太湖水体悬浮颗粒物生物光学模型及MERIS数据反演

根据太湖悬浮颗粒物生物光学特性建立的悬浮颗粒物红外单波段生物光学模型具有明确的机理性.利用2006年至2009年野外实测悬浮颗粒物浓度和水体光学数据对该生物光学模型进行检验和分析.结果表明,悬浮颗粒物比后向散射系数的时空差异是影响总悬浮颗粒物生物光学模型精度的主要因素.总悬浮颗粒物在红外波长的吸收系数对总悬浮颗粒物生物光学模型精度也具有显著的影响.根据中分辨率光谱成像仪(MERIS)悬浮颗粒物 反演结果和野外实测风速数据,太湖沉积物再悬浮将显著增加水体中悬浮颗粒物的含量.     

浑浊II类水体叶绿素a浓度遥感反演(II):MERIS遥感数据的应用

基于2004～2010年太湖4次野外观测数据,结合MERIS遥感资料,评价两波段、三波段、改进三波段和四波段4个模型在浑浊II类水体叶绿素a浓度估算的精度,并利用太湖(13个有效样点)以及巢湖(21个有效样点)进行模型验证.结果表明,改进三波段模型反演叶绿素a浓度较高,更适于浑浊II类水体叶绿素a浓度的遥感反演,决定系数R2在0.34~0.94之间变化,RMSE变化范围为: 3.17~8.70 μg/L.分季节率定改进三波段模型参数,并建立太湖水体春、夏、秋、冬季的模型输入参数查找表,最终将改进三波段模型应用于MERIS遥感影像(8、9、10波段),获取太湖水体叶绿素a浓度的空间分布和年内、年际变化.     

基于哨兵3A-OLCI影像的内陆湖泊藻蓝蛋白浓度反演算法研究

蓝藻是内陆富营养水体水华发生的主要优势藻种, 而藻蓝蛋白 (Phycocyanin, PC) 是蓝藻的标志性色素, 因此利用遥感估算水体中藻蓝蛋白浓度从而对蓝藻水华预警具有重要意义。利用太湖、滇池、洪泽湖的实测数据, 构建藻蓝蛋白随机森林遥感估算模型, 并将模型应用到哨兵3A-OLCI影像。通过对随机森林的输入自变量进行重要性分析, 发现第7波段 (620 nm) 、第8波段 (665 nm) 和第9波段 (675 nm) 三个波段对藻蓝蛋白反演的影响程度最大。同时, 反演结果表明, 随机森林反演的藻蓝蛋白浓度平均绝对百分比误差 (MAPE) 为34. 86%, 均方根误差 (RMSE) 为38. 67μg/L, 与Simis等半分析算法和齐琳的PCI (Phycocyanin Index) 指数模型相比, 平均绝对百分比误差 (MAPE) 分别提高了85. 06%和15. 65%, 均方根误差分别提高了26. 08μg/L和19. 86μg/L。利用地面实测数据对同步卫星影像大气校正进行精度评价, 发现MUMM (The Management Uint Mathematical Model) 算法可以用于OLCI影像的大气校正, 尤其在560779 nm处共8个波段的MAPE低于30%, 光谱曲线与实测光谱曲线形状保持一致。结果表明所构建的基于哨兵3A-OLCI影像的藻蓝蛋白随机森林反演模型, 可以成功的应用于我国的内陆富营养化湖泊, 为我国内陆湖泊藻蓝蛋白浓度的遥感反演提供一个新的算法。     

湖泊藻类水体浮游植物色素遥感反演模型

2009年10月15～16日,在巢湖蓝藻暴发期间进行实际采样和数据分析,通过Gons和Simis算法对浮游植物色素吸收及其浓度遥感反演进行了研究.结果表明,Gons和Simis算法可以用于蓝藻水华未覆盖水体的遥感反演,而在水华覆盖水体表面时算法失效;在未覆盖水体时,Gons算法(RMSE=0.04 m-1)相对于Simis算法(RMSE=0.13 m-1)可以更好地反演浮游植物色素吸收;Simis算法可以用于巢湖藻蓝素反演,但模型参数需要重新率定.总体来说,Gons和Simis算法在巢湖取得了较好的结果,有助于浮游植物色素遥感反演后续工作的进行.     

