FY-3微波成像仪10.6 GHz通道超分辨率图像重建

为改善风云三号 (FY-3) 微波成像仪10.6 GHz通道空间分辨率,提出利用超分辨率图像重建算法进行图像重建。分析并指出FY-3微波成像仪10.6 GHz通道具有过采样特征,具备重建得到高于瞬时视场图像的潜力;基于超分辨率图像重建理论,根据FY-3气象卫星轨道、姿态,微波成像仪性能参数以及工作模式等物理约束,建立微波成像仪的超分辨率成像模型,并推导计算出超分辨率成像模型参数;采用POCS算法重建得到10.6 GHz通道的超分辨率图像,采用目视比较分析、图像统计分析对重建图像进行质量评价:重建图像像元平均梯度提高26.5%,功率谱分量和提高5.7%,重建图像具有更高的空间分辨率;台风亮温分析应用显示了从重建图像可发现更微小的景物细节目标。采用超分辨率图像重建算法对FY-3微波成像仪10.6 GHz通道进行重建处理,结果有效且正确,可为数据用户提供更多可用的遥感数据,对微波遥感数据应用具有提升作用。     

无锡梅雨期湿沉降综合分析

利用2008—2014年梅雨期间酸雨观测资料及2014年6月16—27日降水个例加密采样资料,结合大气污染物资料分析了近7 a无锡梅雨期酸雨特征,研究降水过程中空气污染物、p H值、电导率的变化及降水对污染物的清除作用。结果表明:无锡市梅雨期酸雨年平均p H值呈现逐年递增趋势。降水过程中,颗粒物质量浓度显著降低;气体浓度变化受其自身日变化及排放源影响大于雨水的清除作用;样品的p H值、K值每个过程变化并不一致,K值变化与颗粒物质量浓度变化大致保持一致。降水、风对颗粒物质量浓度影响大于对气体浓度的影响。长时间连续降水时,降水对颗粒污染物的清除存在极限。小时雨量在0~0.5 mm时,降水对颗粒物浓度做负清除,其值反而略有增加;小时雨量在0.6~5.0 mm时,降水对颗粒物质量浓度做正清除;小时雨量达到5.1 mm及以上时,对PM_(2.5)和PM_(2.5-10)做正清除,对PM_(10)做负清除。降水对SO_2有稀释清除作用;对NO_2的稀释作用取决于其开始浓度值;对CO、O_3的清除作用不显著。     

无人直升机搭载大气颗粒物采样装置的前期地面评估

与搭载气溶胶观测和分析仪器测量相比,利用无人直升机搭载气囊采集高空大气颗粒物是一种经济、便捷和安全的采集方式。为了解无人直升机采样装置的采样效果,选择2014年10月至2015年3月的4次重污染天气过程,由无人直升机搭载气囊采集大气颗粒物,然后利用气溶胶采样器采集气囊内的大气颗粒物样品并计算采样时间,再利用气溶胶采样器采集相同时间段内的地面大气颗粒物(气囊外),并将两者进行对比。结果表明:在稳定的污染天气条件下,采集气囊内的大气颗粒物,与相同时间段内利用气溶胶采样器直接采集气囊外的大气颗粒物相比,两种方式采集到的大气颗粒物质量最大差值29%,最小差值11%,平均为21%;利用无人直升机的大气采样装置采集大气颗粒物对碳气溶胶组分影响很小,气囊内与气囊外OC/TC最大相差2.0%,最小相差0.5%。上述结果表明,无人直升机的大气采样装置有比较好的采集效率,利用气囊这种经济、便捷、安全的方式,搭载在无人机平台上,采集高空大气是一种获取气溶胶垂直廓线的有效方法,有望在未来的气溶胶气候和环境研究中提供宝贵数据。     

基于规则格网的DEM插值实验

通过地形建模,将6个地形隶属函数按照101×101,112×112,126×126,144×144,168×168,201×201,257×257 7种格网密度生成6种局部地形单元的规则格网DEM;使用反距离加权(IDW)等7种插值算法,将前6种格网密度下的DEM插值成257×257规格;从原始257×257DEM中随机抽取检查点计算残差,并对残差中误差进行分析。通过分组插值实验,运用控制变量法、方差分析等方法研究地貌类型、采样密度和插值算法对DEM插值精度的影响。     

