结合冠层密度的森林净初级生产力遥感估测

【目的】 森林冠层密度与林分年龄、植被生长状况有关,在区域森林净初级生产力遥感估测中,结合森林冠层密度以期提高估测精度。【方法】 以广东省韶关市为研究对象,选用2017年Landsat-8 OLI影像、2017年357块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,分别采用随机森林、多元线性回归、人工神经网络和K最近邻分类法等4种模型,结合森林冠层密度制图器(FCD)进行区域森林净初级生产力特征变量的选取、参数建模、模型精度评价和森林净初级生产力空间制图。【结果】 特征变量中,红光波段(B4)、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、叶面积指数(LAI)、缨帽变换土壤植被因子、纹理特征和地形特征在森林净初级生产力反演中有重要作用。将森林冠层密度因子加入反演模型后,4种遥感估测模型精度均有大幅度提高。对4种遥感估测模型进行性能比较,随机森林模型精度最高,其次是多元线性回归模型、人工神经网络模型,K-最近邻分类模型精度最低。研究区内森林净初级生产力平均值为10.689 t/(hm²·a),高森林净初级生产力 [≥18 t/(hm²·a)]林分面积仅占研究区的19.61%,主要分布在海拔较高的西北部。【结论】 结合冠层密度进行森林净初级生产力的建模,可有效提高模型估测精度。     

基于宽带卫星系统的远程监控系统技术

简要回顾了视频监控系统技术的发展,介绍了可较好应用在该领域的宽带卫星产品特点,重点介绍了宽带卫星系统与网络视频监控系统相结合的卫星远程监控系统。     

基于轻小型无人机雷达的植被高度反演方法

针对目前主流雷达传感器难以满足轻小型无人机载荷需要,且存在着数据获取成本高及算法模型复杂的问题,在自行研制的一种高度集成、轻量化且具有高可靠性的轻小型无人机雷达系统基础上,发展了一种植被高度信息反演新方法。该方法中使用二维滤波抑制直耦波能量,基于剩余图像熵的自适应主元分析去噪方法解决传统方法主元选择不稳定的问题,并基于互相关信息的后向投影算法进一步增强目标信号,最后应用Sobel算子提取植被高度。实验结果表明,该方法反演得到的植被高度和验证数据的相关性达到0.92,均方根误差可达1.28 m。     

中国空间科学锁定5目标

未来5年,中国将空间科学目标锁定在空间天文和太阳物理、日地空间物理、太阳系探测和研究、微重力科学、空间生命科学五大领域,主要内容包括将自主研制发射天文卫星、围绕“夸父”项目概念开展预先研究等诸多方面。国家航天局局长孙来燕博士向第36届世界空间科学大会提交了《中     

基于结构补偿的非线性全局场磁化率反演方法

定量磁化率成像是近年来磁共振成像领域中一项热门研究技术.定量磁化率成像技术通过逆向求解磁化率与相位的关系表达式,可定量地计算生物组织内部的信息变化,为相关的疾病诊断提供有效的辅助手段.定量磁化率成像需经过背景场去除、反演等多步计算,由此可导致误差的逐级传导并累加,从而降低定量磁化率重建精度.本文提出一种基于结构补偿的非...     

基于Landsat-8 OLI数据的海南牛路岭水库水深的反演研究

基于遥感数据的水深反演对加快海南省基础水文数据的收集和简化整片水域水文数据的动态监测有着重要意义.利用Landsat-8 OLI卫星遥感影像和乘船采集的实测数据,在单波段法、多波段比值法和底部反照率独立水深算法（B算法）中选出了最适合水深反演的模型,即B算法模型,并针对B算法模型中对于深度小于10 m和大于30 m的水体其反演精度不佳的问题,提出了分区反演的处理方法 .结果表明,对于改进后的B算法模型,其平均绝对误差降低了45.7%,平均相对误差降低了42.3%,而且水深反演精度得到了明显提高.故改进后的分区反演B算法模型与牛路岭水库的实际水深分布更为契合,可以将其用来获取整个水库的水深数据.     

GPS/BDS粒子群优化算法紧组合定位方法及精度分析

全球卫星导航系统紧组合定位中,系统间偏差(inter-system bias,ISB)需要多历元后处理的估计方式,并与接收机重启等因素有关.针对该问题,文章将求解ISB参数问题转化为求解系统间小数偏差(frac-tional inter-system bias,F-ISB)参数问题,利用粒子群优化(particle s...     

桩基动力学模型参数反演识别方法

针对桩基模型参数存在不确定性的问题,提出一种桩基模型参数反演识别方法.以测点和敲击点作为噪声因素,综合考虑模型中不同测点和敲击工况下加速度响应对反演结果的影响,利用多信息融合方法将多个评分值融合成唯一的参数反演识别目标响应值.研究结果表明:利用本研究方法得到的反演曲线与仿真曲线拟合良好.本研究为桩基模型参数反演识别提供...     

输入受限乘波体飞行器无估计预设性能控制

针对输入受限的乘波体飞行器跟踪控制问题,提出了一种无估计的预设性能控制方法。首先,针对可能发生的执行器饱和问题,设计了一种新型抗饱和补偿系统。然后,利用补偿系统状态构造新的预设性能转换误差,基于预设性能控制与反演控制的方法,为速度子系统与高度子系统设计了无需估计的低复杂度控制器。该设计方法的优越性在于无需状态估计与神经逼近,显著降低了控制的复杂度与计算量。基于Lyapunov稳定理论证明了所有转换误差与跟踪误差最终一致有界。最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性。