基于遥感信息和作物生长模型同化的水稻估产方法研究

本研究的目的是通过数据同化方法,将国产环境卫星HJ-1A/B数据提取的水稻叶面积指数LAI信息和作物生长模型相结合,以提高水稻估产的精度.具体方法为:首先通过分析水稻叶面积指数LAI和水稻归一化植被指数NDVI的时域变化关系建立模型反演水稻LAI,并应用研究区历史数据和作物生长模型WOFOST建立初始水稻生长模型估算水稻产量.在构建代价函数的基础上,采用SCE(shuffledcomplex evolution)数据同化方法对初始水稻生长模型参数进行优化,使水稻生长模型估算的水稻LAI和遥感数据反演的LAI差值最小.最后将采用同化方法的水稻生长模型估算的研究区水稻产量和不加同化方法的原始水稻生长模型估算的水稻产量进行比较,结果显示水稻估产精度有明显提高.研究结果表明采用遥感数据提取的农作物实时生长信息可以修正作物生长模型关键参数以提高区域范围的农作物估产精度,同时也显示国产环境卫星数据在农作物生长监测上具有广阔的应用潜力.     

湖北省粮食单产遥感估算方法——以中稻为例

本文提出了适用于湖北省运行化农作物单产估算的遥感估产模型,进行农作物单产预测。首先进行单产区划,从而选择代表性的模拟县,通过作物产量数据的历史趋势分析得到波动产量;然后把波动产量与遥感因子进行相关分析;再提取相关性最大的遥感因子作为敏感因子,建立一元线性回归方程,估算作物的产量;最后把模型计算结果与实际统计结果进行比较分析。计算结果与统计数据对比,误差范围为-14．38％至11．31％,决定系数R^2达到0．872,相关性显著。该方法从县级行政单元估算的单产结果,基本能够满足省级系统单产估算的精度要求,可以为政府和企业提供决策支持信息。     

基于XFEM的拱坝裂缝变形监控混合模型

鉴于扩展有限元可以快速建立不同扩展情况下的裂缝变形测点监控混合模型,不需要进行不连续面局部网格重划分,因此,本文利用基于黏聚性裂缝模型并考虑裂尖加强的扩展有限元法模拟裂缝的扩展过程,建立了混凝土拱坝黏聚裂缝的断裂模型,通过分析荷载变化和裂缝变形的关系,建立了裂缝开度监控混合模型.工程实例分析表明,基于扩展有限元的裂缝变形监控混合模型的计算值和实测值较为一致,比统计模型拟合结果更好,且可用于预测变形的发展趋势.本文的创新处在于首次将基于黏聚性裂缝模型的扩展有限元法引入大坝安全监测,并对结合黏聚性裂缝模型的扩展有限元法增加了裂尖加强以提高拟合精度.     

高光谱卫星海洋遥感资料辐射精度评价模型研究

对于海洋水色遥感卫星来说,辐射定标精度作为一项重要的核心指标,恰恰是目前我国自主海洋水色卫星存在的不足之处,需要对遥感器进行系统的在轨辐射测量精度评价.文中基于大气辐射传输理论开发了一套高光谱卫星海洋遥感资料辐射精度评价模型(HRSREM),可以比较精确地计算出卫星平台接收到的遥感反射率,来衡量可见光遥感数据的测量精度.通过Gordon查找表方法对HRSREM模型的大气Rayleigh散射和气溶胶散射分量的精度验证,表明模型对两种大气散射计算误差小于2%;利用海上现场ASD高光谱仪测量的天空光反射率对模型的前向散射计算结果验证,其光谱平均相对误差约5.4%;利用宽视场海洋水色扫描仪(SeaWiFS)数据对模型的大气顶遥感反射率计算精度进行验证,其相对误差小于3.5%,说明HRSREM模型对卫星遥感资料的光谱辐射测量评价具有很高的精度.利用HRSREM模型对高光谱遥感卫星Hyperion在澳大利亚附近海域测量数据进行精度估算,可见近红外波段的光谱平均相对误差约为7.3%;对中分辨率成像光谱仪(CMODIS)数据精度评价结果表明,CMODIS存在较大的测量误差,特别是近红外波段的定标系数明显偏大,需要重定标来提高定量化处理和应用水平.     

