基于Beta过程的高分辨ISAR成像

对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。     

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。     

甘肃省非天然地震分布特征研究

近年来非天然地震受到越来越多的重视,台网工作人员迫切需要对责任区内非天然地震多发区域、波形特征、频谱特征等进行归纳总结,形成图谱以作为工作参照。本研究选取并重新校正了2010年1月—2020年10月记录的甘肃省行政区划内ML≥2.0的非天然地震事件共387例,发现甘肃省内存在白银区、金川区、红古区、华亭市、肃南县、永登县6个非天然地震多发区域。经过对各地非天然地震的波形特征、记录特征和傅立叶频谱特征进行分析,不同发震地点的非天然地震因为其震动类型、震源深度和地层结构的不同,波形和傅立叶频谱存在明显差异,震源深度、地层介质和震动类别决定了非天然地震的波形特征和频谱特性。     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。     

基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计

欠定盲源分离问题中,针对传统FCM算法(fuzzy C-means,FCM)需要预先设定聚类数目和初始聚类中心,以及聚类结果易受噪点干扰的问题,提出一种基于密度结构分析的改进FCM聚类算法,并利用改进后的算法实现混合矩阵估计.这一改进算法首先用OPTICS(ordering points to identify the...     

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。     

基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一.目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战.针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistic...     

基于图像重建的根系三维构型定量分析及其在大豆磷吸收研究中的应用

植物根系三维构型的定量描述和分析是研究植物根系生长及对养分吸收利用等营养功能的重要手段之一, 但迄今尚无定量测定三维根构型参数的有效方法. 本研究通过数码摄像机旋转拍摄物体获得根系多视角二维图像, 并根据根系基本结构特征, 创建了适合根系等线状物体三维图像的快速重建算法, 重建了植物根系图像, 获得根系三维构型的数字化模型及其骨架. 以此模型和骨架为基础, 获得直径大于0.3 mm大豆根系的主根长、总根长、平均基根角度、根宽深比、介质不同层次根长分布率以及根系在生长介质中不同三维区域的分布率等三维根构型参数, 并分析了这些参数与大豆生物量和磷吸收量等生长指标之间的相关关系. 本研究可以为研究植物根系生长及其营养功能提供一种新方法.     

荧光假单胞菌G2-EPSP合酶的拆分和intein介导的活性恢复

利用GPS-LS接点扫描系统, 在荧光假单胞菌G2的5-磷酸烯醇式丙酮酸莽草酸-3-磷酸合酶编码基因aroA中随机插入15 bp (即编码5个氨基酸短肽)的外源片段, 建立含一系列不同插入位点的aroA突变体库. 利用内源aroA基因缺失的大肠杆菌突变株ER2799对突变体库进行功能互补筛选, 测序后确定了12个可以忍受5个氨基酸插入的位点, 其中位点F295/T296经Ssp DnaE内含肽(intein)介导的蛋白互补技术鉴定为可拆分和蛋白重建的位点. 从位点F295/T296将G2-EPSPS基因一分而二, N-端和C-端片段分别连接在携带Ssp DnaE 内含子元件的原核表达双质粒上, 获得共转化质粒pMEPSN295IN和pKEPSC296IC. 将质粒pMEPSN295IN和pKEPSC296IC分别或共转化内源aroA基因缺失的大肠杆菌突变株ER2799中, 携带共转化质粒的重组子能够在M9限制性培养基生长, 而携带单一质粒的不能生长, 表明从位点F295/T296拆分的aroA基因在内含肽介导下实现了蛋白重建, 在突变株ER2799中恢复了5-磷酸烯醇式丙酮酸莽草酸-3-磷酸合酶活性, 酶活水平达到野生型的62.92%,为4.48 U/mg.     

基于K-S VD的低频水声信号去噪处理方法

由于浅海环境下的噪声严重且复杂,水听器得到的接收信号往往很大程度被噪声干扰,具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,为了更有效地去除有用信号中的海洋噪声,采用基于稀疏分解和字典学习的去噪方法.首先随机构造完备离散余弦变换(discrete cosine trans-form,DCT)字典,之后使用正...