基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明:经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R_(v)^(2)/R_(c)^(2)为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。

AMSR-E微波极化指数与MODIS植被指数关系研究

首先,利用辐射传输方程对微波极化指数(MPI,Microwave Polarization Index)进行推导,以AMSR-E像元经纬度为控制条件,采集与之对应的MODIS植被指数(LAI/NDVI),并将其平均值作为AMSR-E对应像元的值;然后,对AMSR-E微波极化指数与LAI/NDVI进行相关分析。结果表明,MPI与LAI/NDVI之间存在着指数关系,而且频率越低,相关性越好。

星载微波辐射遥感的极化指数距平统计与土壤湿度分布

用辐射传输理论提出的地表微波辐射极化指数PI的定义 ,分别指出了土壤湿度、地面粗糙、植被层和大气层的各自影响。用DMSPSSM/I多时相 6年的数据给出中国主要陆地 19.35GHz通道的PI值月平均分布 ,表征土壤湿度的月变化 ,并获得中国主要陆地同季同月PI距平值ΔnPI的统计分布 ,展示了中国陆地土壤湿度变化的分布图 ,以及在干旱与水涝期间PI距平值的异常 ,用中国山西 2 0 0 1年 5月的干旱和中国长江中游 1998年 8月水涝作了个例证明。这一理论方法可同样推广到有较低频率 (如 10 .7GHz)的 2 0 0 2年 5月发射的AMSR E或中国风云系列卫星微波成像辐射计的通道 ,而获得土壤湿度分布更好的PI指数评估。在已知区域平均PI值与平均土壤湿度的条件下 ,可以定量反演该区域的土壤湿度 。

中等收入群体比重变动的因素分解——基于收入极化指数的经验证据

本文采用相对分布非参数核密度估计方法,基于中国健康与营养数据库(CHNS)1988—2010年居民住户调查微观数据,对影响中等收入群体比重变动的因素进行分解。实证结果显示,一方面,影响中等收入群体比重变动的因素中,"经济增长效应"大于"收入分配效应",即经济增长所带来的收入分布曲线平移产生的效应大于收入分配政策变化所带来的分布形状变化产生的效应,同时,"收入分配效应"的短期效应大于长期效应;另一方面,向下相对极化指数大于向上相对极化指数,且向下相对极化指数贡献率呈上升趋势。说明从长期看,经济的快速增长使得中等收入群体划分标准提高,而居民收入增加的速度低于经济增长的速度,使得原本的中等收入群体向下落入低收入区间的比重大于向上成为高收入群体的比重,且呈现逐年上升的趋势。

均等指数和两极化指数建立与比较

在基尼系数衡量收入差距存在一定缺陷和我国收入两极化概念不清楚的情况下,本文重点对基尼系数与两极分化的涵义进行了剖析,指出了两个概念的本质与它们之间的联系、区别。对以后的收入差距测量有一定的指导意义。基尼系数反映了所有个体偏离总体的程度,两极化指数反映二大组之间差异情况。在前人测量收入差距方法基础上构造两极分化指数I。结合中国和部分其它国家的数据,测量了三个指数并进行了比较分析,结果表明:三个指数高度相关,在一般情况下均等指数、基尼系数和两极分化指数都能大致反映收入差距情况。对组间、组内差距处理方法不同是基尼系数(均等指数)与两极分化指数最根本的区别。构造的两极分化指数具有直观、易于理解、意义明确、计算简单等诸多优点。因此在测量收入差距时,倡导优先使用均等指数。在测量只有二等分组构成总体的收入差距时,优先选择两极分化指数。实际研究中,可以根据研究的问题,合理地选择基尼系数,均等指数,两极分化指数从事相关研究。

