基于TM影像的大气辐射校正方法对比分析

比较6S模型与改进DOS模型进行大气辐射校正的原理与算法,以期选取基于TM影像的更优大气辐射校正方法.选择陆地卫星7号TM遥感影像的可见光TM1、TM2、TM3波段数据,分别探讨基于6S模型与改进DOS模型进行大气辐射校正和反射率反演.研究表明:改进DOS模型较6S模型辐射校正效果更好,地表反演精度更高,且可操作性强,易于接受.对于TM影像而言,改进DOS模型是一种较优的大气辐射校正方法.     

基于小波变换的连云港海岸线遥感信息提取

为提取连云港海岸线,确定海岸线的准确位置,选取2005年Landsat 5 TM遥感数据,利用harr小波变换方法对影像数据进行增强处理,然后用目视解译法确定水陆分界线的位置。由于研究区内水陆分界线位置随潮汐变化较小,其变化幅度在遥感影像上小于一个像元,因此,解译得到的海陆分界线可以作为海岸线。为检验方法的有效性,利用GPS对海岸线进行了实地观测。实测值与解译值对比表明,解译精度平均偏差在纬度方向上为8．33m,经度方向上为4．32m,小波变换对图像的增强作用明显。     

基于TM数据渤海湾叶绿素浓度反演算法研究

海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标.利用2005年4月13日Landsat-5/TM数据和同步实测数据反演了渤海湾叶绿素浓度.对TM数据进行几何校正和大气校正预处理后,建立9种波段组合模型,分别对TM图像进行模型运算.结合实测数据,建立相应的回归方程,在其中选取R2（拟合度）和R（相关性）最大的（tm4-tm3）/（tm4＋tm3）波段组合进行反演,并将反演结果与实测数据作相对误差分析,实验结果表明,4和3波段组合建立的回归模型适合于渤海湾叶绿素浓度的反演.     

淹没丁坝平面二维水流数值模拟研究

从平面二维水动力学方程组出发，根据有限元Galerkin加权余量法离散模型方程组，并利用Neron-Raphson迭代法求解，研究了淹没丁坝的水深平均的平面二维水流数学模型。设计了长18．0m，宽0．4m，高0．4。的实验水槽，利用水槽实验数据对水深平均的平面二维数学模型进行验证，结果表明模型计算结果与实测值吻合良好，模拟结果合理。由此可见，把水深平均的平面二维数学模型，结合Galerkjn加权余量法和Newton．Raphson迭代法来模拟淹没丁坝存在状态下的二维水流形态是合理的。     

遥感影像信息量的计算方法研究

对遥感数据进行定量评价一直是遥感技术应用领域的一个难点。以信息论中的信息熵为理论基础,运用概率论的基本原理,建立了遥感影像信息量与灰度值、色彩、噪声之间的数学表达,提出了遥感影像信息熵、噪声疑义度、邻元相关性、互信息量及影像单像元的平均信息量、波段间的相关性、影像实际信息量的计算方法,并给出了多波段遥感影像信息量的计算流程,从信息量的角度提出了评价遥感数据质量的新方法。     

声波测井资料在平均速度场中的应用

在平均速度场研究中很少利用声波测井资料。这是因为声波测井资料本身的缺陷所致。通过对声波漂移值计算、声波漂移校正和声波浅层补偿时间计算，将声波测井资料校正为接近VSP精度，从而可用于平均速度场中对速度谱速度进行标定。应用该方法在XJ地区建立的平均速度场，经两口新井的VSP检查，最大绝对误差为54m/s，最大相对误差小于2％。     

渤海海域叶绿素浓度的遥感反演研究

以渤海海域为研究区域,以MODISIB卫星影像为数据源,利用MODIS250m分辨率的波段反射率构建的NDPI（Normalized Difference PigmentIndex）遥感指数结合叶绿素质量浓度（动实测值进行回归拟合分析,建立基于MODIS1B数据的渤海海域叶绿素质量浓度遥感提取模型,并应用该模型反演出渤海海域叶绿素浓度的分布情况,对其分布进行了分析和评价．研究结果表明,利用MODIS1B数据监测渤海海域的水质情况是可行的．     

基于TM/ETM+光谱特征空间的土壤湿度遥感监测

基于神东矿区TM/ETM+影像波段3、波段4、波段5和波段7反射率数据,建立二维光谱特征空间,根据土壤湿度在此空间中的分布规律,利用特征空间中任意一点到原点的距离大小表征土壤水分变化状况,提出了不依赖土壤背景线而变化的TM/ETM+土壤湿度监测指数(SMMI),并与实测土壤湿度数据进行相关性分析.结果表明:SMMI能更好地反映地表0～5cm深度土壤湿度,且基于SWIR(波段7)-Nir(波段4)特征空间的SMMI(7,4)(R2=0.541 0)是最优的,而在监测10cm深度土壤湿度方面,基于SWIR(波段7)-SWIR(波段5)特征空间的SMMI(7,5)更有优势.以SMMI(7,4)作为土壤湿度监测指标,评估了神东矿区20a来土壤湿度时空变化特点,结果表明土壤湿度20a来呈上升趋势,这与矿区植被环境改善紧密相关.     

