MODIS/Terra辅助的HJ-1B CCD1数据悬浮泥沙浓度反演研究

针对MODIS/Terra传感器服役时间超期需要后续卫星延续观测以及国产陆地卫星数据水环境遥感应用问题,以深圳湾为研究区域,利用2007年～2008年获取的40个现场实测数据与MODIS/Terra NIR-SWIR大气校正反射率数据建立MODIS悬浮泥沙浓度反演模型,以此为基础,反演2010年～2012年4景MODIS悬浮泥沙浓度分布状况,展开同步的瑞利散射校正反射率(Rrc)多波段组合因子的HJ-1B CCD1影像悬浮泥沙浓度反演模型对比研究.结果表明,在不进行气溶胶校正的情况下,HJ-1B CCD1数据波段比值算法(Rrc(660)/ Rrc(560))可以有效实现深圳湾悬浮泥沙浓度的反演,反演模型的决定系数为0.88,均方根误差为7.19 mg/L,模型验证的相对误差为7.45%,该研究对于进一步推进水环境遥感监测有一定的积极意义.     

基于MODIS数据的生物保护区域土地覆被分类

中分辨率(250 m和500 m)MODIS数据比1 km分辨率的AVHRR具有更高的空间和光谱分辨率,在区域尺度上土地利用/覆盖得到了广泛的应用.该文主要探讨了如何在生物保护中利用MODIS数据获得区域土地覆被分类信息.采用决策树和最大似然法相结合的分类方法,对MODIS数据进行了生物保护区域土地覆被分类制图,并利用Landsat TM土地覆被制图作为参考数据对MODIS数据土地覆被制图进行了精度评价.结果表明,利用MODIS数据在区域尺度上可以获取令人满意的土地覆被分类.     

利用MODIS遥感大气气溶胶及气溶胶产品的应用

介绍了利用EOS卫星上MODIS传感器遥感大气气溶胶光学厚度(AOD)的技术,总结了作者利用MODIS资料进行的研究工作,包括利用太阳光度计的地面观测进行MODIS 10 km分辨率Level 2气溶胶产品的校验、利用该产品分析我国陆地上空气溶胶光学厚度分布特征、1 km高分辨率气溶胶光学厚度反演、气溶胶光学厚度产品应用于大气污染的分析等.证实MODIS遥感手段获取气溶胶分布,不仅为全球和区域气候变化研究提供了基础数据,而且也为区域环境大气污染的研究提供了新工具.     

鄱阳湖滨湖区多季相Landsat 8 OLI数据遴选及其土地利用/覆被遥感分类提取

鄱阳湖滨湖地区是中国南方内陆浅水型湖泊滨岸带与红壤丘陵交错的典型区域。研究以江西省上饶市鄱阳县为例,在ENVI遥感平台的支持下,利用2014年多季相Landsat 8 OLI遥感影像数据资料,通过实地土地利用/覆被调查与地物光谱分离度分析进行遥感数据遴选,对优选数据采用马氏距离(MD)法、最大似然(ML)分类器、人工神经网络(ANN)分类器、支持向量机(SVM)分类器、光谱信息散度(SID)分类器、波谱角分类器(SAM)等8种监督分类方法进行监督分类。在先验知识和野外调查数据的基础上,对分类结果进行分析;然后通过总体分类精度、混淆矩阵和Kappa系数对几种分类器的精度进行评价和比较。并针对鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆盖分类问题探究几种遥感分类方法的优劣,挑选最适用遥感分类方法。结果表明:在鄱阳湖滨湖地区,各季节影像中地表光谱可分性在8月达到最佳值,期间所获取是优选数据,有利于遥感分类识别;人工神经网络法、支持向量机法(SVM)具有较好的的分类效果和分类精度,总体分类精度96%,Kappa系数0.94。总体上讲,SVM分类器的分类精度和Kappa系数都要优于其他分类器,相比之下7-10月获取的影像更适合于鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆被的遥感识别和提取。通过遥感数据最优遴选,并结合优选遥感分类器,可以显著提高鄱阳湖滨湖区土地利用/覆盖信息提取效率和遥感高精度分类的总体精度,有助于提升该地区大范围土地利用/覆盖遥感宏观监测的可靠性和精准度。     

