基于MODIS的城市大气颗粒物污染指数研究

遥感特征指数法是一种简单、高效的信息提取方法。根据气溶胶散射或吸收引起的卫星不同波段间表观反射率变化,构建了基于MODIS的城市大气颗粒物污染指数,结合石家庄市各环境空气质量站实测颗粒物浓度数据,分析差值植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化灰霾指数(normalized difference haze index,NDHI)、归一化建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)和差值建筑指数(difference built-up index,DBI)与PM10之间的相关关系。结果表明,除NDHI外,DVI,NDBI和DBI与大气颗粒物质量浓度均呈现负相关关系,DBI与PM10之间线性相关关系较为明显,综合多种大气颗粒物污染指数构建的大气颗粒物质量浓度估算模型,可以用来简便、快速地指示城市大气颗粒物污染状况。

基于权重差异度的动态模糊聚类算法

针对传统模糊聚类算法需提前设置参数和初始聚类中心,导致聚类结果不稳定的问题,提出一种基于权重差异度的动态模糊聚类算法.首先引入样本特征权重向量和样本间差异度的概念,对数据集分布情况进行描述,并采用新的评价指标获取候选聚类中心;然后根据最小差异度准则,对剩余样本点进行分类;最后结合Davies-Bouldin指数(DBI)评价准则对候选聚类中心做进一步筛选与合并.实验结果表明,该算法在不同测试数据集上的性能明显优于传统聚类算法,具有更高的自适应性和稳定性.