基于LS-SVR小样本容量的爆破振动峰值速度预测研究

针对爆破振动峰值速度在小样本容量统计条件下的准确预测问题,应用最小二乘支持向量机理论,选取最大段药量、总装药量、水平距离、高程差、前排抵抗线、预裂缝穿透率、岩体完整性系数、测点与最小抵抗线方向夹角、炸药爆速等9个影响因子,建立小样本容量统计条件下的爆破振动峰值速度回归预测模型(LS-SVR)。选取23组爆破振动实测数据,其中,前16组为训练样本,后7组用于结果预测,并与基因表达式编程(GEP)模型和模糊神经网络(FNN)的预测结果进行综合对比,得到LS-SVR、GEP和FNN预测模型平均相对误差分别为5.1%、8.7%和11.3%。研究表明:LS-SVR模型的预测结果与实测数据更吻合,拟合性更好。且在小样本容量统计下,LS-SVR模型可以准确地对爆破振动峰值速度进行预测,为类似工程的小样本容量统计预测提供了一定的可行方法。     

基于RS GA ELM的矿井瓦斯涌出量预测

为了对煤矿井下瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进极限学习机相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,充分利用极限学习机训练速度快、具有良好泛化性能的特点,并结合遗传算法选择最优的输入权值矩阵和隐含层偏差,避免随机产生所造成的误差。利用编写程序确定隐含层神经元个数,比依靠经验更为准确。在实际应用中选取煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层间距、工作面日产量五个因素作为预测的影响参数。研究结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5687 1%,最小相对误差为0,平均相对误差为2582 7%,相比改进前的预测模型具有更强的泛化能力和更高的预测精度。     

黎卡提差分方程在电磁轴承最优控制中的应用

提出了一种电磁轴承模型预测最优控制方法.为了抑制陀螺效应引起的转子圆锥涡动,在传统二次型性能指标函数中引入同步误差项,基于离散状态方程有限步预估转子平动误差、同步误差以及控制器输出构造最优控制器优化目标函数.基于迭代黎卡提差分方程（Riccati Difference Equation）求解了最优控制器.用伪代数黎卡提方法（Fake Algebraic Riccati Technique）证明了所设计最优控制器的稳定性.通过数值仿真研究了控制器鲁棒性能与设计参数间的关系.针对某扁平型磁悬浮飞轮的仿真和实验结果均表明引入同步误差的最优控制器能有效的抑制圆锥涡动.     

基于BP神经网络的杭州湾北岸水下地形遥感反演研究

基于BP神经网络模型,利用同一时期的遥感影像和实测杭州湾北岸海图资料,构建了影像灰度值和水深值之间的单隐层BP神经网络模型,用以反演杭州湾北岸水下地形。结果表明,与传统的统计模型比较,所建神经网络模型反演地形的精度达84％。由此可见,基于影像灰度值和水深值建立的BP神经网络模型在反演海岸水下地形方面具有较强的应用价值。     

利用MODIS反演武汉东湖叶绿素a浓度

以武汉东湖作为研究区域,对经过大气校正后MODIS影像的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析,分别应用BP人工神经网络模型和线性回归模型对武汉东湖的叶绿素a浓度进行了反演,并对两种反演方法的拟合和预测效果进行了比较.利用BP神经网络反演得到的拟合值与叶绿素a实测值的拟合效果略好于线性回归方法得到的结果,神经网络模型的可决系数R2值0.90大于线性回归模型的R2值0.820.神经网络模型预测的最小绝对误差为0.07 μg/L,线性回归模型的最小绝对误差为2.08 μg/L.最后分析了两个模型各自的优势,将模型应用到武汉东湖2008年5月19日的MODIS影像上反演出东湖水体叶绿素a浓度的分布情况,并对东湖水质进行了评价,结论与多年的地面监测结果一致.     

基于小波的钦州水稻产量多时间尺度分析与预测

利用小波诊断技术对广西钦州1950～2005年水稻产量和播种面积进行了多时间尺度分析,并利用基于小波的ARIMA模型进行了预测。分析结果表明：56年来,钦州水稻总产量和单位产量波动具有明显的3a、7a和25a特征时间尺度,播种面积7a特征时间尺度主要受农村土地制度改革影响。基于小波的ARIMA模型在水稻产量、播种面积预测方面精度很高,预测误差与气象灾害和土地政策变化有关。利用基于小波的水稻产量多时间尺度分析与预测方法,可以辅助水稻产量增减周期的分析以及对未来趋势的判断,对于结合供求关系合理调整种植面积,促进农业可持续发展提供帮助。     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

