甘肃岷县漳县Ms6.6地震前“陆态网络”基准站东西分量时序曲线异常特征研究

收集了甘肃岷县漳县MS6.6地震前震中附近"陆态网络"基准站GPS数据,并应用PODAP软件进行解算。结果发现震中附近大多数基准站位移三分量时间序列曲线出现突变性异常,异常分量主要为东西分量;异常出现时间集中在震前4周左右;异常幅度为10mm左右。

一种时序曲线的表示和识别方法

为了进行时序曲线识别,沿着x轴方向,通过均等细分180°,对曲线进行标准编码,以反映曲线的总体变化趋势。在此基础上,进一步确定曲线的修正编码,以表示曲线与标准编码的差异程度。通过两级编码,准确表示了曲线的变化趋势。最后分别定义标准编码和修正编码的近似度函数,实现两条曲线不等长编码的近似度计算。对新疆克拉玛依陆梁地区的测井曲线进行两级编码和近似度计算实现了沉积微相的自动识别,取得很好的识别效果。

NDVI时序曲线形状相似性模型的水稻提取方法

基于土地利用现状图与经验观测,提取标准水稻NDVI时序曲线,利用傅立叶形状描述子计算MODIS-NDVI时序曲线与标准的水稻NDVI时序曲线形状相似性距离,通过样例数据探测未知像元与样本的相似性距离阈值,从而判别双季水稻种植区域。以江汉平原2010年的数据进行实验,证明此方法识别的双季水稻种植区域面积误差为8.6%,总体精度为80%,较为理想。该方法将遥感光谱信息与几何形状的识别相结合,有效减少了个别时段光谱信息误差引起的识别错误,提高了识别水稻种植区域的有效性。

基于年时序曲线的配电网节点光伏接纳能力评估及最佳容量研究

首先从配电网安全运行的角度出发,基于年时序仿真评估得到配电网节点的光伏最大准入容量,进一步分析节点光伏最大准入容量的变化规律、限制光伏接入的因素。之后从光伏投资商的角度出发,依据最大准入容量配置光伏过于保守,难以获取理想收益,为寻求利益最大化,提出一种依据最佳容量规划光伏电站的模式,建立了计及弃光的光伏电站全寿命周期收益评估模型,评估得到使电站收益最大的光伏最佳容量,并对最佳容量的影响因素进行了敏感性分析。算例仿真表明,依据最佳容量建设光伏虽存在一定弃光,但相较传统的最大准入容量建设方案,经济效益仍会显著提高。

时序负荷曲线下电力系统概率性生产模拟

通过可用容量概率密度分布函数曲线与时序负荷曲线相结合，本文提出了一种基于时序负荷曲线的电力系统概论性生产模拟的新方法，它克服了传统方法不能考虑与时间相关的约束条件的弱点，并为加速水电优化和互联电力系统生产模拟提供了新路。应用情况表明：本文提出的方法对评估我国电网的电源结构有着十分重要的意义。

基于MODIS时序数据的Landsat8影像选取及面向对象分类方法的农作物分类

利用遥感技术进行农作物分类,可近实时地获取各种农作物种植的空间分布状况,对于农业生产管理和农业政策制定等都具有十分重要的意义。为避免单时相遥感影像存在同物异谱、同谱异物的现象,提高以往基于MODIS数据提取农作物分布方法的精度,改善传统分类方法存在椒盐噪声及分类效率低的缺点,本文基于MODIS NDVI时间序列曲线,确定作物识别的最佳时段,结合辐射分辨率较高的多时相Landsat8 OLI影像,采用面向对象的分类方法,充分利用物候特征及光谱信息区分作物类别,并在黑龙江省重点产粮区-北安市进行应用,获得北安市各类农作物的空间分布信息。地面调查验证结果表明,该农作物类别识别方法分类效果较好,总体精度达90.7%,kappa系数为0.88。研究结果说明,基于多时相Landsat 8 OLI影像及面向对象分类的方法,并结合MODIS时间序列数据,可以高效、精确地提取农作物信息,应用潜力巨大。

