基于卡尔曼滤波的小麦叶面积指数同化方法

该文对作物生长模型模拟的数据和观测数据之间的同化进行了研究。采用农业技术转移决策支持系统(DSSAT)中的小麦生长模型对叶面积指数(LAI)进行了模拟,应用插值方法解决模型模拟的连续值和地面观测的离散值的时间尺度的匹配问题,结果表明,与最邻近点插值法、线性插值法、三次样条插值法和立方插值法的插值结果相比,表明立方插值法对实测的LAI的插值效果较好。其次是应用卡尔曼滤波法对内插后的LAI进行了同化,试验结果表明,内插方法与卡尔曼滤波法相结合是一种具有稳定性和可用性的方法,经过同化后的LAI数据较接近真实情况,其效果好于DSSAT模型模拟的LAI。

基于GOES数据和弱约束变分的地表水热通量估算

基于弱约束的四维变分方法和陆面过程模式发展了一个地表温度的陆面数据同化系统。本文反演了地球静止业务环境卫星(Geostationary operational environmental satellite,GOES)的地表温度,并将反演的地表温度同化入陆面过程模式,改进陆面过程模式中地表水热通量的估算精度。以弱约束的变分方法通过在代价函数中增加弱约束项代替陆面过程模式动力方程组中存在的模式误差,构建新的代价函数并对其优化,从而改善模式中显热与潜热的估算精度。将GOES地表温度与实测地表温度进行比较,其均方根误差(RMSE)作为试验中的观测误差。选择美国通量网AmeriFlux中2个主要农业站点的气象和通量数据作为试验数据,对同化系统进行驱动和验证。结果表明同化后的地表温度、潜/显热估算精度均有提高。其中,各站地表温度RMSE平均仅为1 K,显热通量平均RMSE下降22 W/m2,潜热通量平均RMSE下降26 W/m2。因此结合陆面过程模式的弱约束变分方法同化GOES反演温度产品估算近地表水热通量的方法是有效且可行的。

集合卡尔曼滤波同化估算地表水热通量的研究

采用了顺序同化方法,利用集合卡尔曼滤波(EnKF)耦合一个简单陆面过程模型,从而完成了改善地表水热通量估算精度的研究工作。在建立同化系统的过程中,对同化系统的模型误差进行了探讨和设定,并通过已建立的同化系统对EnKF中的集合大小设定进行了试验。利用山东禹城试验站提供的站点实测数据与MOD16产品数据,进行同化系统的驱动和通量结果的验证。结果表明,以EnKF方法的数据同化系统能较好地完成对地表水热通量的估算,通过与MODIS ET(MOD16A2)产品的对比试验,证明该方法具有一定的稳定性和适用性,能较准确地对地表水热通量进行估算。

基于熵值组合预测和多时相遥感的春玉米估产

利用基于熵值的组合预测方法构建高精度遥感估产模型,对黑龙江军川农场2007年和2008年春玉米的主要生育期多时相Landsat TM/ETM+影像数据分别建立单一时相的估产模型,通过信息熵赋予各个时相估产模型的权系数,构建组合估产模型,然后对组合估产模型和单一时相估产模型进行对比分析。结果表明:基于熵值的组合估产模型能够有效提高估产精度,与最佳的单时相遥感估产模型相比,2007年和2008年的组合估产模型的相关系数绝对值分别提高了0.137和0.121;根据组合估产模型的权系数大小,能够获得限制玉米产量的主要生态障碍因素和提高玉米产量的方法。因此,基于熵值组合预测和多时相遥感构建估产模型用于春玉米估产是有效、可行的。

条件植被温度指数的四维变分与集合卡尔曼同化方法

为了提高基于VTCI的干旱监测的准确性,以关中平原为研究区域,将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层水分数据相结合,通过四维变分(4DVAR)与集合卡尔曼滤波(EnKF)2种数据同化算法实现了VTCI的同化。由作物生长模型模拟的土壤浅层水分与VTCI建立经验关系得到模拟的VTCI,再将遥感反演的VTCI与模型模拟值分别应用两种同化算法得到VTCI的单点同化结果,继而应用到区域尺度。结果表明,在VTCI单点实验中,两种同化结果均能结合观测值与模拟值的优点而更加符合VTCI先验知识。在两者区域尺度的同化实验中,由于引入了模型的模拟值,同化后的VTCI区域间纹理更好,减少了原观测图像中相邻像元值陡升陡降的情况,提高了基于VTCI的干旱监测的准确性。通过对比2种同化算法在区域尺度上的同化结果与观测值的差值的概率分布及其均方根误差,表明在以旬为步长的VTCI同化实验中,EnKF方法适用性更强。

基于生物量的区域土壤水分变化量反演

为了研究作物生物量与土壤含水量之间的关系,该文以黑龙江军川农场为研究区域,建立了生物量与土壤水分的动力学模型,提出了一种基于生物量的区域土壤水分变化量反演方法。选用SEBAL模型作为参考模型,对同一时期的区域土壤水分变化量的监测结果进行了对比分析。结果表明:玉米全生育期土壤水分变化量集中在-300～-35mm之间;通过对比基于生物量的监测结果与SEBAL模型的监测结果,发现二者的纹理特征和空间分布相似,分布规律几乎一致,从而验证了本方法能够较好地反映土壤水分的变化,是一种监测土壤水分变化的有效方法。

基于条件植被温度指数的干旱监测研究

以黑龙江军川农场为研究区域,应用Landsat TM卫星遥感数据计算和反演归一化植被指数和地表温度,采用条件植被温度指数(VTCI)的方法对该区域进行土壤表层水分监测。通过与同一时期的LST和NDVI模型的反演结果进行对比,结果表明:VTCI与该模型的纹理特征相似,干旱的分布规律几乎一致。应用土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行验证,验证结果表明VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,进一步证实了VTCI是一种实时的干旱监测方法。