利用logistic模型对MODIS数据进行湿地提取

MODIS是近年来较常用于宏观土地利用/土地覆盖的一种遥感数据来源。为了克服MODIS空间分辨率的限制,在建立提取模型的时候使用了多期遥感数据,并且加入了地形辅助数据。Logistic模型是一种非线性的回归分析模型,它通常是用于预测和判定未知单元的类别属性。先划出训练样区,计算出湿地分布与各因子之间的关系式,进而得到湿地分布概率图,选取一定的阈值(0.5),最终提取出湿地。研究结果显示,Logistic模型用于遥感分类,分类精度高于最大似然法。另外,加入了地形因子(dem,slope,tpi)后,分类精度得到明显的提高。     

基于关联规则的MODIS影像绿潮检测

由于缺乏对绿潮灾害的深入认识和有效的监视监测,海域管理部门的决策管理和防治措施还处于被动局面。为解决这一现状,选取青岛附近海域的3景MODIS影像作为实验数据,分析了浒苔的光谱特性并对浒苔进行了特征选择,然后运用关联规则挖掘出浒苔及其光谱之间的关联关系,并使用发现的关联规则对浒苔进行检测,检测结果相比同类研究具有较高的精确度。对提高绿潮研究的科学性和深入性具有重要意义。     

软件定义网络中基于贝叶斯ARTMAP的DDoS攻击检测模型

为解决SDN(software defined network,软件定义网络)架构下DDoS(distributed denial of service,分布式拒绝服务)攻击检测问题,提出基于贝叶斯ARTMAP的DDoS攻击检测模型. 流量统计模块主要收集捕获到的流表信息,特征提取模块提取流表中的关键信息并获取关键特征,分类检测模块通过贝叶斯ARTMAP提取分类规则,并通过粒子群算法对参数进行优化,对新的数据集进行分类检测.仿真实验证明了模型所提取的5元特征的有效性,并且该模型与3种传统的DDoS攻击检测模型相比检测成功率提高了0.96%~3.71%,误警率降低了0.67%~2.92%.     

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MODIS1B卫星影像为数据源,利用MODIS 250.m分辨率的波段反射率构建的NDPI(Normalized Difference Pigment Index)遥感指数结合叶绿素质量浓度(ρ)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.     

基于数据驱动和支持向量机的土壤水分含量反演研究

利用MODIS遥感数据和支持向量机回归算法,反演出研究区土壤含水量。利用分类结果与MODIS L1B日数据,采用Vswi方法反演高植被覆盖区土壤水分,并利用MODIS复合产品数据对低植被覆盖度采用表观热惯量模型。实测数据表明,反演精度大大提高。     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

赤潮发生的频率分析

为了能较全面地认识赤潮发生的特点，提高赤潮预报的准确性，本文用极值理论的方法对赤潮发生的频率进行了分析，建立了一个极值模型，求出了T次重现水平U（T）从而对赤潮的频率和规模进行了分析。     

A Method for Data Classification Based on Discernibility Matrix and Discernibility Function

0 IntroductionDiantga .cl Dasesciifsiicoanti otrneies r aengr ie smspioornta,n Bta yperosibalnem claisnsi dfiactaati omnin&-Bayesian network, decision tree[1], neural network andSVM[2 ,3]are the technologies of data classificationin commonnow. They have extensively appliedin machine learning,ex-pert systemandstatistics etc .Inthese methods ,the most tra-ditional method is C4 .5[1]based on information entropy,which had extensively applied in practical problems . But themain problemof this me…     

2001—2017年中国近海水域赤潮发生规律及其影响因素

通过收集整理2001—2017年相关数据, 对我国近海海域赤潮爆发规律及影响因素进行初步探究。结果表明, 我国近海海域赤潮发生规律呈先增后减趋势, 2001—2005年, 近海赤潮面积和频次大幅度增加, 2006—2017年则明显减少。2008—2017年, 我国发生赤潮608 次, 引发赤潮的第一优势物种有65种。其中, 东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)是引发赤潮次数最多的生物, 共计106次。各海区赤潮的影响因素有差异: 渤海区赤潮面积变化主要受营养盐和总氮影响, 东海区赤潮面积和次数变化与营养盐、总氮、总磷和亚硝态氮显著相关, 南海区赤潮面积变化与污染物入海量和CODcr显著正相关(P<0.05)。为进一步减少赤潮爆发, 提出我国近海海域赤潮防治建议: 建设在线监测站点, 采取因区制宜的管控措施, 加强源头排污管理, 完善应急响应体系, 进行海洋生态修复。     

