联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。     

白藜芦醇类似物热力学性质的构效关系

为了研究热力学性质的构效关系,选取了60种白藜芦醇类似物的热力学性质作为分析对象,引入了主量子拓扑指数{0P2,0P4,0P_3'}、{∑⁰P}。通过对比分析,兼顾模型的简洁性,确定{∑⁰P}为模型的基本自变量。结合正弦级数的特点,引入{sin(k∑0P)}(k=1,2,3…)到模型中期望消除残差。以调整判定系数最大(R²_adj)为目标,在控制变量多重共线性并兼顾变量最少的条件下,建立了各热力学性质构效关系模型。结果表明:引入sin(5∑⁰P)、sin(8∑⁰P)到模型中,能较好地消除残差,提高模型的预测能力,所有建立的模型的相关系数均大于0.99,甚至达到1。采用交叉验证方法对模型的稳健性进行了检验,并对样本外分子的热力学性质进行了预测,结果表明所建模型具有良好的稳健性和预测能力。     

基于双源遥感数据的杉木林分蓄积量估测模型研究

为了提高森林蓄积量估测精度,以福建省三明市将乐县国有林场中杉木林作为试验区,选择资源3号卫星多光谱高分辨率影像及Alos Palsar影像为数据源,将相关性较高的极化雷达参数与最优窗口下的纹理参数相结合,协同两种遥感数据反演蓄积量。利用灰度共生矩阵分别提取高分辨率影像在3×3、5×5、7×7、9×9和11×11的5组窗口大小下8种纹理特征信息,提取Alos Palsar影像双极化方式下后向散射系数并进行比值运算。采用多元逐步回归分析方法,分别利用5组纹理特征信息反演杉木林蓄积量,找出最优窗口; 检测不同极化方式下后向散射系数与蓄积量之间相关性。结果表明,单数据源反演蓄积量模型中,5×5窗口反演效果最好,模型复相关系数R=0.869,均方根误差σ_RMSE=23.38 m³/hm²,蓄积量总体的估测精度为80.32%; 多数据源反演蓄积量模型中,两种极化方式下的后向散射系数比值与高分影像纹理特征参数结合后,反演模型的效果更好,模型中R=0.901,σ_RMSE=22.32 m³/hm²,蓄积量总体估测精度达到85.42%。研究表明,基于多数据源数据的森林蓄积量反演精度更高,结果更准确。     

扰动酉系综的1-级相关函数

在随机矩阵理论中,1-级相关函数 R¹_nβ(x)（β一般称为Dyson指标）可以用来刻画在 x 附近能够发现能级的分布密度。直到现在,它的极限行为仍然受到许多数学家和物理学家的关注。在酉系综情形下（即 β=2）,1-级相关函数 R¹_n2(x) 与经典多项式理论中的权函数 μ(x) 密切相关。文中,为叙述上简单起见,只考虑Gauss酉系综的情形。可以发现,在弱收敛意义下,给权函数 μ(x) 以“好的”而非平凡的乘积因子,1-级相关函数 R¹_n2(x) 的极限行为不受干扰。     

基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

【目的】利用广义线性混合模型模拟人工林红松二级枝条分布数量,建立二级枝条分布数量广义线性混合模型,并选出最优模型。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场人工林65棵红松955个一级枝上的二级枝条数量,通过传统Poisson回归方法选出模拟精度最高的基础模型,考虑树木效应与树木内枝条观测间的相关性,构建二级枝条分布数量广义线性混合模型,并利用R2、标准误差、平均绝对误差、相对平均绝对误差和Vuong检验对收敛模型进行比较。【结果】考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型,最终将含有截距、lnR_DINC(R_DINC为着枝深度)、R²_DINC和C_L(冠长)4个随机效应参数以及自相关矩阵A_R(1)的广义线性混合模型选为二级枝条分布数量最优预测模型。在模型固定效应参数估计结果中,lnR_DINC、C_L和D_BH(胸径)前的系数为正值,R²_DINC、H_DR(高径比)前的系数为负值,树冠内二级枝条分布数量存在最大值。最优模型的R²为0.896 1,标准误差为5.15,平均绝对误差为3.83,相对平均绝对误差为23.25%。【结论】广义线性混合模型不仅提高了模型的拟合精度,在反映总体二级枝条分布数量变化趋势的同时,还可以反映每棵树木之间的差异。     

