小波分析用于水稻叶片氮含量高光谱反演

针对叶片氮营养高光谱诊断中光谱弱信息提取困难的问题,利用小波对作物冠层光谱信号进行分解,提取光谱弱信息建立氮含量反演模型. 在东北平原长春市采集水稻冠层高光谱数据建立氮含量预测模型,并对该模型精度进行检验. 采用Daubechies小波系的Db5函数对水稻原始反射光谱和导数光谱进行8 层小波分解,选择不同尺度和位置的小波系数作为输入参数建立192 个反演模型,分析不同输入参数对模型精度的影响,从中选择对应较高模型精度的输入参数组合建立氮含量最佳反演模型. 实验结果表明,小波系数预测叶片氮素含量模型具有较高的估算精度,预测值与实测值的复相关系数最大为0.99,显著优于传统光谱指数的估算模型精度. 此项研究表明,小波分析在提取反射光谱弱信息反演作物生化成分方面有良好的应用前景.     

不饱和烃类化合物溶解度(-lg S_w)的QSPR研究

将化合物中不同类型非氢原子参数化,建立非氢原子之间的关系,进而构建出新的结构描述符。对部分不饱和烃类化合物进行结构参数化表征,运用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)两种方法建立了化合物结构与溶解度(-lg S_w)之间的关系模型。两模型的相关系数(R)分别为0.959 6和0.931 0,交叉检验的相关系数(R_(CV))分别为0.947 0和0.919 2。模型拟合效果良好、稳定性强,可以用于不饱和烃类化合物溶解度(-lg S_w)的预测,对不饱和烃类化合物结构与性质的关系研究具有一定的参考价值。     

基于粗糙集约简的水稻叶片叶绿素含量高光谱反演

利用高光谱技术可估测水稻冠层叶绿素含量,为水稻的长势遥感监测与农艺决策提供科学依据. 基于地面实测水稻叶片光谱数据,提出了一种粗糙集属性简约和支持向量回归相结合的叶绿素反演方法,解决了植被光谱指数相关性高易造成计算冗余以及降低水稻叶片叶绿素高光谱反演效率的问题. 首先选择18 个与水稻叶绿素含量相关性较大的植被光谱指数作为因变量,利用粗糙集约简植被指数数据空间得到含有6 个植被光谱指数的简约核;然后采用支持向量回归方法反演叶绿素含量. 基于全部指数反演及基于简约核指数反演的R2 分别为0.858 6与0.850 6. 因此,该方法与采用全部指数进行反演的结果相比,不但具有相当的反演精度,而且有效缩短了反演算法步骤及时间,为大数据处理提供了新的技术方法.     

利用支持向量机构建水稻镉含量高光谱预测模型

研究基于支持向量机构建水稻镉(Cd)含量高光谱预测模型的可行性.利用ASD光谱仪测量研究区水稻冠层反射光谱,通过实验室化学分析得到土壤镉含量和水稻叶片镉含量,对研究区水稻光谱进行均一化平滑处理以及小波变换降噪,构建基于支持向量机(support vector machines,SVM)的水稻镉含量高光谱预测模型.结果表明,小波变换降噪处理对SVM建立的镉含量预测模型精度有所提高,SVM高光谱预测模型的相关系数为0.8674,均方误差为0.0012.该研究为利用高光谱遥感大面积、快速监测农田作物重金属污染提供技术支持.     

西安交大能源科学与技术研究院入驻中国西部科技创新港

<正>2019年9月1日,西安交通大学能源科学与技术研究院入驻暨揭牌仪式于中国西部科技创新港举行。陕西省委常委、省委秘书长卢建军,西安市政协主席、西咸新区党工委书记岳华峰,西安交通大学党委书记张迈曾、校长王树国,陕西省委教育工委书记董小龙、西咸新区沣西新城党委书记、管委会主任刘宇斌以及中国工程热物理学会理事长金红光院士,南京航空航天大学宣益民院士,西安交通大学陶文铨院士、蒋庄德院士、郭烈锦院士,法国电力集团EDF中国研发中心的Arnaud Barthet博士,中国动力工程协会常务副秘书长朱月祥等出席仪式,来自相关学术组织、高校及合作企业嘉宾以及西安交大师生员     