基于可见/近红外光谱的土壤有机质含量预测

应用可见/近红外光谱技术对土壤有机质含量进行了定量分析和预测,为土壤肥力快速测定和评价提供依据.利用ASD FieldSpec 3 Hi-Res光谱仪对116份不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量,系统分析了土壤有机质含量与350～2500 nm波段范围光谱反射率之间的关系.利用PLS和小波-BP神经网络对350～2500 nm整个波段范围和剔除水波段的光谱数据进行分析.两种建模方法的结果均表明剔除水波段的预测效果较好,其中,PLS模型预测的相关系数R为0.8416,均方根误差RMSEP为0.2848,相对分析误差RPD为1.7768,WT-BP神经网络模型预测的R为0.9167,RMSEP为0.2196,RPD为2.3043.预测结果表明,PLS模型可以对土壤有机质含量进行粗略估测,而BP神经网络可实现较精确的预测.     

基于HJ-1B卫星的作物秸秆提取及其焚烧火点判定模式

作物秸秆焚烧产生的气体和颗粒物严重污染大气环境,威胁人类健康,给交通带安全带来隐患,利用遥感技术优势监管秸秆焚烧火点具有重要的现实意义.文中基于HJ-1B卫星CCD多光谱遥感数据和IRS热红外遥感数据,以中国江苏中东部为研究区,开展作物秸秆提取及其焚烧火点判定的一体化研究.根据秸秆的光谱特征研究建立了秸秆乘积指数(SMI),结合其纹理信息可从HJ-1BCCD遥感图像上快速有效的提取出秸秆分布,继之结合修正后的火点探测算法可对HJ-1BIRS遥感数据进行火点提取.在秸秆分布和火点探测结果矢量化的基础上,通过GIS技术进行火点叠置分析,可有效地判定作物秸秆火点分布,同时结合实地调研及与MODIS火点产品比对分析验证评价了本研究方法的可行性和有效性.     

基于HJ-1CCD数据的西双版纳地区橡胶林分布特征

文中以我国HJ-1卫星为主要遥感数据源,结合野外采样数据,采用决策树的监督分类方法,获取云南省西双版纳地区2011年的橡胶林分布状况,并在此基础上,以覆盖该区域的数字高程模型(DEM)和气象数据为基础,利用地理信息系统(GIS)空间分析方法,着重量化分析西双版纳地区橡胶林分布的气候特征和地形特征,得出西双版纳地区橡胶林的气候边界,界定橡胶林分布的海拔、坡度以及坡向范围.文中得到以下结论:利用环境一号卫星遥感数据能够获得精确的分类信息,表明环境一号卫星遥感影像能够作为获取植被环境信息的可靠数据源,实现重点植被生态问题的动态监测;橡胶林分布的高程上限是2100m,80%的橡胶林分布在高程范围为600-1300m的范围内,90%的橡胶林分布在坡度为0?到24?的范围内,橡胶林分布对坡向不敏感;橡胶林适宜分布在平均气温大于18?C,平均最高气温大于25?C,平均最低气温大于14?C的区域,这些区域的橡胶林分布比率较大.研究还定量分析了西双版纳橡胶林空间分布的地形和气候幅度,为橡胶林种植业的健康发展提供科学支撑.     

温室春石斛兰花期与外观品质温度调控模型

低温春化处理是保证春石斛兰开花和外观品质的关键技术.针对我国温室春石斛兰生产中普遍存在的因春化阶段温度控制不当,导致不能及时开花和外观品质下降或成为盲花的问题,文中通过不同定植期和不同温度春化处理实验,定量分析了温度对春石斛兰春化进程和产品外观品质的影响,并进一步建立了温室春石斛兰花期与外观品质温度调控模型.用独立的实验资料对模型进行检验,结果表明,模型对不同温度条件下春石斛兰完成春化阶段所需天数、到达采收所需天数和外观品质的预测效果较好.模型对各个生育时期(从春化开始到花芽生长.花芽生长到现蕾,现蕾到始花,始花到采收期)预测值与实测值之间的决定系数R。为0.97,回归统计标准误RMSE分别为1 d(从春化开始到花芽生长)、1.58 d(花芽生长到现蕾)、4 d(现蕾到始花)、6.52 d(始花到采收期).采收时单株花蕾节数与单株花蕾数预测值与实测值之间的R~2分别为0.81和0.84,RMSE分别为0.62/plant和0.65/plant.对不同白天和夜间温度控制目标下,春石斛兰完成春化阶段所需的天数、到达采收所需天数和外观品质的模拟分析结果表明,当夜间温度为9～14℃,白天温度为18～28℃时,春石斛兰产品可以最快上市且外观品质最优.文中建立的模型可以为温室春石斛兰花期与外观品质的温度精准调控提供理论依据和决策支持.     