地球空间信息技术与通信技术的集成研究

地球空间信息技术的应用具有广泛性与普遍性,其与通信技术集成是必要的,为了促进两种技术的发展,本文探讨了二者集成的必要条件,集成模式及主要问题,同时分析了其具体运用。

卫星通信中量子安全协议的研究

随着信息安全需求的不断增长,卫星通信技术在量子安全通信中的应用备受关注。文中旨在深入探讨卫星通信中的量子安全协议,并强调了技术性和专业性。首先,介绍了量子通信的基础知识,包括量子通信概述和量子密钥分发协议。其次,概述了卫星通信技术及其应用,包括卫星通信系统的概览和卫星通信在安全通信中的应用。然后,详细讨论了卫星通信中的量子安全协议,包括BB84协议在卫星通信中的实现、E91协议及其卫星通信应用以及基于量子密钥分发的卫星通信方案。此外,对量子卫星通信的安全性进行了评估,并提出了卫星通信与地面站协同工作的优化策略。最后,总结了研究的主要发现,并指出了未来的研究方向。

“星链”的系统架构与应用场景

“星链(Starlink)”是美国太空探索技术公司(SpaceX)正在构建的新型低轨巨型星座,旨在提供全球宽带互联网服务,其系统架构包括卫星星座、地面终端、数据传输链路、星链地面站等。文中分析了星链技术体制中的关键技术,如卫星制造与发射技术、天地通信技术、终端设备与数据处理技术、任务调度与控制技术等。

毫米波通信在6G网络中的多用户接入技术优化

6G网络是未来无线通信的发展方向,其将面临更高的数据速率和更多的连接需求。为满足这些需求,提出一种基于非正交多址接入的免调度多用户共享接入(Multi-User Shared Access,MUSA)技术。通过仿真实验,评估优化策略在多用户接入性能指标上的表现,并进行对比分析。实验结果表明,所提出的优化策略可以有效提高多用户接入的吞吐量、覆盖率以及可靠性,相比于传统的多用户接入技术有显著改进。

深度学习在6G通信中的智能信号处理技术

本文首先介绍了智能信号处理技术的基本原理及其在6G通信中的重要性。然后,详细阐述了深度学习在信号分类、信道估计和均衡以及干扰管理等方面的应用方法。通过构建深度学习模型,并对试验数据进行训练和测试,以评估深度学习算法的性能。试验结果表明,深度学习在6G通信的智能信号处理技术中取得了显著的性能提升。通过应用深度学习算法,可以提高信号分类的准确率,实现更精确的信道估计和均衡,为6G通信的实现和应用提供有力支持。

物联网在智慧城市中的新应用

随着互联网技术的不断发展,虚拟网络世界与物理世界的联系愈发紧密。传感技术、GPS技术、无线射频技术、云计算技术等科技领域的不断进步,使得物联网成为城市管理的重要力量,为城市管理工作开辟了新的渠道,推动我们的城市开始向着智慧城市方向发展。物联网技术在城市管理中的应用,在一定程度上加快了城市建设,加深了城市和市民的联系,也为提高城市管理智能程度提供了重要的助力。本文从物联网技术本身入手,分析并探讨物联网技术在智慧城市中的具体应用,希望可以为我国建设真正的智慧城市提供一些助力。

空间信息网发展态势及关键技术

随着科技的不断发展,信息化建设进入快速发展的快车道,其应用广度和深度也得到了极大拓展和延伸,空间信息网作为实现信息化的重要组成部分,其在军民领域的应用也充分展现了其价值所在。本文阐述了空间信息网的概念,对其特点进行简要概括,并对空间信息网在国内外的发展情况进行了陈述,最后就空间信息网关键技术进行了分析。

健康医疗大数据关键技术及应用

随着健康医疗数据的快速增长,大数据技术成为医疗领域的重要研究方向。本文将介绍健康医疗大数据的定义、特点及其应用价值,并重点阐述健康医疗大数据关键技术,包括数据采集、数据存储与管理、数据挖掘和分析、数据可视化和数据安全等方面。同时,还将探讨健康医疗大数据在疾病预测、诊断辅助、临床决策支持、个性化医疗等方面的应用。

物联网技术在军事领域中的应用

物联网技术在军事领域中的应用是一个值得关注的话题。随着物联网技术的不断发展,它已经成为军事领域的重要助手。在军事领域中,物联网技术的应用主要体现在以下几个方面:信息化装备管理、战场信息采集与分析、智能化军事装备研制与维护、智能化军事作战等。然而,物联网技术在军事领域中的应用也存在一些挑战。例如,军事信息的安全性和隐私性是一个重要问题,如何保障军事信息的安全和隐私性是物联网技术在军事领域中应用的一个重要挑战。此外,军事装备的研制和维护以及作战指挥等需要高水平的人员培训和技术支持,如何保证人员的专业水平和技术能力也是物联网技术在军事领域中应用的一个重要挑战。尽管存在这些挑战,但物联网技术在军事领域中的应用仍具有广阔的前景。随着物联网技术的不断发展,它将为军事领域带来更多的机会和挑战。因此,值得对物联网技术在军事领域中的应用进行更深入的研究和实践。

基于元数据的信息共享机制研究

随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展,社会已经进入到了全新的发展进程中,这也为各大企业的发展起到了良好的促进作用,但在目前的大数据环境中,面对越来越多的数据信息,信息孤岛问题已经成为企业实现元数据发展的主要影响因素,这就需要企业在充分结合自身实际发展情况的基础上,选择与之对应的元数据信息共享方式与实现方式,基于此,本文提出元数据信息共享方式的选择。