基于时序运动特征的奶牛爬跨行为识别研究

[目的]为了尽早发现发情奶牛并及时进行配种,提高养殖场的经济效益,本文研究了基于机器视觉的奶牛爬跨行为识别。[方法]选取3种行为视频:侧爬跨101段,追随191段,行走343段,合计635段视频,构建VideoROI_set_Extended数据集。针对每一个视频段,在分割出奶牛目标后,使用最小外接矩形(包含运动奶牛对象),计算最小外接矩形框的高度(Height,H),宽度(Width,W)和纵横比(Height/Width,Z)3个特征;以时间(T)为横轴,绘制3条奶牛运动时序曲线,并基于Improve Freeman编码法对3条曲线分别进行编码;最后将VideoROI_set_Extended视频集以8∶2的比例进行随机划分后,使用K最近邻分类器(K-nearest neighbor,KNN)和BP神经网络分类器(back propagation neural network,BP)2种分类器对时序曲线进行训练和识别。[结果]采样数m=10和角度数n=6时,使用KNN分类器进行识别,单一特征Z 10次的平均识别正确率达到97.64%;组合特征W&H&Z的时序曲线识别效果最好,KNN分类器的识别正确率达到99.21%。[结论]本文提出的基于时序运动特征的奶牛爬跨行为识别方法能够有效识别奶牛的侧爬跨行为,为计算机自动识别爬跨行为的奶牛提供依据。

基于管网负荷曲线确定LNG应急储备规模

实施LNG应急储备对于我国北方特大型城市应对极端寒冷天气导致的"气荒"具有重要意义,而储备设施的合理规模如何确定是值得探讨的一个重要问题。为此,通过将天然气管网时序负荷曲线转化为负荷持续曲线(将日负荷曲线按大小顺序重新排列得到),分析了冬季用气高峰时段的天然气管网负荷特性,利用数值拟合得到的5次多项式方程导出了冬季缺口气量计算式,进而解决了已有LNG应急储备与管网负荷的匹配问题以及规划阶段LNG应急储备规模的确定问题,为大型LNG储备设施的规划提供了依据。

基于Sentinel-2时序谐波特征的县域农作物分类

以河北省南宫市主要农作物空间分布状况及面积信息为研究对象,采用多时相Sentinel-2影像数据,构建5种植被指数时序集,并通过傅里叶级数解算各时序曲线中的谐波特征参量,分别采用指数特征和指数特征+谐波特征2种分类依据,在随机森林框架下对10种分类方案进行农作物精细化分类。结果表明:当以指数特征+谐波特征作为分类依据时,5种时序集的总体分类精度比仅利用指数特征分类均有明显提高(最小提高8.14个百分点,最大提高9.21个百分点),表明谐波特征的加入能够有效提高分类精度。当以指数特征+谐波特征作为分类依据时,增强型植被指数(EVI)+归一化植被指数(NDVI)+红边归一化植被指数(NDVI)组合总体分类精度最高,达到94.95%,比EVI+NDVI组合方案总体分类精度提高了2.57个百分点,说明含有红边波段的NDVI可以有效提高分类精度。

基于长短期记忆的图像化短期电力负荷预测方法

“双碳”目标下,中国电力系统将呈现“双高”特点,供需平衡面临新的挑战,亟需更加精确的电力负荷预测方法。为此,提出了一种将负荷数据图像化,并应用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)人工神经网络进行短期电力负荷预测的方法。首先,研究图像化的负荷数据表达方法,包括时序负荷曲线转换为RGB(红绿蓝三原色)格式图片及其逆过程。其次,将图像化的时序负荷数据作为LSTM的输入进行预测。最后,将预测图片进行时序曲线转化得到最终的短期负荷预测结果。此方法在丰富了负荷数据表达方式的同时,还凸显了LSTM方法在图像分析和处理上的优势。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了短期负荷预测的精度,满足实际工程需求。

