基于MODIS和AMSR-E遥感数据的土壤水分降尺度研究

微波传感器获得的土壤水分产品空间分辨率一般都很粗,而流域尺度上的研究需要中高分辨率的土壤水分数据。用MODIS逐日地表温度产品MOD11A1和逐日地表反射率产品MOD09GA构建温度-植被指数特征空间,并计算得到TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)指数,它与土壤水分呈负相关关系,能够反映土壤水分的空间分布模式,但并不是真实的土壤水分值。在AMSR-E像元尺度上求得TVDI与土壤水分的负相关系数,进而对VUA AMSR-E土壤水分产品进行降尺度计算得到0.01°分辨率的真实土壤水分值。经NAFE06(The National Airborne Field Experiment 2006)试验地面采样数据验证,降尺度后的土壤水分均方根误差平均值为6.1%。     

结合扩张卷积与多尺度融合的实时时空动作检测

目的 时空动作检测任务旨在预测视频片段中所有动作的时空位置及对应类别。然而,现有方法大多关注行动者的视觉和动作特征,忽视与行动者交互的全局上下文信息。针对当前方法的不足,提出一种结合扩张卷积与多尺度融合的高效时空动作检测模型（efficient action detector,EAD）。方法 首先,利用轻量级双分支网络同时建模关键帧的静态信息和视频片段的动态时空信息。其次,利用分组思想构建轻量空间扩张增强模块提取全局性的上下文信息。然后,构建多种DO-Conv结构组成的多尺度特征融合单元,实现多尺度特征捕获与融合。最后,将不同层次的特征分别送入预测头中进行检测。结果 实验在数据集UCF101-24和AVA(atomic visual actions)中进行,分析了EAD与现有算法之间的检测对比结果。在UCF101-24数据集上的帧平均准确度（frame-mAP）和视频平均准确度（video-mAP）分别为80.93%和50.41%,对于基线方法的漏检、错检现象有所改善;在AVA数据集上的frame-mAP达到15.92%,同时保持较低的计算开销。结论 通过与基线及目前主流方法比较,EAD以较低的计算成本建模全局关键信息,提高了实时动作检测准确度。     

贵州乌江流域NDVI降尺度适应性评价

降尺度获取较高的空间分辨率植被遥感数据,能更好地揭示出中小流域植被变化特征及其驱动因素。文章利用IDL实现AVHRR GIMMS NDVI数据空间统计降尺度,将原始1982—2000年8km AVHRR GIMMS NDVI数据降尺度到250m,并对其精度进行评价,再与2000—2016年MODIS NDVI数据相结合,分析1982—2016年贵州乌江流域NDVI时空变化。结果表明:应用空间统计方法得到的降尺度数据误差较小,可良好地反映乌江流域NDVI变化特征,说明该方法具有一定的适用性及科学性;1982—2016年,贵州乌江流域NDVI变化呈明显波动增加趋势,在逐年NDVI空间分布中,呈东高西低的分布格局;35年来,贵州乌江河流域NDVI年际变化呈上升趋势。     

一种基于DCGAN的多级多尺度遥感影像时空融合方法

时空融合可生成具有高时空分辨率的遥感数据影像,但有时因某区域快速发生变化或云层持续覆盖造成的云干扰,导致时空融合方法无法预测出近似真实的影像数据。针对以上问题,提出一种基于DCGAN的多级多尺度的时空融合模型(MUSTFGAN),通过生成器提取特征和判别器判别,最终获得高精度的预测影像。该方法在生成器中利用多级多尺度提取特征信息帮助模型对影像区域细节信息学习,提高模型对于不同尺度物体的识别和检测能力,从而提升特征提取的效果;判别器中加入自注意力机制模块,提高模型的判别能力,从而提高模型的性能和鲁棒性,并利用多损失函数计算影像精度,重建高质量的高空间和高时间分辨率遥感影像,提高了特征学习能力,具有很强的泛化性。使用两种数据集对该方法进行测试,并通过6种常见评估指标与4种经典的时空融合方法进行比较。实验结果表明：MUSTFGAN在云南滇池数据集上精度提升了14.75%,指标LBP和Edge分别提升了20.78%和14.18%;指标SAM降低了11%;指标SSIM、RMSE和MAE分别达到了90.43%、0.021 5和0.016 3;在区域产生云干扰的情况下,可以较好地预测地物的变化,进一步提高时空融合的准确性,填补大量云的遮挡,减少云污染造成的影响,证实了所提方法的可行性和有效性。     

