长江中下游湖泊大型底栖动物群落结构及多样性

2007年10月至2008年4月,对长江中下游地区四种不同类型(草型、天然养殖、施肥养殖以及城市湖泊)的10个湖泊的大型底栖动物群落结构和多样性进行研究,并分析其与水体营养状态之间的关系.研究结果表明,不同类型湖泊底栖动物的密度、生物量、多样性及特征种类均存在显著差异.草型湖泊具有最高的生物量和多样性,但密度最低,其特征种类为腹足纲动物.天然养殖湖泊生物量也较高,物种多样性处于中间水平,特征种类为河蚬、寡鳃齿吻沙蚕及苏氏尾鳃蚓.施肥养殖湖泊和城市湖泊底栖动物密度较高,并呈现出最低的物种多样性,特征种类主要是耐污能力较强的颤蚓类和摇蚊科幼虫.相关性分析表明湖泊营养状态指数与底栖动物密度呈显著正相关,而与生物量呈显著负相关,说明随着营养水平的增加,底栖动物群落逐渐被小个体的耐污种类所主导.Margalef丰富度指数及Pielou均匀度指数与营养状态指数亦呈显著负相关,反映目前长江中下游湖泊随营养水平增加底栖动物群落趋于简单化的演替趋势.     

黄河流域水蚀区土壤侵蚀空间尺度效应分析

以黄河、延河、杏子河、纸坊沟四级流域尺度为例,应用信息熵原理分析了各级流域尺度上土壤水力侵蚀与 其影响因子之间的空间相关性,通过比较各因子在不同空间尺度上与土壤侵蚀的相关性,定量分析了土壤侵蚀过 程的空间尺度效应。分析结果给出了降雨、地形、土质、植被等因子在不同流域尺度上对土壤侵蚀的影响大小,以及 每个尺度上各影响因子重要性的主次顺序。总体而言,随着流域空间尺度的增大,各因子对土壤侵蚀的影响具有放 大或缩小效应,影响因素的主次顺序随之易位,其中微观因子的控制作用有所减小,而宏观因子的控制作用则逐渐 突显。本文建立的流域土壤侵蚀空间尺度效应的定量分析方法和分析结果有助于解决当前土壤侵蚀评估模型普遍 存在的尺度转化和区域通用性问题。     

机载干涉SARDEM绝对定向技术研究

机载干涉SAR产生的未经地理编码的DEM有较高的相对高程精度,但因其是基于斜距表达的,且干涉几何定标存在误差,需要利用控制点来进行绝对定向。本文首先改正由地形起伏引起的像点位移,将斜距DEM转换成地距DEM,然后根据空间相似变换,将地距DEM视为刚体,利用控制点求模型平移偏量、缩放因子及旋转角,达到绝对定向的目的。     

双分支网络架构下的图像相似度学习

图像相似度学习是指通过网络学习图像内容信息来预测两张图像是否匹配。迄今为止,基于卷积神经网络改进的变体网络有效提升了学习效率,但由于提取特征比较单一无法准确描述图像特征,导致相似度学习效率较低。为此,本文提出一种基于卷积神经网络结构的双分支网络。该网络为左右分支网络结构相同,但权值不共享,网络输入为双分支输入。首先由左右分支网络分别提取单通道图像特征;然后通过特征融合层进行特征融合;最后将融合特征直接输入全连接层进行相似度学习,既改善了提取的图像特征多样性,又加快了模型训练速度。在实验室工业相机拍摄的芯片卡槽图像数据集上进行对比试验,结果表明,相比其他模型,本文提出的模型具有较强的网络学习能力和模型泛化能力,准确率高达97.96%。     

面轮廓线相似性和复杂性度量及在化简中的应用

本文对同名实体相似性和复杂性进行综合研究,通过抽取多个尺度下的内弦长、外弦长及弧到弦的平均投影长度构造弦特征矩阵,建立了多尺度面轮廓线相似性度量模型。依据边的振动频率及幅度,从凹口比例、凸壳周长相对增量及最小外包圆面积相对增量3个方面建立复杂性度量模型。在验证两类模型正确性和有效性的基础上,分析了不同复杂度目标在不同尺度下相似性变化规律,据此给出基于相似性约束的自动化简的一般流程。试验表明,本文方法可为化简算法设置合理阈值参数,增加化简算法的自动化程度。     

