基于Sentinel卫星的浑浊水体叶绿素反演对比研究——以鄱阳湖为例

Sentinel-2A卫星、Sentinel-3A卫星分别于2015年6月和2016年2月成功发射,其上搭载的MSI、OLCI传感器的空间分辨率、时间分辨率、波段设置等在内陆水体水环境遥感研究中具有较大的应用潜力.针对浑浊水体叶绿素的反演难题,以鄱阳湖为例,基于光学分区理论并结合同步实测数据,探讨了Sentinel系列卫星数据在湖泊叶绿素a遥感反演的可行性.研究表明：1) 对于Sentinel-2A MSI数据,鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)－1/Rrs(705)]*Rrs(740)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好,决定系数R2是0.65,平均相对误差是38.53%;鄱阳湖南湖区差值模型Rrs(705)－Rrs(665)反演结果最好,R2是0.63,相对误差是39.87%.2) 对于Sentinel-3A OLCI数据,鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)－1/Rrs(673.75)]*Rrs(753.75)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好,R2为0.65,平均相对误差为37.6%;鄱阳湖南湖区差值模型Rrs(708.75)－Rrs(665)反演结果最好,R2是0.62,平均相对误差为39.6%.3) Sentinel系列卫星的分区模型能在一定程度上解决鄱阳湖部分浑浊水体区域叶绿素反演不成功的问题,后续将研究更高精度的反演模型方法.     

基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法

高维数据聚类是数据挖掘领域的重要研究课题,大规模高维数据聚类研究非常具有挑战性.针对高效的CABOSFV高维数据聚类算法,采用并行计算模式提高其大规模数据的处理能力,提出基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法P-CABOSFV.该算法根据高维数据稀疏指数排序进行分割点选择实现数据划分,将数据分配到多个计算节点同时处理聚类任务,再基于集合稀疏特征差异度聚类结果合并策略将各计算节点的聚类结果合并得到最终聚类结果.UCI数据集和计算机合成数据集实验表明:高维数据并行聚类算法P-CABOSFV聚类质量良好,具有很强的数据规模和数据维度可扩展性,是有效可行的.     

广义模糊时间序列模型模糊区间划分研究

在模糊时间序列模型的构架中,介绍了广义模糊时间序列模型建立过程和常用的模糊区间划分方法,提出了基于均匀划分、模糊C均值聚类和自动聚类3种模糊区间划分方法的广义模糊时间序列模型,并用Alabama大学入学人数和沪市股指两组数据对模型进行了详细的分析.实验结果不仅揭示了这3种方法对模型预测结果的影响,还证明了广义模型优于传统模型.     

关于完全3部图的色唯一性

文章设P(G,λ)是图G的色多项式,若对于任意与图G的色多项式相等(P(G,λ)=P(H,λ))的图H都与图G同构(G≌H),则称图G是色唯一图;通过比较3部图的4色类的划分数证明,如果4≤v+2≤k≤2v,n>(k-1)2/4,则完全3部图K(n,n+v,n+k)是色唯一图。     

动态车辆路径问题的隐分区灵活分批策略

在一般分区分批旅行商策略的基础上,提出了隐分区灵活分批旅行商策略,并进行了有效性分析.新策略主要从2个方面做了改进:①通过设置虚拟分区,保持了分区顾客的到达率不变,使顾客群的形成时间减少;②对决策时间进行了调整,允许在顾客群形成时间与决策时间之内出现的新顾客进入决策,使进入计划的顾客更多,从而使路径平均距离更短.最后,实例仿真验证了策略的优越性.     

分割变换方法在数学分析中的应用

分割变换方法就是将要解决的问题先"化整为零"分而治之,然后再"积零为整",实现问题的解决.本文从几类典型例子入手,着重阐述了分割变换方法在数学分析中的应用.     

强度为t的2水平正交表的结构

由n维的2元空间GF(2)n的正交分划,得到了2水平任意强度的对称正交表的结构,给出了一个由列数少的强度3的正交表来得到2倍列数的强度3的正交表的方法.     

基于划分的模式匹配改进算法

为提高基于划分窗口的字符串匹配算法(SKIP和KMPSKIP算法)的性能,结合QS算法的优点,通过提前预览下一窗口最后一个字符的移动信息跳过尽可能多的字符进行下一轮匹配,减少了匹配次数,提高了匹配效率.理论分析及实验结果均表明,改进算法在平均时间复杂度方面优于原始算法,在模式较短的情况下,ISKIP算法的平均运行时间仅为BMH算法的65%~85%.     

光学与小波图像处理的比较研究

利用小波变换对图像进行数字处理,实现了图像的区域分割,并运用直方图方法和高宽比方法对小波图像处理结果和光学图像处理结果进行了比较.与直方图等方法相比,高宽比方法在图像的边缘增强和区域分割等图像处理中的效果较好,能定量地研究各种边缘增强和区域分割图像的边缘锐度,便于比较和判断各种图像处理方法的优劣,适合边缘锐度的定量研究.通过比较研究,得到的小波变换处理后的图像边缘轮廓分明,而采用的光学图像处理方法是反村增强,从高宽比看小波对图像的增强效果更好,整体讲二种处理方法在图像边缘增强和区域分割中各具特点.还论述了二种方法各自的优点和光电结合图像处理的必要性.     

对Atallah算法的一些改进

在不增加Atallall算法的时间、空间复杂度的前提下,对Atallah算法进行了以下改进：用回路合并的思想代替原来的缝合思想,简化了算法的第三步,去掉了算法的第四步;简化了辅图的构造。从而避免了二次寻找欧拉回路;避免了大容量数组的引入。