城镇劳动力市场分割下的收入极化——基于收入流动性视角下的极化指数

中国城镇劳动力市场分割状况导致收入差距不断增加,将收入流动性与收入极化指数的测量相结合,可更好地分析不同劳动力市场领域收入极化产生的原因。使用中国健康与营养调查(CHNS)的微观数据,将极化指数P分解为结构化流动性极化指数PS(工资水平的变化)和交换流动性极化指数PE(个人的社会地位、职业特征的流动变化)两个部分,结果表明:学历和雇佣形式劳动力市场领域产生收入极化的主要原因是结构化流动性,而交换流动性是职业性质和企业所有制劳动力市场领域产生收入极化的主要原因。

分形粗糙表面掠入射时的全极化指数计算

为分析经典解析法不能有效求解掠入射时粗糙表面的散射特性,用高阶微扰法计算了二维分形导体表面的后向散射系数。计算值与测量值的比较证明了高阶微扰法的有效性。对不同粗糙度下掠入射时全极化指数的研究,获得了不同入射条件下极化指数与掠入射角余切函数曲线的拟合和有效表达式,修正了前人的结论,并发现用高阶解析法可区分粗糙表面的类型。

仙人掌图的Wiener极化指数(英文)

图的Wiener极化指数定义为图中距离为3的无序点对的数目.本文给出仙人掌图的Wiener极化指数的显示表示,并导出若干特殊仙人掌图的极化指数公式.

恰含k个悬挂点的单圈图的极大Wiener极化指数

利用图的变换,确定了恰含k个悬挂点且无1长悬挂路的n阶单圈图的极大Wiener极化指数,并且刻画了相应的极图.

中小型旋转电机吸收比和极化指数的研究

论述了影响旋转电机吸收比和极化比指数的因素及其测试的实际意义。

电机的绝缘电阻测量和极化指数试验

绝缘诊断测试包括绝缘电阻测量和极化指数测试,是保持电机使用寿命的主要手段,本文对测试设备选择,测试的步骤和测试结果分析等进行了详细的说明。

Thorn图的Wiener极化指数

图G的Wiener极化指数指的是图中距离为3的无序点对的数目,Thorn图G~*指的是由图G的第i个顶点添加p_i个悬挂边而得到的图,其中p_i≥0,i=1,2,?,n.利用将图的顶点分类的方法论文研究了Thorn图的Wiener极化指数,此外计算了一些特殊的Thorn图的Wiener极化指数,如完全图、完全二部图、星图、路、圈、轮图和扇图.

极化指数在电力机车主变压器大修中的应用

分析了电力机车主变压器大修中用吸收比作为判断其绝缘状态好坏存在片面性和局限性,根据极化指数与试品绝缘良好程度呈单向变化的正比关系,提出在电力机车主变压器的大修中,宜引入极化指数这一参数和判断标准,并指出在应用中注意的问题。

浅析绝缘电阻、吸收比和极化指数

通过对变压器绝缘电阻、吸收比和极化指数建立理论模型进行分析,并基于此提出了不同时期变压器绝缘电阻数据变化的判据 依据。

AMSR-E数据散射与极化指数检测2008年1月中国南方冰雪灾害

全天候全天时微波遥感是监测自然灾害的重要手段。星载被动微波遥感测量的多通道辐射亮度温度对全球和区域性天气与气候、大气降水、陆地水文、海面风场等物理信息的获取已发挥了重要的作用。2008年初中国通常温暖的南方发生暴雪和冰冻灾害,用业务运行的多通道辐射亮度温度算法产品却无法识别这一冰雪灾害。通过对积雪层的矢量辐射传输模拟,根据多通道微波扫描辐射计AMSR-E数据的散射与极化特征指数、往年同时期同地区正常条件下的平均特征指数以及先时特征指数的变化,构成新的判据流程,能有效地识别中国南方区域性冰雪自然灾害。