大规模风电场接入对电力系统调峰的影响

大规模风电基地的快速建设,使系统调峰成为电网运行的新难题之一。针对风电出力随机性强、运行方式复杂多变的特点,通过对规划年份时序负荷曲线与风电出力时序曲线的模拟,从一个新的角度分析了大规模风电对系统调峰的影响。还讨论了风电出力对系统峰谷差的影响机理,并引入评价指标体系,深入研究了大规模风电基地接入后系统等效负荷峰谷差的变化及分布规律。进一步分析了在各种外送模式以及系统调峰协调方式下,大规模风电基地对系统调峰的影响规律。以我国甘肃酒泉风电基地为对象进行分析和论证,并根据分析结果对甘肃电源规划与调度运行方式提出了建议。

基于数据挖掘的飞行参数处理方法研究

文中在分析飞行参数数据特征的基础上,建立基于多维数据模型的飞行参数数据仓库,实现了模式可复用的飞参挖掘系统软件的设计与应用,有效解决飞参数据知识发现和模式发现问题。最后,实现了飞参关联规则的有效挖掘。

华东地区地震综合前兆信息量及其映震能力分析

收集并整理华东地区定点前兆观测资料共计72项,逐一计算并提取它们各自的地震前兆信息量,在此基础上,合成计算得到该地区地震综合前兆信息量时序曲线,分析并计算5.0级以上地震预测效能,给出华东地区地震短期综合预测指标和方法。

基于NDVI时间序列数据的冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(NDVI)是利用遥感技术提取作物信息的重要指标,其时序曲线能反映植被的生长变化,在农作物种植面积信息提取上有较大优势。以河北平原为研究区,利用空间分辨率250m的MODISNDVI数据提取2011—2016年冬小麦种植面积。首先利用HANTS滤波建立NDVI时序曲线,结合区域物候信息和种植模式,提取冬小麦种植像元。因MODIS影像空间分辨率较低,结果受混合像元影响大。运用像元二分模型分解混合像元,计算单一像元冬小麦覆盖度进而计算研究区冬小麦种植面积,并利用Landsat数据对结果进行验证。结果表明,利用时间序列谐波分析法(HANTS)滤波和像元二分模型相结合可提高冬小麦种植面积提取精度,总体分类精度达90%以上;2011—2016年河北平原冬小麦种植面积总体减少,其中河北平原北部和山前平原冬小麦面积缩减,近海平原呈增长趋势。

基于遥感的南四湖菹草群落时空演变特征及其原因分析

作为山东第一大湖和南水北调东线工程的必经路线,近年来,南四湖菹草泛滥严重,引发水质污染和河道阻塞等生态问题,对南水北调工程构成季节性威胁。因此,科学地提取湖区中的菹草,明确其时空变化特征对后续治理工作具有重大意义。基于MODIS MOD13Q1 16d合成数据提取的南四湖不同地类的NDVI时序曲线的特征差异及物候信息,结合Landsat系列数据监督分类的结果,借助决策树及遥感动态监测手工阈值设定方法,对多年间湖区菹草群落分别进行提取,探究菹草群落的时空分布特征。研究结果表明,自2000年起,南四湖菹草群落面积呈大幅增长趋势,由1988年的25.22km^2上升至2018年的171.46km^2,且由湖岸地区蔓延至湖心,占湖区面积比由3.61%上升至24.55%,尤其是微山湖最为明显。年际尺度上,菹草已由普通优势种演变为湖区绝对优势种。经过Spearman秩相关分析和Pearson相关分析发现,菹草面积与湖区营养盐和富营养化程度等指标的相关系数均显著高于0.8(P<0.05),相关性显著。南四湖菹草的泛滥现状对南四湖生态治理提出了更高的要求,应加大治理力度以防其对南水北调水质造成影响。