基于高光谱数据的城市不透水层提取与分析

针对多光谱卫星遥感数据监测城市生态环境的限制和高光谱遥感数据的优越性,以徐州市城区为例,选择2004和2006年地球观测卫星一1（EO一1）Hyperion高光谱遥感数据,在波段选择、大气校正等预处理的基础上,利用线性光谱混合模型,通过混合像元分解在亚像元尺度上提取两个时相徐州市中心城区的不透水层比例．以高分辨率遥感影像分类结果作为参考,通过与LandsatTM多光谱数据提取结果的比较,表明了高光谱遥感影像提取不透水层的优势．利用两个时相高光谱遥感影像提取的不透水层信息进行变化分析,结果表明：徐州市不透水层比例在持续增加,尤其在城市边缘区更是显著增加,其主要驱动因素是城市扩展和土地利用变化．     

水库洪水预报模型分析与设计

为了建立一套完备的洪水预报模型并应用于实际水库的洪水预报工作,以莱西产芝水库为例,应用水库的实际测量数据,建立了水库洪水预报模型和预报系统,并对模型进行了计算机模拟。仿真结果表明,产芝水库各个时间点的预测数值与实际数值的绝对误差和相对误差都很小,其中一组洪水预测数据平均绝对误差为0．13％,平均相对误差为1．44％。说明所提出的模型准确性和精度较高,具有实际应用的价值。     

A Feasible Atmospheric Correction Method to TM Image

In this paper, an atmospheric correction method to TM image is presented, which can simulate the atmospheric correction parameters, such as optical depth, sky radiance and path radiance at the time the satellite passes,by using interpolation among local meteorological records, parameterization models and dark pixels. The TM image of the Nanjing area in China was corrected by this method. For analyzing the accuracy of this method, the calculated reflectance, apparent reflectance and ground measured reflectance were compared. NDVI before and after atmospheric correction were also compared. The results show that the method is applicable and efficient in the visible to near infrared band of TM image. In order to improve the accuracy of the method, the infrared spectrum measured data for the two other bands of TM image are required in future field investigations. The method is suitable to many other satellite optical remote sensing images with the same or similar spectral characteristics of TM images.     

Vegetation Growth Monitoring Under Coal Exploitation Stress by Remote Sensing in the Bulianta Coal Mining Area

Coal exploitation inevitably damages the natural ecological environment through large scale underground exploitation which exhausts the surrounding areas and is the cause of surface subsidence and cracks.These types of damage seriously lower the underground water table.Deterioration of the environment has certainly an impact on and limits growth of vegetation, which is a very important indicator of a healthy ecological system.Dynamically monitoring vegetation growth under coal exploitation stress by remote sensing technology provides advantages such as large scale coverage, high accuracy and abundant information.A scatter plot was built by a TM (Thematic Mapper) infrared and red bands.A detailed analysis of the distributional characteristics of vegetation pixels has been carried out.Results show that vegetation pixels are affected by soil background pixels, while the distribution of soil pixels presents a linear pattern.Soil line equations were obtained mainly by linear regression.A new band, reflecting vegetation growth, has been obtained based on the elimination of the soil background.A grading of vegetation images was extracted by means of a density slice method.Our analysis indicates that before the exploitation of the Bulianta coal mining area, vegetation growth had gradually reduced; especially intermediate growth vegetation had been transformed into low vegetation.It may have been caused by the deterioration of the brittle environment in the western part of the mining area.All the same, after the start of coal production, vegetation growth has gradually improved, probably due to large scale aerial seeding.Remote sensing interpretation results proved to be consistent with the actual situation on the ground.From our research results we can not conclude that coal exploitation stress has no impact on the growth of vegetation.More detailed research on vegetation growth needs to be analyzed.     