基于倾斜摄影测量的纹理自动重建研究

倾斜摄影测量技术是近年来研究的热点,获取的影像可作为城市三维模型的纹理。本文基于倾斜影像,提出了一种航片-模型自动纹理映射的新方法,该方法利用共线关系进行空间点匹配,并对倾斜影像像素进行重采样,将像素重写在模型侧面和顶面,从而实现模型纹理重建。该方法在实现过程中有两个关键点,其一是最优影像选取,其二是无遮掩影像的获取,为了解决这些问题,本文提出了相应的算法。最后,基于VC++平台,在倾斜影像与三维模型间进行了纹理映射实验。实验证明,本文提出的新方法可以自动完成纹理映射,这种方法简单、高效,适宜于大范围内三维模型纹理重建。     

包气带反硝化强度空间分布规律的整合分析

依据1970~2017年间发表的3955篇包气带反硝化强度相关论文,筛选出197组反硝化强度数据,利用整合分析,重点研究了包气带反硝化强度在典型生态类型（水平）和不同采样深度（垂向）的空间分布规律,识别了包气带反硝化强度的主控因素并研究其函数关系。结果表明:水平空间上,包气带表层0~0.5 m反硝化强度的分布特征显著,由大到小排序为:森林（8.03±0.21 mg/（kg·d））、农田（3.54±0.08 mg/（kg·d））、草地（3.38±0.12 mg/（kg·d））、湿地（2.32±0.23 mg/（kg·d））、沙漠（2.15±0.56 mg/（kg·d））。垂向空间上（6 m内）,各生态类型反硝化强度随深度的增加均呈“S”型变化规律。不同生态类型和不同采样深度下包气带反硝化强度的主控因素存在一定差异,主要为黏粒、有机质、全氮、硝态氮、有效磷,并给出了包气带反硝化强度与主控因素的回归方程。     

盾构隧道点云典型要素分割

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。     

EIV模型参数求解的超球体单行采样法

EIV模型实际上是一种非线性模型,其参数估值是有偏的。引入可以使参数解达到二阶精度的超球体单行采样法,通过特定的采样策略近似非线性函数的概率密度分布,无需计算非线性函数的Jacobi矩阵和Hessen矩阵。在一定程度上降低了求非线性函数达到二阶精度的参数解的难度。通过算例表明,该方法可以得到比TLS迭代方法更为合理的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。     

轨迹数据的时间采样间隔对停留识别和出行网络构建的影响

个体轨迹数据已经广泛用于人群活动的研究中。在静止的局部空间开展的活动是个体日常生活的基本元素,在轨迹数据中对应停留部分。因此学者常从轨迹数据中识别停留来研究个体活动信息。然而,轨迹数据的时间采样间隔会对停留识别带来影响。针对该问题,首先提出了一个框架,量化不同持续时间长度的活动在不同时间采样间隔的轨迹数据中被识别为停留的概率。其次,考虑到个体出行网络依赖于停留识别结果,基于该框架,研究分析了时间采样间隔对出行网络分析结果的影响。最后,利用该框架分别对深圳市居民出行调查数据和手机轨迹数据进行了分析。研究表明,在面向人群活动的研究和应用中,该框架能支持时间采样间隔的选择决策和面向活动类型的研究结果评价。     

生物技术推进蓝色经济——NOAA组学战略介绍

NOAA希望通过基因组学、蛋白组学、代谢组学等各种生物组学(‘Omics)工具加强对海洋和五大湖地区生物群落的长期监测和了解,以有利于渔业管理、水产养殖业发展、食品和水安全、物种和栖息地保护、海鲜消费者保护以及天然产物发现等,实现生态系统资源的可持续管理。相比传统人工采样,组学与自动采样结合可以更高效地指示生态状况,也提供更详细的生物信息。但更多的信息也对机构计算能力和人员能力提出了新挑战。