青海湖湖东地区出露典型的风成沉积,对气候变化响应敏感,为古气候环境的重建提供了良好研究窗口。本文选取湖东地区厚度10 m的风成砂-砂质古土壤剖面为对象,运用端元分析模型对沉积物粒度数据进行分析,提取对气候变化反映敏感的粒级组分...青海湖湖东地区出露典型的风成沉积,对气候变化响应敏感,为古气候环境的重建提供了良好研究窗口。本文选取湖东地区厚度10 m的风成砂-砂质古土壤剖面为对象,运用端元分析模型对沉积物粒度数据进行分析,提取对气候变化反映敏感的粒级组分,进一步结合粒度组分、磁化率指标,阐释各端元指示的环境意义以及近32 ka BP以来青海湖湖东地区的环境演化过程。结果表明,大水塘剖面粒度组成以砂粒物质为主,粉砂次之,黏粒最少。剖面的沉积物粒度组分可分解为3个端元:EM1是受冬季风影响的敏感粒径,指示冬季风的强弱变化;EM2指示的是区域环境受风沙作用的强弱,与EM1指示相反,但共同反映冬季风的强弱;EM3指示受区域性低空风系的影响,以尘暴的形式搬运沉积。青海湖湖东地区的环境演化过程可划分为4个阶段:(1)末次冰期间冰阶阶段(32~23.2 ka BP),气候整体较湿润,风沙活动较弱;(2)末次冰期冰盛期阶段(23.2~15.8 ka BP),气候冷偏干,风沙活动增强;(3)末次冰期冰消期阶段(15.8~9.5 ka BP),气候仍以冷偏干为主,冷暖波动,但存在小幅度升温;(4)全新世阶段(9.5 ka BP以来),早期转暖、中期最暖、晚期转凉,气候波动显著。展开更多
杭嘉湖平原位于海陆交互的长江三角洲地区,极易受到海平面升降和极端气候事件的影响,对全球环境变化十分敏感。应用非参数化粒度端元分析模型提取杭嘉湖平原ZK3岩芯沉积物的端元组分,分析其物质来源;并结合植物藻类和磁化率指标全面揭...杭嘉湖平原位于海陆交互的长江三角洲地区,极易受到海平面升降和极端气候事件的影响,对全球环境变化十分敏感。应用非参数化粒度端元分析模型提取杭嘉湖平原ZK3岩芯沉积物的端元组分,分析其物质来源;并结合植物藻类和磁化率指标全面揭示各端元组分对区域全新世气候-海平面变化响应。结果表明:(1)EM1(16.4 μm)主要为洪泛沉积物,EM2(35.3 μm)主要为湖相沉积物,EM3(58.9 μm)则为海相沉积物;(2)杭嘉湖平原8000 a BP以来的气候-海平面变化大致可分为四个阶段:约8000—6200 a BP,受东亚夏季风影响,气候温暖湿润,海平面上升并趋于稳定,区域内同时受到海洋和陆源输入影响,发育海陆过渡相沉积;约6200—4800 a BP,气候趋于干凉化,陆地面积扩大,沉积环境转变为河流为主的洪泛沉积;至4800—3100 a BP,气候回暖,海平面略有回升,发育为湖相沉积;3100—140 a BP,气候趋冷干化,海平面下降,广泛发育为泛滥平原沉积环境。展开更多
针对目前体积最大化端元提取技术存在提取精度低、计算复杂性高等问题,提出了结合遗传算法和体积最大化的端元提取方法(Extraction Method Based on Genetic Algorithm and Volume Maximization,EE-GAVM),以改进现有的端元提取技术。EE-...针对目前体积最大化端元提取技术存在提取精度低、计算复杂性高等问题,提出了结合遗传算法和体积最大化的端元提取方法(Extraction Method Based on Genetic Algorithm and Volume Maximization,EE-GAVM),以改进现有的端元提取技术。EE-GAVM方法通过寻找单纯形体积最大的像元向量集合来定位到端元集合,将端元提取问题表述为单一目标,节约计算资源的同时实现了精度的提高。实验结果表明:所提方法在性能和精度方面优于其他对比算法。展开更多