多时相遥感影像农作物识别方法的分析

作物识别是农情监测的基础,能为农业和灌溉用水管理部门提供重要参考数据。利用单景影像进行作物识别容易出现异物同谱及同物异谱现象,基于多时相影像的作物识别则可结合作物物候特征进行分类,避免该问题。介绍多时相作物识别的两种基本方法,并且对国内外多时相遥感农作物识别研究现状和新进展进行论述。

基于EdgeCloudSim的配电边缘计算终端建模与性能分析

为满足配电边缘计算终端性能的定量分析需求,提出针对配电物联网的边缘计算终端建模与性能分析方法。首先,基于边缘计算终端架构和配电业务处理,分析边缘计算终端资源调用机制、微服务处理和业务时序逻辑对边缘计算终端资源动态配置的影响,完成边缘计算终端的建模。然后,提出资源时序曲线生成方法,并将资源时序曲线作为性能分析的状态表征,从微服务角度解析边缘计算终端资源动态配置的具体过程,构建出边缘计算终端性能定量分析方法。最后,利用仿真软件EdgeCloudSim,结合价格型需求响应案例,基于2个不同的业务时序逻辑分别输出资源时序曲线,并针对资源时序曲线进行性能分析,得到评价边缘计算终端性能的数值依据。

华北平原2001-2011年冬小麦播种面积变化遥感监测

为及时、准确地获取华北平原冬小麦时空分布信息,构建多源遥感监测系统,基于MODIS EVI时间序列数据和两景TM影像,建立华北平原冬小麦时序波谱曲线库,并结合农作物物候历制订统一规则,在此基础上,重建华北平原2001-2011年冬小麦播种面积时空变化过程。结果表明:1)多源遥感监测系统提取华北平原2001-2011年冬小麦信息,在栅格尺度上获得了稳定的较高分类精度,平均为76.36%;在县域行政单元尺度上,2011年的冬小麦遥感监测面积与统计数据的耦合度也较高(决定系数为0.89,均方根误差为1.29×104 hm2);2)华北平原2001-2011年的冬小麦播种面积呈持续上升趋势,2011年比2001年增加了156.05×104 hm2(14.96%);3)冬小麦播种面积大致呈"南增北减"的时空变化格局:平原中南部的鲁西南平原、胶莱平原、豫东平原和皖北平原冬小麦种植面积扩张趋势显著;而北部的京津冀地区冬小麦面积明显收缩。该研究旨在为华北平原调整农业种植结构、制订粮食安全策略及优化水资源管理提供数据支持,也可为大范围、长时间尺度的作物播种面积时空变化遥感监测提供方法借鉴。

一种利用形态相似性的水稻信息提取算法

针对一般相似性算法对曲线形态欠缺考虑或形态敏感性较差的问题,提出了一种新的曲线形态相似性度量算法。使用该算法计算未知像元NDVI时序曲线与标准NDVI时序曲线的相似性,并基于特征曲线的相似性实现地物的识别。算法通过特征距离加权,对曲线偏移距离进行了差异性放大,相较于欧式距离、动态时间弯曲距离等,提高了对曲线形态的敏感性,降低了算法的复杂性。对该算法的有效性检验显示,5种地物用户精度平均为98%,制图精度平均为92%,表现了较高的可靠性。基于该方法对仙桃市2005-2015年间的水稻种植信息提取。结果显示,该区域单季稻分布基本稳定,总体制图精度为93.29%,总体面积精度为80.57%,达到较高水平。

一种新的鲁棒性视频复制检测算法

针对现有的视频复制检测方法中存在的计算量大、鲁棒性差等问题,提出了一种新的视频复制检测算法.算法采用视频时序特征曲线来描述视频内容,将每帧图像基于信息熵自动分割成若干个子块,提取各个子块的时序特征曲线作为表征视频内容的特征值.在相似性匹配时,采用鲁棒性的相似性匹配算法,实验结果证明了算法的有效性和鲁棒性.