基于仿真数据的HJ-1C卫星SAR成像处理方法

合成孔径雷达(SAR,synthetic aperture radar)是对地遥感观测的重要技术手段.作为民用星载SAR的第一颗卫星,HJ-1C卫星即将发射,因此文中针对其成像处理中涉及的关键技术开展了研究工作,包括精确的斜视等效距离模型下的扩展ECS(extended chirp scaling)算法的补偿因子、三次相位误差补偿因子形式的分析,快速的回波数据模拟算法的建模和实现,以及精确的Doppler参数计算方法以及对扫描模式成像算法中拼接环节的算法改进.通过理论研究分析和仿真验证,证明基于等效斜视模型的扩展chirp scaling算法是适应条带、扫描成像模式的精确算法.     

植物昆虫种群动态数学建模研究与展望

植物虫害防治已不只是农林生产中的常规问题,它早已演变成为生态环境与食品安全中的重大应用问题.然而,人类对该问题的认知远远不足以为现实应用提出令人满意的有效指导.这其中也是由于植物昆虫种群可以纳入"多生命体-环境"为对象的复杂系统研究范畴.面对这样极具挑战性的科学问题,本文主要从计算机建模的研究路径对模拟植物昆虫种群动态的数学建模方法进行回顾,从模型构造方法和模型所考察研究对象的种类两方面对植物昆虫种群模型进行了分类;将目前的植物昆虫种群动态模型用通用数学表达式表达,并针对各类型的植物昆虫种群动态模型对数学表达式进行特殊说明,进一步强调了模型间的差异;介绍了目前比较成熟的几个模拟昆虫种群动态发展的软件;总结了基于植物昆虫种群动态模型研究种群动态行为、害虫防治技术所采用的数学分析和优化控制方法.文章最后探讨了目前植物昆虫种群动态模型的研究现状和发展趋势,以及在建模时所应考虑的问题,并对进一步完善模型方法及技术应用进行了展望.     

基于模型及实验的植物电信号胞外测量关键问题研究

胞外测量是植物电信号研究中重要的检测方法,而胞外测量结果反映了多个植物细胞电信号在时间和空间的加合,研究胞内与胞外检测信号的关系,对于进一步的理解和分析胞外检测信号变异、提供合理的解释及信息是有待研究的科学问题之一.文中基于修正的HodgkinHuxley及胞外电位分布方程,从理论和实验两方面对植物电信号的胞外测量做了探索.理论上建立植物电信号胞外测量模型,然后应用此模型进行了单个细胞和多个细胞的胞外电位仿真,单细胞胞外电位在几十微伏,而多细胞情况复杂.并以蚕豆为实验材料应用微电极技术和胞外电极记录了植物胞内外电位信号.通过对测量结果的分析、测量结果与模型仿真结果的比较,可以认为胞外测量信号为电极周围群体细胞电信号的时空叠加,并解释了因检测位置改变而产生的信号变异,验证了胞外测量的复杂性,描述了胞外记录时所需要的测量条件和进一步进行信号处理的可行性.     

北部湾红树林的HJ星多光谱遥感提取模式

大区域红树林多光谱遥感提取易受多种地物及自身覆盖度等因素影响,针对这一难题,文中以广西北部湾为研究区,基于HJ星CCD影像,并结合红树林空间分布特征和图谱特征,建立一种适合大区域海岸带的红树林识别提取模式.首先分析影像地物图谱特征,提出用于瞬时海水边线提取的海水比值指数,以及指示红树林的特征指数:红波段角度植被指数和像元波段反射率标准差指数.再从红树林空间生境判定和不同覆盖度反射率变化两方面入手,划分生长适宜区,通过特征指数辅助判定建立最终提取模式.应用结果表明该模式能完整准确地提取不同覆盖度红树林,最大程度消除其他干扰因素影响,总体制图精度达83.70%,用户精度为79.37%,同时也证实HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于海岸带红树林研究的有效性.