湖泊叶绿素高光谱空谱联合遥感反演

高光谱遥感提供的精细光谱信息给水色遥感参数反演提供了广阔的前景,然而光谱分辨率高但空间分辨率较低的特点,使得目前的高光谱水色遥感反演模型和算法普遍缺乏对空间信息的有效利用,模型的精度和稳定性往往难以保证。以巢湖为研究区,利用HJ-1A卫星HSI高光谱遥感数据,结合地面实测样点数据,在深入分析叶绿素光谱特性基础上构建基于空间八邻域与遗传算法的水体叶绿素a高光谱遥感反演模型,并以matlab7.0为平台,联合光谱指数与遗传算法求解叶绿素a浓度反演模型参数,经空间邻域分析与遗传迭代,求出叶绿素浓度最优解。结果表明,遗传算法摒弃了传统的搜索方式,以光谱信息为基础,在邻近空间域上采用模拟进化方式对水色空间进行随机优化搜索,跳出了局部极值点,能够有效提高模型反演的精度。     

基于Sentinel数据的滇池湖滨湿地地上生物量反演

为了评估基于Sentine 1/2影像数据反演滇池湖滨带湿地森林地上生物量(AGB)的效果和能力,以Sentinel-1 A/B(SAR)和Sentinel-2 A/B(多光谱)卫星图像为数据源,获取SAR双极化后向散射系数、多光谱波段、植被指数和林冠生物物理变量等因子,利用线性回归和机器学习算法,建立了多个滇池湖滨湿地生物量反演模型。所有模型与滇池湖滨湿地样地地上生物量的相关性为0.619~0.84,均方根误差(RMSE)范围为40.14~59.7 t/ha,其中基于SAR的模型反演精确度最低;在多光谱波段中,红色和红边(波段4,5和7)与生物量有很好的相关性;叶面积指数(LAI)模型是生物量反演的最佳变量组合(r=0.84,RMSE=40.14);基于Sentine 1/2影像数据反演滇池湖滨带湿地地上生物量具有可行性。     

湖泊水体高光谱遥感反演总磷的地统计算法设计

高光谱遥感应用于内陆湖泊水质监测具有较好的发展前景,但由于内陆湖泊水体光学环境的时空多变性,如何高效利用水体高光谱特征信息,降低数据冗余度,发展高精度的水质参数反演模型具有重要的意义。针对上述问题,以巢湖为例,将遗传算法和地统计学相结合,利用环境一号(HJ-1A)卫星HSI高光谱遥感数据,建立了基于协同克里格遗传算法的湖泊水质总磷浓度高光谱遥感反演模型。实验结果显示,与传统遗传算法比较,协同克里格遗传算法模拟的ME、RMSE分别提高了128.2%、53%。经总磷实测值和反演值比对,建模和检验的相关系数R2分别为0.85、0.77。反演结果表明:协同克里格遗传算法通过利用克里格插值对传统遗传算法目标函数优化改进,使其具备克里格最佳局部估计能力,能够有效提高反演的精度。     

巢湖水体POC浓度遥感反演算法与验证

基于2013年巢湖实测数据,根据颗粒性有机碳(Particulate Organic Carbon,POC)浓度与叶绿素a之间的高度相关性,采用Gons和Simis算法估算浮游植物色素吸收a_(ph)(665),继而实现对POC浓度间接反演。结果表明,Gons和Simis算法可用于蓝藻水华未覆盖内陆水体POC浓度的估算;Gons算法(RMSE_(rel)=21.90%)相对于Simis算法(RMSE_(rel)=23.81%)可以更好地反演POC的浓度。Gons和Simis算法在巢湖POC反演中取得了较好的结果,可以结合MERIS卫星用于巢湖水体POC估算。也可以为内陆湖泊水体碳循环研究提供技术和数据支撑,具有重要的科学研究意义。     

悬浮泥沙浓度分布方差与尺度修正——八邻域算法

在归纳总结悬浮泥沙反演模型尺度效应研究现状的基础上,提出了基于八邻域窗口估算像元泥沙浓度分布方差算法,并利用该算法的计算结果,推导与计算了线性模型、对数模型和指数模型的尺度修正方法.结合太湖Landsat/TM影像数据和同步实测泥沙浓度数据及光谱数据的分析表明:悬浮泥沙浓度定量模型的尺度效应误差与模型密切相关.对于像太湖这样的复杂Ⅱ类水体,尺度效应可以导致反射率的相对误差达到16%.     

浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度遥感反演(Ⅰ):模型的选择

受高浓度悬浮物的影响,浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度高精度定量反演一直是研究难点之一.利用2004年到2010年太湖4次实测光谱数据和水质参数,分别建立了两波段、三波段、改进三波段及四波段的叶绿素a估算模型;选择最优模型,利用巢湖2009年的实测数据进行独立验证.结果表明,四波段模型最适合高浑浊水体,线性相关性较好,决定系数...     