基于ICESat-GLAS数据和模糊模式识别算法识别森林类型

【目的】利用冰、云和陆地高程卫星-地球科学激光测高系统(ICESat-GLAS)回波波形数据,通过模糊模式识别算法,提出波形特征参数组合,对森林类型进行识别研究,以期提高森林类型分类精度。【方法】利用不同森林类型冠层在GLAS回波波形上表现出的差异性,提取波形特征参数 R_{\mathrm{fi}{\mathrm{t}}_1} 、K₁'和 \overline{K_1} ;将本研究提取的波形特征参数与其他波形特征参数相结合,建立波形特征参数组合;对样本数据波形特征参数进行指标归一化和奇异点检测处理,剔除样本数据中的奇异点样本;结合模糊模式识别算法,计算不同森林类型分类精度。【结果】针叶林和阔叶林森林类型分类总精度为96.30%,其中,针叶林和阔叶林森林类型分类精度分别为92.86%和97.50%;针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类总精度为84.51%,其中,针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类精度分别为85.71%、97.50%和52.94%。【结论】模糊模式识别算法在森林类型分类方面具有一定优势,尤其在针叶林和阔叶林森林类型识别方面,识别精度较高。     

线性回归模型中的最小距离估计：φ-混合情形

考虑线性回归模型 Y_ni=x_niβ+ e_ni,i=1,…,n,其中β是待估计的未知参数,x_ni是已知的常数。假定对每个 n, e_n1,…,e_nn 与ξ₁,…,ξ_n同分布,其中｛ξ_t, t=…,-1,0,1,…｝是定义于概率空间(Ω,B,P)上取值于R的严平稳φ-混合序列。研究了一类由Cramer-von Mises型距离所定义的参数β的最小距离估计的渐进性质。证明了β的估计β_d是渐进正态的。     

基于无人机LiDAR的单木生物量估测

单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量。首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参数引入CAR模型,构建单木生物量估测模型,并与线性模型进行比较。结果表明：桉树样地树高、冠幅相关性系数R²分别为0.92、0.72;马尾松样地相关性系数R²分别为0.94、0.78,算法提取的树木参数与实测数据相关性较好。改进的CAR模型的精度优于线性模型,桉树和马尾松样地R²分别为0.821、0.830,RMSE分别为17.731、19.149 kg/株。CAR模型引入冠幅面积、体积等树冠因子的生物量模型拟合度更好、精度更高,其中桉树、马尾松样地R²提高了0.102、0.115,RMSE下降了4.484、5.683 kg/株。利用无人机LiDAR数据提取单木结构参数进行生物量估测可取得很好拟合优度和精度。     

青钱柳幼林地上部分生物量生长模型研究

【目的】青钱柳是我国特有的珍稀多用途树种,研究青钱柳幼树地上部分生物量生长规律,为发展叶用林提供依据。【方法】以6年生的青钱柳人工幼林为研究对象,对其生长特性及生物量的分配进行了研究,同时选取了37株样木进行地上部分生物量及相关测树因子的分析评价,从19个生物量模型中进行筛选,构建了青钱柳人工林各生物量组分及地上部分生物量与相关测树因子的预估方程。【结果】青钱柳幼林地上部分生物量(W)与胸径(D)具有高度相关性,筛选的4个模型均以胸径作为自变量,则:①干生物量模型 W=0.15 D^2.1, R²=0.982;②枝生物量模型 W=0.05 D^1.88, R²=0.864;③叶生物量模型 W=0.07 D^1.55, R²=0.802;④地上部分生物量模型 W=0.28 D^1.95, R²=0.976。【结论】不同密度下6年生青钱柳幼林生长尚未郁闭,受密度效应的影响较低,胸径、树高和单株材积的总生长量之间差异不显著,单株和林分生物量分配模式基本相似,地上部分各器官生物量分配由大到小表现为干(73%)> 枝(16%)> 叶(11%)。     

