黄、东海毗邻海域悬浮体与水团的对应关系及影响因素

对黄、东海毗邻海域由陆架到深海的悬浮体进行了大量加密取样,获得了较准确的结果。给出了悬浮体含量及其三维分布,确定它们与水团及其边界有良好的对应关系。并从物源、动力和成因等解释了这种对应,提出了水团对悬浮体研究的重要意义。研究表明黑潮次—中层混合爬升水及其混合水形成悬浮体含量最低值区,横亘在陆架与深海之间,形成阻隔含有大部分悬浮体的陆架中、下层水体向深海输送的洁净“水障”,台湾暖流北上的顶托也起类似作用,并分析了影响悬浮体含量的各种因素及有关机制。     

数字水准仪标尺编码原理研究

数字水准仪的标尺编码规则直接影响其测量精度.基于现有几种数字水准仪标尺编码的特点,归纳出标尺条码的编码衡量指标:信息密度、分辨率和纠错能力.以条码的最大编码容量与单个码区长度之比值衡量其承载的信息密度;利用光学系统的点扩散函数研究条码图像的分辨率,即相邻边缘的相互影响,得出码元相邻边缘的间距相等时,影响最小的结论;用相关系数或编码所用函数本身的性质表征条码的纠错能力.依据编码指标建立一套新的标尺编码规则:以格雷码为数值码,固定宽度的码元为参考码,两者交替组合.分析表明,该种编码不但信息密度大,分辨率高,而且纠错能力强.     

基于GIS地层剖面数据库和岩性柱状图符号库的创建

本文基于ArcGIS Deskto P9.2,建立了塔城盆地地层剖面的空间数据库,并利用ArcGIS系统本身的图形编辑功能,制作一套岩性符号库,用于实现岩性柱状图的填充,并将符号库中的每个岩性符号进行编码,通过岩性符号柱状图属性码与相应的岩性符号编码的匹配自动实现所有岩性柱状图的符号化表达。     

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.     

珠江河口夏季缺氧现象的模拟

夏季底层水体缺氧现象是珠江河口存在的环境问题之一。使用三维水动力-生态耦合模型来分析珠江口缺氧现象的分布状况和产生原因。模拟结果表明:模型能很好的再现珠江口的缺氧敏感性区域和强度。珠江口存在的底层水体缺氧现象是水体强烈层化和生化耗氧过程共同作用的结果。缺氧现象的发展与减退受潮汐涨落的影响。珠江口盐度-潮汐混合锋面和层化作用控制低氧水团的范围和强度。     

地理编码系统中地址匹配引擎的设计与实现

分析了地址匹配流程和几种模糊检索技术,选用了全文检索引擎包Lucene设计了地址匹配引擎,实现了基于XML Web Services的地理编码系统。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

水文时间序列周期识别的新思路与两种新方法

针对水文序列周期识别的困难,提出首先对原序列处理,再识别周期的新思路,同时提出两种新方法:一种是模拟延长序列法,即通过建模延长原序列,再应用最大熵谱分析法(MESA)对延长序列识别周期;另一种方法是构建主频序列法,应用小波重构法重构原序列主频部分,然后应用MESA对重构序列进行周期识别。结合实例,运用多种方法对同一序列进行周期识别。分析结果表明:由于受序列长度偏短、偏态性、复杂随机成分等因素的影响,传统单一处理方法(周期图法、FFT、MESA、小波分析)周期识别效果并不理想,而使用两种新方法可以有效地减小或消除上述因素的影响,周期识别效果有明显改善。     

河流稳态混合衰减累积流量模式应用

河流水质随接纳污染物的增多,致使河流水质变差,水体自净能力减弱,从而随着污水量、污染物种类的增多,则严重影响河流下游水质。本文根据河流水质及排污企业的污染物特征,运用弯曲河流稳态混合衰减累计流量（岸边排放）模式,对纳污水体的完全混合距离及断面混合水质进行评价,为流域的环境管理及评价提供科学依据。