三维人体姿态估计中的多尺度时空特征融合

针对视频输入的单人三维人体姿态估计中表征不精确、融合不充分、结果不平滑的问题,提出三维人体姿态估计的多尺度时空特征融合方法.首先在空域定义关节点、肢体和上/下身人体标记并通过位置嵌入表示人体的空间多尺度特征;然后结合自注意力机制和多层感知机构建空间多尺度特征融合模块,融合关节点、肢体和上/下身三个空间多尺度特征,得到初步姿态特征序列;最后建立时序多尺度编码进行时序特征融合获得最终姿态特征序列,并通过时序解码,优化生成细化的三维人体姿态.在Human3.6M数据集上的实验结果表明,所提方法的平均每关节位置P-MPJPE和速度误差MPJVE分别为33.6和2.4,较对比方法降低了2.3%和4.0%,能够降低计算复杂度,提高三维人体姿态估计精度,生成准确、平滑的三维人体姿态估计结果.此外,在HumanEva-I数据集的测试结果表明,所提方法也具有一定的泛化性.     

统计降尺度方法对青海湖地区气温变化的适用性分析及未来情景预估

运用SDSM统计降尺度方法对青海湖地区气象观测站实测日数据(1961-1990年)进行统计降尺度研究,应用独立的观测资料(1991-2000年)验证发现该方法在高海拔地区气温变化研究方面具有一定的适用性,所有观测站的日均误差均在1℃左右。对未来两种排放情景预估发现,未来气温变化表现出一致的升温趋势,且随着时间的推移升温趋势逐渐增加。从A、B两种气候情景的预估结果来看,21世纪中叶B情景下的增幅略大于A情景,不同月和季表现不同;到21世纪末A情景的下的月、季增幅均大于B情景。夏季增温最明显,秋季或冬季的增幅最小。21世纪中叶,平均增幅为1.87℃左右,到本世纪末,平均增幅达到3.69℃左右。这个结果与前人的研究预测基本一致。     

结合注意力与多尺度时空信息的行为识别算法

人体行为识别中的关键问题是如何构建时空特征的提取和分类网络.针对目前提取的时空特征尺度单一、网络结构复杂等问题,本文提出一种结合注意力机制和多尺度时空信息的卷积网络(Multiscale Channels separation Spatiotemporal convolu-tion Network,MCST-Net)....     

结合注意力机制与多尺度特征融合的视频彩色化方法

针对现有视频彩色化方法难以同时保证着色质量和时间一致性的问题,提出一种结合注意力机制和多尺度特征融合的视频彩色化方法AMVC-GAN。首先,提出以GAN为主体的视频彩色化网络模型,通过在GAN的生成器中设计以循环时间网络为主体的多尺度特征融合模块,来获取不同时间频率的信息;其次,为了有效地考虑相邻帧之间的关系,将不同时间频率提取的特征进行融合,加强帧与帧之间的联系,以此增强彩色化的时间一致性;最后,为了获取更多的有效信息,在主网络的上采样部分引入了注意力模块,并通过使用PatchGAN来对结果进行优化训练,以增强最终的着色效果。在DAVIS和VIDEVO数据集上与先进的全自动视频彩色化方法进行对比实验。结果表明,AMVC-GAN在多项指标上排名第一,具有更好的时间一致性和着色效果。相比于其他方法,AMVC-GAN能够有效地减少时间闪烁,同时保证着色效果更为真实、自然。     