基于多站扫描的点云特征参数与材积结构动态分析

【目的】采用地面激光雷达(TLS)进行多站点扫描获取立木的点云信息,提取有关点云分布的特征参数,拓展立木测树因子,建立基于特征参数的材积模型。【方法】以马褂木(Liriodendron chinense)人工林为研究对象,利用点云数据提供的立木上部直径(d)、树高(H)等因子对两期(2014、2017年)林分结构变化进行分析;设计并提取基于TLS点云的特征参数高度累计百分比,同时提取了其他与高度相关的特征参数作为一组变量;将提取的立木胸径(DBH)与特征参数作为另一组变量;最后分析特征参数、胸径与材积的相关性,通过逐步回归法分别建立基于两组变量的材积模型,并分析两期材积的动态变化。【结果】选用特征参数H₂₅与H_{t, var}(点云高度方差)拟合两期材积模型,其决定系数R²分别为0.771 1、0.742 6;利用特征参数H₂₅与胸径拟合,模型预测精度有明显的提升。以上两组材积模型预测各径阶材积变化,其模型值与实测值无显著差异,R²均高于0.9。【结论】研究提取的高度累计百分比与立木测树因子紧密相关,可以很好地反演林木的动态结构。研究建立的材积模型均有较高的精度,可用于林木材积动态变化监测,为地面激光扫描点云参与森林资源动态监测提供理论参考。     

有限交换环上Ramanujan单位一-匹配双凯莱图

设R是有单位元1≠0的有限交换环,R上的单位一-匹配双凯莱图记为G_R=BC(R; R^×, R^×, {0}),其中R^×表示R单位的集合。若一个k-正则图G的任意具有|λ|≠k的特征值λ满足|λ|≤2(k-1)^1/2,则称这个k-正则图是Ramanujan图。给出R上的单位一-匹配双凯莱图G_R及其线图是Ramanujan图的充要条件。     

L2空间中复合算子乘积的基本性质

令(X,A,μ)为一个σ-有限的测度空间.一个变换φ:X→X称为非奇异的如果μ°φ-1关于μ是绝对连续的.对于一个非奇异变换φ,复合算子Cφ:D(Cφ)→L2(μ)被定义为Cφf=f°φ,f∈D(Cφ).研究了L2(μ)空间上的乘积算子Cφn…Cφ1的基本性质,其中n≥2是一个固定的正整数.     

非齐次泊松过程中向量参数极大似然估计的重对数律

对于具有向量参数的非齐次泊松过程的一般模型,论证了向量参数极大似然估计每个分量的收敛速度符合重对数律。     

确定P-V曲线中质壁分离点的方法比较

质壁分离渗透势(Ψ_tlp)与质壁分离相对含水量(C_RW,tlp)作为重要的水分生理参数,被认为是衡量树木耐旱性强弱的重要指标。为了验证不同方法确定质壁分离点的差异,笔者对比了Ⅰ型与Ⅱ型标绘P-V曲线类型,采用Ⅱ型标绘方式,利用常见的数学法、图形法和程序法分析了东北东部山区主要树种的Ψ_tlp和C_RW,tlp。结果表明:Ⅰ型8个树种Ψ_tlp和C_RW,tlp平均值分别较Ⅱ型高出0.20 MPa和3.17%。其中两种标绘类型对针叶树兴安落叶松和红松参数求解影响大于阔叶树。不同标绘类型改变了树种间参数的对比关系。Ⅱ型中除了程序法求解春榆Ψ_tlp显著高于数学法外(P<0.05),其他树种3种方法求解Ψ_tlp及C_RW,tlp均无显著性差异(P>0.05)。3种方法求解的同一参数间的线性方程决定系数在0.63～0.90之间(P<0.01)。其中,数学法与图形法线性关系最好,数学法与程序法、图形法与程序法线性关系次之。Ⅱ型标绘P-V曲线图形变化平缓,曲线部分与直线部分分界明显,可较好地估计水分参数。图形法在适用性上具有优势。     