基于最小误差的高光谱信号识别(hyperspectral signal identification by minimum error,HySime)是一种估计高光谱端元个数的算法,该算法首先使用多元回归估计信号和噪声相关矩阵,然后使用信号相关矩阵的特征向量子集来表示信号子空间...基于最小误差的高光谱信号识别(hyperspectral signal identification by minimum error,HySime)是一种估计高光谱端元个数的算法,该算法首先使用多元回归估计信号和噪声相关矩阵,然后使用信号相关矩阵的特征向量子集来表示信号子空间。为了科学评估HySime算法,分别对不同信噪比的高斯白噪声、高斯有色噪声模拟高光谱数据以及马蹄湾村真实高光谱数据的端元个数进行估计。实验表明HySime算法自适应性强,稳定性好,在解算过程中不需要输入任何参数,就能准确估计高光谱数据的端元个数。展开更多
文摘青海湖湖东地区出露典型的风成沉积,对气候变化响应敏感,为古气候环境的重建提供了良好研究窗口。本文选取湖东地区厚度10 m的风成砂-砂质古土壤剖面为对象,运用端元分析模型对沉积物粒度数据进行分析,提取对气候变化反映敏感的粒级组分,进一步结合粒度组分、磁化率指标,阐释各端元指示的环境意义以及近32 ka BP以来青海湖湖东地区的环境演化过程。结果表明,大水塘剖面粒度组成以砂粒物质为主,粉砂次之,黏粒最少。剖面的沉积物粒度组分可分解为3个端元:EM1是受冬季风影响的敏感粒径,指示冬季风的强弱变化;EM2指示的是区域环境受风沙作用的强弱,与EM1指示相反,但共同反映冬季风的强弱;EM3指示受区域性低空风系的影响,以尘暴的形式搬运沉积。青海湖湖东地区的环境演化过程可划分为4个阶段:(1)末次冰期间冰阶阶段(32~23.2 ka BP),气候整体较湿润,风沙活动较弱;(2)末次冰期冰盛期阶段(23.2~15.8 ka BP),气候冷偏干,风沙活动增强;(3)末次冰期冰消期阶段(15.8~9.5 ka BP),气候仍以冷偏干为主,冷暖波动,但存在小幅度升温;(4)全新世阶段(9.5 ka BP以来),早期转暖、中期最暖、晚期转凉,气候波动显著。
文摘杭嘉湖平原位于海陆交互的长江三角洲地区,极易受到海平面升降和极端气候事件的影响,对全球环境变化十分敏感。应用非参数化粒度端元分析模型提取杭嘉湖平原ZK3岩芯沉积物的端元组分,分析其物质来源;并结合植物藻类和磁化率指标全面揭示各端元组分对区域全新世气候-海平面变化响应。结果表明:(1)EM1(16.4 μm)主要为洪泛沉积物,EM2(35.3 μm)主要为湖相沉积物,EM3(58.9 μm)则为海相沉积物;(2)杭嘉湖平原8000 a BP以来的气候-海平面变化大致可分为四个阶段:约8000—6200 a BP,受东亚夏季风影响,气候温暖湿润,海平面上升并趋于稳定,区域内同时受到海洋和陆源输入影响,发育海陆过渡相沉积;约6200—4800 a BP,气候趋于干凉化,陆地面积扩大,沉积环境转变为河流为主的洪泛沉积;至4800—3100 a BP,气候回暖,海平面略有回升,发育为湖相沉积;3100—140 a BP,气候趋冷干化,海平面下降,广泛发育为泛滥平原沉积环境。
文摘针对目前体积最大化端元提取技术存在提取精度低、计算复杂性高等问题,提出了结合遗传算法和体积最大化的端元提取方法(Extraction Method Based on Genetic Algorithm and Volume Maximization,EE-GAVM),以改进现有的端元提取技术。EE-GAVM方法通过寻找单纯形体积最大的像元向量集合来定位到端元集合,将端元提取问题表述为单一目标,节约计算资源的同时实现了精度的提高。实验结果表明:所提方法在性能和精度方面优于其他对比算法。
文摘基于最小误差的高光谱信号识别(hyperspectral signal identification by minimum error,HySime)是一种估计高光谱端元个数的算法,该算法首先使用多元回归估计信号和噪声相关矩阵,然后使用信号相关矩阵的特征向量子集来表示信号子空间。为了科学评估HySime算法,分别对不同信噪比的高斯白噪声、高斯有色噪声模拟高光谱数据以及马蹄湾村真实高光谱数据的端元个数进行估计。实验表明HySime算法自适应性强,稳定性好,在解算过程中不需要输入任何参数,就能准确估计高光谱数据的端元个数。