2009-2011年渤海湾赤潮监控区营养盐概况分析

根据2009--2011年的5—10月在渤海湾赤潮监控区6个监测站点进行的连续监测结果,分析、探讨渤海湾赤潮监控区营养盐的变化特征及富营养化概况．结果表明：近3年来,渤海湾赤潮监控区海域受到了无机氮和活性磷酸盐的污染,水体处于严重的富营养化状态,且无机氮的污染程度明显高于活性磷酸盐;从空间分布上看,渤海湾赤潮监控区海域活性磷酸盐的空间变异系数在0．14～0．39之间,高于其他项目的空间变异系数,说明活性磷酸盐在空间分布上的差异明显大于无机氮和硅酸盐;在时间分布上,表层海水营养盐质量浓度存在明显的月变化特征,出现先增高后降低的趋势,在8月份其质量浓度达到最高值;从营养盐的结构特征上看,NO3--N占无机氮质量浓度的57％～70％,是该海域无机氮的主要存在形式;从赤潮监控区的富营养化等级划分来看,赤潮监控区由2009--2010年的磷限制状态转为2011年的富营养化状态．     

赤潮监控预警系统的研究

赤潮是目前已知的海洋最大的生态灾害之一,它危及海洋渔业资源,破坏海洋生态环境,因此建立了多种预警模型综合运用的赤潮预警系统。在赤潮监控预警业务分析的基础上,集成浮标、船载快速监测、航空遥感监测、卫星遥感监测等多种监测手段,实时获取监控海区的赤潮相关各要素的状况与动态变化数据,开展赤潮监测数据的综合处理分析、评价等信息产品制作与服务技术,分析确定赤潮生消过程中的关键影响要素。该预警系统可以通过赤潮预测预报技术研究,实时或准实时地监测赤潮环境要素状况与动态变化,提供实时监测数据和综合信息,并能对重点监控区进行赤潮监控预警。     

浙江中、南海域的赤潮和赤潮生物

通过对2002年至2004年浙江中、南海域赤潮发生的连续监测分析,表明浙江中、南海域的赤潮高发期集中在每年的4月至7月,近年来赤潮发生规模和频率呈上升趋势.2003年5月在南麂列岛附近海域还监测到一次伴有链状亚历山大藻的小规模有毒赤潮.本区主要赤潮优势种为具齿原甲藻.     

资源一号02C星数据在土地利用分类中的应用

以资源一号02C星的2.36mHRC和10mMUX影像为数据源,根据试验区特点进行数据预处理,得到同时具有多光谱和高分辨率特征的影像,采用面向对象的分类方法进行土地利用分类,总结资源一号02C星的数据特点及应用潜力。结果显示:Pansharp融合法能有效保持02C影像的空间和光谱信息;面向对象的分类方法能充分利用02C高分辨率融合影像具有的丰富光谱、形状、纹理等特征信息,总体分类精度达到93.04%,Kappa系数达到0.89,结果优于传统基于像元的分类法。表明资源一号02C影像能较好地应用于土地利用宏观监测。     

基于关联分类方法的Web使用挖掘研究

如何对网上用户分类是W eb挖掘领域应用最多的任务之一,本文尝试将关联分类方法应用到W eb用户分类模式的挖掘.我们首先对服务器日志文件进行预处理,形成一个访问事务集;然后对该事务集进行数据挖掘,找出所有满足最小信任度和支持度的类别关联规则;最后,我们用这些类别关联规则去预测用户的兴趣.实验证明此方法是有效的.     

基于改进型FP-Tree的分布式关联分类算法

传统的信息挖掘技术已经无法满足大数据环境下日益复杂的应用需求,而分布式数据挖掘技术是解决这个难题的一种手段,因此提出了基于改进型频繁模式树（FP－Tree）的分布式关联分类算法。首先,在各局部节点优化FP－Tree。生成局部条件模式树（CFP－Tree）,再通过各节点间传送CFP－Tree构建全局CFP－Tree;其次,在挖掘全局CFP－Tree时通过计算显著度来获取初始的全局显著分类规则;最后,利用剪枝策略选取一个较小规则集来构造全局的关联分类器。实验结果表明该算法能够有效降低网络通信量,提高信息挖掘效率,同时保证剪枝的质量和规则的统计显著性,提高分类的精确性。     

基于区分矩阵和区分函数进行属性约简的数据分类

数据分类的方法直接影响着分类效果。用粗糙集理论中的区分矩阵和区分函数进行的属性约简可以很好地用于数据分类当中，基于此，提出一种数据分类方法，即用区分矩阵和区分函数约简掉信息系统中的冗余属性，得到必要的属性集；然后再约简掉每一条规则中的冗余属性值，提取出决策规则，最后按照决策规则进行分类。实验证明，用该方法实现的数据分类复杂馋低，且能有效提高分类效果。