基于低概率检测的高光谱异常目标检测算法研究

在深入分析高光谱数据特点的基础上,系统研究了基于低概率检测的高光谱图像异常检测方法。首先针对高光谱图像数据维数高的特点研究高光谱图像降维方法,重点研究自适应子空间分解(ASD)算法对高光谱图像进行降维;然后研究高光谱图像异常目标检测算法,异常检测算法能够在没有先验光谱信息的情况下检测到与周围环境存在光谱差异的目标,具有较强的实用性,成为一个重要的研究热点,重点研究低概率检测(LPD)算法,并用此算法对高光谱图像进行异常检测。此外,还研究了其它算法如RX算法,并与LPD算法进行比较,在此基础上对LPD算法进行改进,寻求以较高的鲁棒性进行高光谱异常目标检测,最终用基于特征融合的低概率检测算法对LPD算法进行改进。     

基于FY-3C MWRI数据的南极海冰密集度反演

基于2018年9月的风云3号C星(FY-3C)微波成像仪(MWRI)数据,通过LASI算法对南极海冰密集度进行反演,并将结果与德国布莱梅大学提供的同期海冰密集度结果进行对比验证。结果表明:基于FY-3 CMWRI数据的海冰密集度反演结果与布莱梅大学的海冰密集度结果基本相同,9月平均海冰密集度分别为0.888和0.901,两者相差1.44%;平均海冰面积分别为15.635×106km2和16.374×106km2,两者相差4.52%;海冰面积趋势的相关系数达0.91。因此,基于FY-3C MWRI数据的LASI算法反演海冰密集度是可行的。     

青岛西海岸新区制造业评价及对策研究

在综合青岛西海岸新区制造业发展现状的基础上,构建了体现新区发展特点的青岛西海岸新区制造业评价指标体系,并依据该指标体系采用主成分分析法对青岛西海岸新区2008—2013年制造业情况进行纵向比较,利用2013年数据与6个国家级新区(浦东、滨海等)的制造业发展情况进行横向比较,充分评价了西海岸新区制造业发展现状。分析结果表明,青岛西海岸新区制造业一直处于快速发展阶段,整体发展水平处于6个国家级新区的中上游,具有很好的发展前景和提升空间。在对青岛西海岸新区制造业综合分析的基础上,针对新区制造业创新能力弱、科研经费投入不足等问题,从产业发展、区域创新、产业政策三个方面提出了西海岸新区制造业产业优化对策体系。     

基于伯格斯模型的岩石非线性蠕变损伤模型研究

为了克服伯格斯模型难以描述岩石加速蠕变特征的不足,在伯格斯模型基础上引入黏塑性损伤体,建立非线性蠕变损伤模型,并推导一维和三维蠕变方程。基于不同应力水平下岩石三轴压缩蠕变试验数据,利用Levenberg-Marquardt算法对蠕变模型进行拟合,反演得到蠕变模型参数。结果表明：非线性蠕变损伤模型能较好地反映岩石蠕变全过程,不同应力水平下试验数据与拟合结果相关系数均在0.971以上,验证了该模型的合理性和适用性。     

利用ICESat-2 ATLAS&JL-1反演输电线走廊附近森林冠层高度

针对ICESat-2 ATL08产品含有较多噪声光子和树高粗差的问题，设计了利用光子数量、光束能量和地表覆盖等特性进行光子滤波和粗差剔除的方法；研究了从高分辨率多光谱数据各波段反射参数和提取的NDVI、RVI、SAVI、MSAVI、PVI植被指数与激光测高数据之间的相关关系，对比分析了多元回归和随机森林模型反演的有效性和精度。结果表明，随机森林模型可以获得较高的树高反演精度，以浙江省杭州市临安区输电走廊进行的反演实验获得了RMSE=2.84 m的结果，结合电力数据制作的树高隐患图可以为输电设施安全隐患排查提供辅助决策。