基于知识与规则的红树林遥感信息提取

针对难以将红树林同陆地植被,尤其是同水体与陆地植被混合像元有效识别的现象,结合TM影像提取了能有效反映红树林湿地特征的绿度指数和湿度指数,同其他常用的NDVI、TM3/TM5、TM5/TM4等指数相比:绿度指数和湿度指数更能有效地提高红树林同陆地植被,尤其是同水体与植被混合像元的可分性.采用知识与规则方法提取红树林遥感信息,与其他学者常采用的分类特征及分类方法相比,识别精度有明显提高,Kappa系数提高0.10,错分率降低16.1个百分点.     

Study of thin cloud removal method for CBERS-02 image

For several years, China Brazil Earth Resources Satellie (CBERS) data have been ap- plied to agriculture, irrigation works, zoology construction, environment protection, sustainable development, resource survey, etc. The applications have played important roles in country economic construction, and they have brought favorable social and economic benefits. They provide references for government decision-making and effi- cient information for the development of correlative industries. Furthe…     

Study of thin cloud removal method for CBERS-02 image

The China Brazil Earth Resources Satellite (CBERS) ended the dependence on foreign satellites. Along with the series of CBERS and the enhancement of satellite applications, it is necessary to search correlative data processing methods. Because cloud appears in the atmosphere, an image with clear sky conditions is often hard to obtain. How to remove cloud is an important sector of increasing image quality. An improved homomorphism filtering method is adopted to remove thin cloud qualitatively at first, and all bands are selected to classify pixels. Based on the fact that visible band images contain more aerosol effects than infrared bands, visible bands are used to determine clear or hazy regions and the reflectances of different surface classes in clear regions are calculated. At last the mean reflectance of the same classes in clear and hazy regions is matched to remove cloud. The image visual effect is improved; meanwhile, the ground reflectance is retrieved to meet the needs of remote sensing quantification.     

LS—SVM算法在光伏短期功率预测中的应用

以光伏阵列为研究对象,分析了辐照强度、温度以及日类型对光伏阵列出力的影响。建立了光伏短期功率预测最小二乘支持向量机LS-SVM模型。依据实验数据对模型进行了验证计算．并与BP神经网络模型做了比较,其中LS-SVM模型最大相对误差值为10．54％,平均绝对百分比误差（MAPE）为8．18％,绝对误差平方和平均值的均方根（RMSE）为0．4884,表明模型预测值离散化程度较小,所有预测点均与实际值非常接近,模型具有较好的拟合效果和泛化能力．可以有效地预测短期光伏发电功率。     

基于不同神经网络模型的冷凝器两相换热量的研究

在混合工质下利用4种神经网络模型(反馈神经网络模型(BP)、遗传神经网络模型(GA - BP)、极限学习机网络模型(ELM)和递归神经网络模型(RNN))预测了板式换热器的换热量(含相变换热).结果显示:热源温度为30、40、50 ℃时,GA - BP神经网络模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均小于其他3种神经网络模型,且与实际值接近.该结果表明,GA - BP神经网络模型比其他3种神经网络模型更适用于预测板式冷凝器的换热量(含相变换热).     

局域法邻近点选取对供水量预测精度的影响

混沌局域法预测模型适用于非线性、非平稳的城市日供水量预测,而邻近相点个数的选取对该模型预测精度有直接影响。传统方法通常以嵌入维m作为参考值,凭经验选取m+1个邻近相点,且仅使用欧式距离法计算当前相点距离,无法反映相点的运动趋势,易引入伪邻近相点,导致预测精度的降低。鉴于此,将演化追踪法引入城市日供水量预测,通过挖掘邻近相点的历史演化规律对参考样本进行优选,以提高预测精度。最后,采用实际日供水量数据验证所提出方法,结果表明,运用演化追踪法优选邻近相点能显著提高日供水量预测精度,预测平均绝对误差由2.501%降低到1.683%。     

非晶硅薄膜表面微纳结构制备及抗反射性能研究

为了对非晶硅薄膜表面改性,使其具有更好的抗反射性,将采用激光干涉光刻的方法,在非晶硅薄膜表面制备具有抗反射性能的微纳结构。首先搭建三光束激光干涉系统,使用波长为1064nm的Nd：YAG激光光源,使其在空间分布上接近旋转对称的三束光,对非晶硅薄膜进行干涉实验,然后用扫描电子显微镜（SEM）、原子力显微镜（AFM）对激光刻蚀后的非晶硅薄膜表面结构特征参数进行检测,并使用反射率测量仪对改性后的非晶硅薄膜表面反射率进行测量,分析各参数对抗反射性能的影响。实验结果表明,随着能量逐步增加,光强分布周期没有发生改变,孔的直径、孔与孔之间的距离以及结构深度逐渐发生改变且呈线性分布,而非晶硅表面反射率逐步降低,最低达到10%。