,根据长安街沿线案件高发区域内犯罪活动的时空规律性特征,提出了犯罪防控措施与建议。     

不同空间权重定义下中国人口分布空间自相关特征分析

人口分布的研究对实现人口、环境、资源可持续管理具有深刻意义。相对于洛伦斯曲线、基尼系数等传统度量指标,运用空间自相关分析可以较好地表达人口分布的集聚现象,揭示人口格局的空间结构和空间相互作用。空间自相关测度的关键因素之一为空间权重矩阵。当前人口空间自相关特征测度多采用单一邻近关系定义空间权重矩阵,忽视了不同空间邻近关系对自相关特征分析结果的影响。本文根据距离阈值和邻接关系定义了八种空间权重,包括新定义的高铁两小时可达性空间权重。基于2010年《中国人口年鉴》统计资料,结合GeoDa软件测度了中国人口空间分布自相关特征并分析空间权重定义对自相关特征分析结果的影响。发现:(1)在不同空间邻近关系下,中国省域人口密度分布在全局自相关上均呈现空间正自相关,但其显著性水平有差异;(2)局部自相关分析结果Moran's I表现出明显的区域差异。     

空间碎片观测中拖长星像的测光

提出空间碎片观测中对拖长背景恒星的测光算法,介绍了该方法的基本原理.利用迭代法对目标图像进行局部阈值分割提取,得到的二值图像通常包含多个连通域.最后对各连通域块检测判断,计算出目标的星等,达到测光的目的.通过与天文图像和数据处理软件IRAF的测光结果对比,此算法的误差在0.02mag左右,可以达到测光的要求.     

太湖水体光学衰减系数的特征及参数化

利用2001-2002年周年太湖全湖不同湖区湖泊光学及表层水样的实测资料,分析了太湖水体表层光学衰减系数与透明度、无机和有机颗粒物质及叶绿素a的相关关系,建立了表层水光学衰减系数与无机、有机颗粒物质及叶绿素a多元线性回归方程。结果表明,光学衰减系数与透明度的关系为：Kdg0.096 1.852/ST;表层水光学衰减系数与无机、有机颗粒物质及叶绿素a多元线性回归方程为：Kd=0.219 0.0768Ciss 0.214Cdet 0.006Cchl;光学衰减系数变化的主要影响因子是无机及有机颗粒物。