吸收比和极化指数浅析

以吸收比作为试品绝缘状况的判比指标有其不确定性，不能确切有效地作出判断。极化指数与试品绝缘良好程度呈单调变化的正比关系，无不确定性。但是，用绝缘电阻值Ｒ６０ｓ、吸收比Ｋ＝ Ｒ６０ｓ ／Ｒ１５ｓ 或极化指数ＰＩ＝ Ｒ１０ｍ ｉｎ ／Ｒ１ｍ ｉｎ 等一项参数来规范１ 个电阻—时间动态过程，以此作为绝缘性能的判比指标，将会带来很大的局限性。因此，遴选更理想的绝缘判比参量应作为当前的重要研究课题。

酯水解行为与其烷基极化效应指数关系和酯与阿拉伯胶缔合行为的研究和应用

本文运用电导法测定了不同浓度的乙醇溶液中脂肪酸酯的水解速率常数(k),并对脂肪酸乙酯类化合物的分子结构、水解条件与k的关系进行了相关分析,并推导得出酯类化合物k与烷基极化效应指数PEI(R)及体系介电常数(ε)间的关系表达式:lgk=a+blgPEI(R)+clgε,为研究酯水解机理主要影响因素、预测其k和判断酯的结构提供了一定的理论依据。同时研究了38%(V/V)乙醇溶液中阿拉伯胶(简称GA)与脂肪酸酯之间的缔合行为,并建立了定量确定缔合常数(A)的方法,推导并验证了定量表达酯水解速率常数k与GA浓度(M)关系的数学表达式:k’=k/(1+AM),得出了GA对脂肪酸酯水解起禁阻作用的结论。其研究结果用于38°清香型汾酒稳定性的提高取得了令人满意的效果。

离子性指数、极化效应指数与烷烃^(13)C NMR化学位移的关系研究

定义了烷烃分子中碳原子的离子性指数 (INI) ,用离子性指数 (INI)、极化效应指数 (PEI)及NiH(i=α,β ,γ)结构信息参数研究了烷烃的13 CNMR化学位移模型 .结果表明 ,烷烃13 CNMR化学位移 (CS)可用下式来定量描述 :CS =194 .6 15 6 - 37.7394 (INI) +98.6 5 0 5 (ΣPEI) +2 7.16 30 (INI/ΣPEI) - 6 5 2 .910 6 (ΣPEI/INI) +0 .7735NαH+2 .2 4 6 8NβH- 0 .174 2NγH用上式估算了 30 4个碳原子的化学位移 ,平均绝对误差仅为 0 .77δ,标准差 0 .986 0δ 。

离子性指数、极化效应指数与醇^(13)CNMRδC的关系

通过对64个饱和醇类化合物中348个碳原子的13CNMR谱化学位移与其部分结构参数关系的研究,发现各个碳原子的13CNMR谱化学位移与离子性指数(INI)、极化效应指数(PEI)以及结构信息参数[NiH(i=α、β、γ)和γOH]的关系可表示为:δC=[-2.3-0.8577(INI)+10.6233(∑PEI)+0.5630(INI/∑PEI)-0.4208(∑PEI/INI)+0.1979NαH-7.4625NβH+24.4467NγH+0.2563γOH]×(-53.169)(相关系数R=0.9914)此式不仅在一定程度上阐明了醇13CNMR谱化学位移与其分子结构信息之间的关系,同时也提供了一种计算醇分子13CNMR谱化学位移的新方法,并对解析及预测其13CNMR谱提供了理论依据.

胺类化合物的离子性指数、极化效应指数与其^(13)C NMR谱化学位移关系

通过对39种脂肪胺化合物中142个碳原子的13C NMR谱与其部分结构参数关系的研究,发现各个碳原子的13C NMR谱化学位移与离子性指数(INI)、极化效应指数(PEI)、立体效应(α,β,γ)的关系可表示为:δc=175.22+1.70(∑PEI)-16.07(INI)-5.47α+4.00β-3.62γ。此式不仅在一定程度上阐明了脂肪胺化合物13C NMR谱化学位移与其分子结构信息之间的关系,同时也提供了一种计算脂肪胺化合物13C NMR谱化学位移的新方法。