深圳地区日极值气温的降尺度研究

气象与人类日常生活的关系十分密切,气象预报一直是人类社会高度关注的问题。随着经济的发展和社会的进步,人类对天气预报的准确性提出了越来越高的要求,迫切希望实现气象要素精细化预报。获取详细准确的区域气象资料是实现气象精细化预报的首要条件,全球大气环流模式是目前预估大尺度未来全球气候变化最重要的模式,能较好地模拟出大尺度的平均特征。但是模式预报输出的空间分辨率较低,无法获取精细的区域气象资料,很难对区域天气情景变化做出详细的预测,而降尺度方法可用于弥补这方面的缺陷。文章的研究工作主要是利用统计降尺度的多元线性回归方法和BP神经网络方法对深圳地区近十年的日最低温度和最高温度进行降尺度分析研究。采用的数据是美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心提供的FNL全球分析资料和深圳国家基本观测站——竹子林站的实际观测数据,重点研究了基于BP神经网络方法和多元线性回归方法的统计降尺度模型的设计与实现过程,并对两种方法的结果进行了比较,为区域站点的统计降尺度应用提供了设计方法和参考。     

带微调参量的正则化方法及其在降质图像恢复问题中的应用

1 引言降质图像恢复问题就是图像处理领域里一类反问题。降质图像恢复中的解通常是病态的,利用正则化方法恢复图像取得了较好效果。然而,传统的正则化方法中正则逆算子只含正则化参数,它不能充分地融合其它信息,得到的正则解逼近真解的效果不很理想。为了取得好的恢复效果,各种各样融合其它信息的方法提出来了,以使正则化方法的恢复效果更好。例如,使用局部正则化参数,图像的边缘和纹理区域使用较小的正则化参数,平滑的区域使用较大的正则化参数,局部方差较小的区域正则化参数较大,局部方差较大的区域正则化参数较小,产生自适应正则化参数的正则化方法。人们根据图像的能量、导数的二次平均、曲率的二次平均等设计出各种各样的正则化算子,不同的正则化算子将导致不同的     

AMSR-E卫星反演土壤湿度与ECWMF,NECP再分析土壤湿度比较分析

土壤湿度是气象学、气候学研究领域的重要环境因子和过程参数。AMSR-E可提供全球范围的较长时序的卫星反演土壤湿度产品,将ECWMF和NECP再分析资料与AMSR-E土壤湿度产品进行时空比较,在评价三者一致性的同时对AMSR-E土壤湿度进行检验,并进一步使用站点观测资料(土壤湿度、降水量)对中国区域的AMSR-E、ECWMF以及NECP土壤湿度进行检验。结果表明：全球及中国区域AMSR-E、ECWMF与NECP土壤湿度空间分布特征一致性较好,但与ECWMF、NCEP相比AMSR-E土壤湿度在数值上明显偏小,尤其当AMSR-E土壤湿度数值较小时,与另两者的差距较大;三者土壤湿度均与降水量有较好的对应关系,比较而言,ECWMF和NECP土壤湿度与降水量的对应关系更好;与站点土壤湿度相比,ECWMF和NECP土壤湿度偏大,AMSR-E土壤湿度偏小,全国范围内2009年159个站点统计结果显示:ECWMF、NECP与站点的均方根误差(0.107、0.124)小于AMSR-E的均方根误差(0.127)。     

松嫩平原玉米带土壤水分利用率研究

通过对自1995-1998年4年的田间及微区试验结果进行总结统计,阐述了松嫩平原春玉米带土壤水分利用率的变化特性及其相应的影响因素,阐述了气候、种植方式、管理水平、土壤肥力及区域与品种类型间对玉米带水分利用率的影响趋势及特性,以期对这一区域的玉米种植提供指导性参考依据。     

吉林省公主岭地区土壤主要养分指标的时空变异特征

运用地理信息系统和地统计学相结合的方法研究了20年来吉林省公主岭地区土壤主要养分指标—有机质、速效氮、速效磷、速效钾的时空变异规律。结果表明,20年来除了速效磷含量增加外,有机质、速效氮、速效钾含量都有所降低。2000年速效磷的变异最大,其次是有机质、速效钾、速效氮;1980年变异最大的是速效磷,其次是速效氮、速效钾、有机质。这主要是人为管理及施肥差异造成的。     

An improved algorithm for disaggregating microwave-derived soil moisture based on red, near-infrared and thermal-infrared data