轨迹数据的非关系管理及相似性分析

针对高动态、半结构化的轨迹数据,充分利用文档型非关系数据库MongoDB的特性,本文首先提出了一套分层、分区、分片的存储策略,设计了以整条轨迹为基本粒度的非关系组织模型,能够有效应对轨迹数据的海量性和动态性挑战。然后据此开展轨迹相似性分析的研究,提出了一种兼顾时间维和轨迹形状的轨迹相似性度量方法DTWEUCLI,可计算长短不一且含有噪声的轨迹数据之间的相似性。最后基于轨迹的非关系存储和相似性计算,开展了轨迹簇生成的试验与分析,设计实现了基于轨迹相似性计算的轨迹聚类计算框架。基于3个轨迹数据集的试验表明,DTWEUCLI算法能够对多源轨迹数据集进行有效聚类,输出轨迹簇。     

基于拓扑优化与多目标优化的集装箱相似畸变模型设计

使用相似原理构建缩尺模型是探究大型结构性能的最基本和最优途径。基于PATRAN软件的PCL语言与ISIGHT软件,提出一种联合静动力学、拓扑优化与多目标优化的集装箱相似畸变模型构建方法。利用拓扑优化的SIMP法(Solid Isotropic Material with Penalization)得到缩尺集装箱墙壁结构的最优材料分布,既保证了结构性能又降低了缩尺模型的重量;基于全局多目标算法建立优化模型,采用有限元方法对集装箱性能进行分析,以结构刚度和一阶模态频率为目标函数进行寻优,得到相似模型的最优设计参数。最终利用有限元分析验证该模型的合理性。结果表明:该方法具有一定的通用性,能为其它类似结构的相似模型构建提供参考。     

Spark平台下的海表面温度并行预测算法

面对海量的海表面温度数据,如何使用大数据处理平台和新的处理技术来实时处理、分析并预测海表面温度数据,是一个亟待解决的问题。本文基于现阶段的时间序列方法和专家意见,首先,将类比合成方法引入到海表面温度预测应用中;其次,基于Spark平台提出了一种改进的快速DTW算法SparkDTW;最后,为了充分利用通过时间序列挖掘得到的信息,将SparkDTW与SVM相结合,提出了SparkDTW+SVM混合模型,为海表面温度预测的应用研究提供了较好的理论基础和技术支持。实验结果表明,SparkDTW算法预测精度优于SVM,提高了海表面温度预测效率,验证了将类比合成方法应用在海表面温度预测的可行性;SparkDTW+SVM在精度方面要优于SparkDTW和SVM,表明SVM模型能充分利用时间序列挖掘的信息,验证了SparkDTW+SVM在海表面温度预测的有效性。     

面向区域增量更新的等高线群混合相似性度量模型

等高线是一种以曲线群簇展现地表起伏形态的表达方式,多源等高线数据之间的相似度能够反映地形地貌的变化程度,因此等高线群的相似性度量是地形图更新、多源数据融合及制图综合领域的关键环节之一。当前的等高线相似性度量方法主要基于要素的单一拓扑特征或几何特征,由于地理空间数据的复杂性和地理要素变化的多样性,这种通过计量多源数据数据单一特征之间的相似与差异程度的方法并不能完整表达多源数据之间的异同,在变化复杂区域、图幅边界区域以及等高线分布密集区域会导致不一致问题。因此,本文引入空间相似度理论,综合探讨了等高线群的相似性层次结构;研究了拓扑特征和几何特征在等高线群相似性度量中的关系和作用机理,构建了等高线群相似性层次结构;讨论了其中各个影响要素的相互关系和相似性度量方法,提出了一种基于拓扑特征和几何特征的区域等高线群混合相似性度量模型,并利用层次分析方法求解各级相似元的权重系数。通过模拟实验和真实数据实验对本文方法的可靠性和有效性进行验证,结果表明：本文提出的等高线群混合相似性度量模型能够定量描述不同尺度不同来源等高线群之间的相似与差异程度,并具有较好的有效性和可靠性;根据本文的混合相似性度量结果和更新阈值之间的关系,对满足更新要求的变化区域实施局部更新,且精度检验表明论文方法能够为等高线数据的更新应用提供可靠依据。     

多数据源的全球地名翻译比对与匹配方法研究

针对当前单一数据源地名翻译准确率低下的问题,该文从属性相似度等方面出发,利用互联网地名及地图资源,提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法。设计并开发了基于多数据源的地名翻译工具。使用该方法完成了对全球1∶1000000矢量数据的批量化地名数据处理及地名规范化整理。实验证明,使用该方法较大程度减少了地名处理时的人工工作量,提高了地名匹配效率及其准确性,具有一定的工程实用价值。提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法,一定程度上改善了单一数据源地名翻译准确率与翻译效率低下的问题。