基于迭代法的同轴法X射线相衬成像的相位复原

相位复原问题是指在只有强度可以测量的情况下,从强度数据中提取出物体的相位信息。相位复原是同轴法X射线相衬成像的关键问题之一。本文采用误差递减法,通过限制物体的空间大小,结合测量到的强度数据,在物体的空域和频域都进行约束。通过反复迭代,进行带宽外推,最终实现物面和像面的相位复原。仿真实验证明了此迭代算法的收敛性,并且以塑料管为样品,在上海光源采集到同轴法X射线相衬成像的实验数据,对上述算法进行了验证。     

中国第26次南极考察南大洋碳通量评估

南大洋是大气CO2的重要汇区,而近几十年来这个汇出现了明显变化并成为了研究的热点。利用中国第26次南极考察期间雪龙船绕南极航行所获得的现场碳及相关参数观测数据,分析推导出海水pCO2及其主控因子(叶绿素和水温)之间的经验关系,并结合相关卫星遥感数据建立遥感外推算法,计算南大洋50°S以南海区碳通量分布,评估该海区对大气CO2的吸收能力。计算结果表明,2009年11月从90°E到90°W(顺时针方向),50°—75°S海域为CO2输送大气的弱源,平均输入大气通量为9.482 mol·m-2·month-1,碳释放量为0.001 779 5×1015gC;2009年12月从90°W—90°E(顺时针方向),50°—75°S海域为吸收大气CO2的弱汇,平均碳通量为-12.451 mol·m-2·month-1,碳吸收量为0.026 656×1015gC。将经验关系推导至该月份的50°—75°S整个南大洋的计算中发现,2009年11月南大洋为大气CO2的源,碳释放量为0.002 789 6×1015gC;在2009年12月南大洋为大气CO2的汇,碳吸收量是-0.003 503 5×1015gC。相比之前我们所观测的结果,南大洋的碳汇吸收能力呈现明显下降。     

关于土地覆被遥感监测的几点思考

针对国内外土地覆被遥感监测中存在的突出问题展开讨论,分析土地覆被分类系统的目标适应性; 总结现有分类算法的特点及存在问题,分析小尺度和大尺度监测技术的差异性和效果; 研究不同尺度土地覆被监测所解决的应用问题及尺度空间变化下的分类效果; 分析现有监测体系的分类精度及产生误差的原因和解决方法.     

面向对象分类特征优化选取方法及其应用

与传统基于像元的分类方法比较,面向对象的分类方法可利用的地物信息更加丰富,然而如何从众多信息中筛选出能够有效提取不同地物的分类特征,从而提高分类效率与精度,是使用面向对象方法分类时急需解决的问题。SEaTH算法（分离阈值法）是一种有效的自动选取分类特征并计算阈值的方法,但其只考虑了类间距离,容易存在信息的冗余,从而对分类精度造成一定影响。本文在SEaTH算法的基础上,综合考虑了特征间的相关性、类间距离以及类内距离,对SEaTH算法进行了优化,并将改进前后的两种方法运用到广东省肇庆市TM影像及环境一号卫星影像土地覆盖分类中进行对比分析。实验结果表明,改进后的方法筛选出的特征在提取地物上更为有效,尤其使耕地的分类精度提高了12.26%,使分类总体精度由80%提高到了85.26%。改进后的方法对不易获取多时相影像的地区的土地覆盖分类具有重要意义。     

利用模拟退火算法反演多波束测量声速剖面

针对多波束测量声速剖面站点布设密度不够而引起的声速剖面代表性误差问题,提出一种利用模拟退火算法反演声速剖面的方法。首先,对测区已有声速剖面序列进行经验正交函数（empirical orthogonal function,EOF）分析,利用声速扰动矩阵和前几阶EOF求得EOF重构系数及其变化范围。其次,采用模拟退火算法对EOF重构系数进行迭代优化,以多波束测得的海底地形畸变量大小为依据构建目标函数,并设定合理的退火控制参数。最后,得到待反演区域的声速剖面数据。实例分析表明,该方法反演的声速剖面较时间就近原则选取的替代声速剖面更接近真实声速剖面,且利用反演声速剖面改正后的海底地形更接近真实地形,有效削弱了声速剖面代表性误差的影响,显著提高了多波束测量精度及数据处理效率。     

利用线性判别分析的LDA-SIFT影像匹配算法

针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。     

基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报

卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。     

登陆热带气旋路径和强度预报的效益评估初步研究

近年来有关热带气旋(TC)灾情的评估指标和方法的研究取得明显进展,但较少涉及TC预报对减少灾害损失的贡献(即效益)分析。基于中央气象台的TC实时路径和强度预报,针对登陆中国大陆的TC,初步分析了TC的路径和强度预报误差与其造成的直接经济损失之间的可能关系,并在此基础上建立了包含TC路径和强度预报误差的TC直接经济损失的预估模型。TC登陆前后24 h的路径和强度预报误差与TC所致直接经济损失均呈正相关关系;对于单个登陆TC而言,若24 h TC路径预报误差每减小1 km可减少因灾直接经济损失约0.97亿元,若强度预报每减小1 m/s可减少因灾直接经济损失约3.8亿元(以2014年为基准年)。可见,提高TC路径和强度预报精度对于减灾的效益巨大,且当前尤以提高强度预报能力的效益为佳。      

基于三维GIS的地理教学辅助系统设计与开发

一、引言作为公民基本素质教育的重要组成部分,基础地理教育近年来开始受到广泛重视,基础地理教育的信息化也得到充分关注。许多企业和科研部门研发了一些辅助地理教学相关的软件和系统,这些软件在一定程度上促进了中学地理的教与学。目前,三维GIS技术在中学地理教学中的应用得到广泛关注。新出台的"十二五"《高中地理教学仪器配备要求》又明确指出基于三维GIS的地理教学辅助系统是高中地理教学必备软件,但其中关于功能和技术要求,却寥寥数语,无法提供更进一步的指导意见。     

改进的蚁群算法及其在南岭地区花岗岩侵入体探测中的应用

蚁群算法（ACO）主要应用于组合优化问题（COPs）,很少应用于地球物理重磁资料物性反演。首先,对蚁群系统中目标函数值与信息素的映射机制进行改进。理论模拟表明,改进后的Gauss模型在收敛速度和反演精度方面比传统的ant-cycle模型要好,适用于重磁资料物性反演。然后,将蚁群算法应用于南岭地区千里山岩体和九嶷山岩体重力资料反演与解释。结果表明:蚁群算法圈定的花岗岩岩体与地面地质填图结果及大地电磁测深反演结果吻合,较好地控制了千里山岩体和九嶷山岩体的深度和形状。该结果可为研究南岭地区花岗岩侵入模式和多金属成矿规律提供参考。