电信运营商企业级数据模型设计与应用

首先从纯理论角度介绍了数据模型的概念模型、逻辑模型和物理模型;然后介绍了运营商的数据模型架构、企业级模型的定位和作用以及系统级模型的定位和作用;最后从用户需求、工程立项、开发设计及上线实施4个环节详细阐述了企业级模型的应用。     

LDMOSFET电热耦合解析模型

建立了包含电热耦合相互作用的大信号非线性射频LDMOSFET解析模型—Agereelectro-thermal transistor(AET)模型,包括:模型的拓扑图、等热和脉冲器件测试表征系统、模型参数的提取过程。在Agilent的电子设计工具软件ADS中植入和实现了该模型,并将其应用于实际射频功率放大器的设计,通过测量验证了该模型的正确。     

互联网流量与两个相关模型

由于互联网具有多构性、突发连续性和自相似性等特征,使得用传统模型进行的排队分析、性能估计与实际网络有较大差距。本文介绍了两种互联网流量模型:AR IMA模型,FAR IMA模型,讨论了它们的适用范围、模型数学定义,描述了参数定阶推导等相关问题。     

光因特网互联模型研究与演进

光因特网是能提供高带宽的下一代因特网,对其互联模型的研究是目前光因特网研究中的一个热点.文章分析了互联模型由重叠模型向对等模型演进的基本趋势,并在对比固有的3种互联模型--对等模型、重叠模型及增强模型的基础上,提出了一种新的演化模型--混合模型,这种模型能够支持对等模型与重叠模型的共存,文章对其实现的原理与机制进行了论述.     

面向密集城区网络的覆盖预测模型的应用研究

在目前密集城区CDMA无线网络日趋复杂的情况下,如何使覆盖预测与网络实际充分拟合,发挥射频仿真工具在网络优化中的作用,是一个十分值得探讨的课题。本文从密集城区的CDMA无线网络入手,分别选取了统计型模型的Okumura-Hata模型和确定性模型的3D射线跟踪模型进行研究,分析了两种模型在密集城区场景下的差异,最终在实践的基础上提出了面向密集城区的覆盖预测模型的选取方案。     

基于全局背景模型和辅助模型的说话人确认系统的研究

大多数说话人确认系统都设置一个背景模型用于描述假冒者的特性。文中提出一种新的说话人确认背景模型,对所有说话人采用同一全局背景模型（UBM）,并为每个说话人建立一个竞争者模型（cohort model）和一个疏远者模型（c-cohort model）。在全局背景模型不能做出准确判断的情况下,启用竞争者模型或疏远者模型再次进行判决。该模型充分利用了相近者模型和疏远者模型的特性。实验表明新的背景模型使系统性能有明显的提高。     

一个适用于数值计算的金属色散模型分析研究

金属色散模型对数值模拟金属光学特性起至关重 要的作用。本文简单分析常见色散模 型与复杂色散 模型之间的关系,并利用MATLAB非线性拟合方法对Au、Ag常见的色散模型进行了分析,给出 在 180～2000nm波段内拟合结果。结果表明,Deb ye模型不适用于金属材料,Lorentz模型适合描述长波段金 属介电特性,Drude模型在600～2000nm可以描 述金属介电特性,而简单明确的Drude-Lor entz模型在180～2000nm波段能很好的拟合金 属介电特性。所得结果利用Mie散射理论得到验证。     

基于概率主题模型的文档聚类

 为了实现普通文本语料库和数字图书语料库的有效聚类,分别提出基于传统LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型和TC_LDA模型的聚类算法.TC_LDA模型在LDA模型基础上进行扩展,通过对图书文档的目录和正文信息联合进行主题建模.和传统方法不同,基于主题模型的聚类算法能将具备同一主题的文档聚为一类.实验结果表明从主题分析角度出发实现的聚类算法优于传统的聚类算法.     

高速电路设计与库模型应用的研究

通过对TSMC 0．18μm CMOS工艺库模型的分析，电路仿真结果比较以及实际限幅放大器电路流片测试结果的验证比较，提出在深亚微米工艺中，大信号高速电路的设计适宜选用混合信号管进行。     

医学研究中SEM模型的效果评价方法

大部分关于SEM的应用研究只是对模型的参数值进行了求解,并未对模型的预测和解释效果进行评估。本文对SEM的内部关系与外部关系的评价指标,Blindfolding交互验证评价方法进行了系统的研究。