Accurate high-resolution soil moisture data are needed for a range of agricultural and hydrologic activities. To improve the spatial resolution of ∼ 40 km resolution passive microwave-derived soil moisture, a methodology based on 1 km resolution MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) red, near-infrared and thermal-infrared data has been implemented at 4 km resolution. The three components of that method are (i) fractional vegetation cover, (ii) soil evaporative efficiency (defined as the ratio of actual to potential evaporation) and (iii) a downscaling relationship. In this paper, 36 different disaggregation algorithms are built from 3 fractional vegetation cover formulations, 3 soil evaporative efficiency models, and 4 downscaling relationships. All algorithms differ with regard to the representation of the nonlinear relationship between microwave-derived soil moisture and optical-derived soil evaporative efficiency. Airborne L-band data collected over an Australian agricultural area are used to both generate ∼ 40 km resolution microwave pixels and verify disaggregation results at 4 km resolution. Among the 36 disaggregation algorithms, one is identified as being more robust (insensitive to soil, vegetation and atmospheric variables) than the others with a mean slope between MODIS-disaggregated and L-band derived soil moisture of 0.94. The robustness of that algorithm is notably assessed by comparing the disaggregation results obtained using composited (averaged) Terra and Aqua MODIS data, and using data from Terra and Aqua separately. The error on disaggregated soil moisture is systematically reduced by compositing daily Terra and Aqua data with an error of 0.012 vol./vol.     

时空数据库中时空查询语言的设计与实现

给出了时空数据查询的表示方法及时空数据查询的意义。在此基础上,提出了一种时空查询语言的设计及其在关系数据库中的实现方法。     

时空本体及其逻辑基础研究现状与展望

总结了时空本体及其逻辑基础--时空描述逻辑的研究工作.指出了时空本体和时空描述逻辑的主要问题是复杂度过高(一般情况下不可判定)、不支持多元的时空关系和时空关系复合推理.解决方案是将时空推理和描述逻辑、本体充分结合,建立表达和推理能力更强的时空本体.     

Predicting water content using Gaussian model on soil spectra

This paper presents an approach to estimating soil moisture content through fitting an inverted Gaussian function to the continuum in soil spectra. The soil moisture Gaussian model (SMGM) estimates the water content by the declining reflectance in the near infrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) regions, 1.2-2.5 μm, due to the spreading of the fundamental water absorption at 2.8 μm. Convex hull boundary points were used to isolate the spectral continuum and to fit the inverted Gaussian function. The function extrapolates the continuum to the fundamental water absorption beyond the wavelength limits of common laboratory, field, and airborne instruments. Of the derived functional parameters, both amplitude and area on the shortwave side of the inverted Gaussian curve were highly correlated with soil water content.In this study, laboratory spectra, from 0.4 to 2.5 μm, were measured at sequential moisture levels in soil samples collected in Castilla-La Mancha, Spain and in California, USA. The Gaussian area was determined to be the best indicator of gravimetric water content with the initial modeling of 2592 spectra. The SMGM was validated with a separate set of 849 spectra. The model performance significantly improved for water contents below a critical level of 0.32 g water/g soil. Within this restricted range, the SMGM predicted water contents for all soils with a maximum of 0.027 RMSE for 1901 modeled spectra and 0.026 for 602 validation spectra. The water content estimates were improved slightly by stratifying the model and validation sets by the two locations, reducing the RMSE to 0.023 in Spain and 0.025 in California. Further stratifying the model spectra by landform and soil sodicity improved some predictions substantially, but less consistently. Stratifying the samples locally demonstrated that a priori knowledge of soil surfaces by landforms should be part of an image calibration strategy. The SMGM provides practical water content estimates and has a potential use in correcting the effects of soil moisture in hyperspectral images.     

时空索引的演变与发展

近年来,随着移动计算和无线通信等技术的发展,时空数据库广泛应用于交通控制和全球定位等领域。为了支持时空查询和有效地管理时空数据库中海量的时空对象,专家学者提出了大量的时空索引方法。首先对时空索引进行归纳总结,描绘了时空索引演化历史图;接着对时空查询类型进行介绍;根据时间维将时空索引分为索引过去、当前、将来和全时态4类,根据空间维将时空索引分为移动点和移动区域两类,在此分类基础上对各种时空索引方法进行了阐述;最后对时空索引的研究方向进行了展望。