城市地理系统结构与功能的分形模型——关于地理系统异速生长方程与Cobb-Douglas函数的理论探讨与实证分析

从一般城市动力系统出发,推导出城市和城市体系的异速生长方程和Cobb-Douglas函数(即C-D函数),建立了二者之间的数理关系并揭示了其隐含的分形性质;进而证明城市C-D函数中的系数包含有其他各种要素的有关信息,这为借助单要素分析复杂地理动力系统提供了理论依据和实用方法。利用异速生长关系和要素-产出的弹性性质可将C-D函数化为二要素形式,据此发展了城市结构的广义维数方程。基于分形优化思想,运用数学规划原理,从上述模型中导出城市地理系统结构与功能的优化条件表达式。以郑州市为实证对象,对文中有关理论模型进行了实证分析,最后将结论推广到一般地理学领域。     

有界线性算子的a-Weyl定理的判定

令H为无限维复可分的Hilbert空间, B(H)为H上有界线性算子的全体。 若σa(T)\σ_ea(T)=π^a₀₀(T),称算子T∈B(H)满足a-Weyl定理,其中σa(T)、σ_ea(T)分别表示T的逼近点谱、本质逼近点谱, π^a₀₀(T)={λ∈iso σa(T):0a-Weyl定理的新的判定方法, 并讨论相关谱集的谱映射定理。     

*-斜多项式环的拟-Baer性

研究*-斜多项式环R［x;*］的*-主拟-Baer性和拟-Baer *-性质,证明了:(1)设R是*-右主拟-Baer环,如果对任意e∈S^*_l(R)和r∈R,由re=0可以推出re^*=0,则R［x;*］也是*-右主拟-Baer环;(2)设*是R上的一个真对合,且R是*-可逆的,则R［x;*］是拟-Baer *-环当且仅当R是拟-Baer *-环。     

有界线性算子的拓扑一致降标与(R)性质

设H为无限维复可分的Hilbert空间,B(H)为H上的有界线性算子的全体, T∈B(H)称为满足(R)性质,若σa(T)\σ_ab(T)=π₀₀(T),其中σa(T)和σ_ab(T)分别表示算子T的逼近点谱和Browder本质逼近点谱,π₀₀(T)={λ∈iso σ(T):0<dim N(T-λI)<∞}。 利用拓扑一致降标性质,首先给出了有界线性算子满足(R)性质的充要条件; 之后通过拓扑一致降标性质,得到了算子函数满足(R)性质的判定方法; 最后,上三角算子矩阵的(R)性质得到了研究。     

有界线性算子的Weyl定理的判定

令H为复的无限维可分的Hilbert空间, B(H)为H上有界线性算子的全体。称算子T∈B(H)满足Weyl定理, 若σ(T)\σw(T)=π₀₀(T), 其中σ(T)和σw(T)分别表示算子T的谱集与Weyl谱, π₀₀(T)={λ∈iso σ(T):0相似文献   

(ω1)性质与单值扩张性质

称有界线性算子 T满足(ω₁)性质, 如果T的上半Weyl谱在它的逼近点谱中的补集包含在它的谱集中孤立的有限重的特征值的全体中。根据单值扩张性质定义了一种新的谱集, 利用该谱集给出了Hilbert 空间中有界线性算子满足(ω₁)性质的充分必要条件。作为应用, 给出了亚(或超)循环算子类满足(ω₁)性质的等价刻画。