最优分辨率配置下典型湿地生境场景溯源方法

为利用最优分辨率配置下的空间网罗特征提升中国典型湿地生态系统生境场景溯源算法的性能,提出了正交配置溯源方法,即采用空频域中最优分辨率配置下空间网罗法,消除非正交多尺度滤波器频带交叠造成的冗余特征输出的影响,使用归一化处理方法去除空间网罗特征量纲影响,使用数据中心化处理方法消除空间网罗特征均值漂移的影响,使用主成分分析算法将高维空间网罗特征数据投影到低维特征子空间,使用大间隔最邻近法算法在高维特征空间中对场景主成分特征进行溯源。研究结果显示正交配置溯源方法对湿地生态系统生境场景的建模集和溯源集预测精度分别比现有非正交配置溯源方法提升了1个百分点和2个百分点。

基于MaxEnt模型的北极村国家级自然保护区紫貂栖息地适宜性评价

在人类支配的景观中,生境退化已经导致多个物种种群数量不断减少,分布范围不断缩减。紫貂(Martes zibellina)为国家Ⅰ级重点保护动物,种群数量稀少,开展栖息地适宜性研究工作对制定科学的栖息地保护计划至关重要。于2021年1月—2022年8月在黑龙江省北极村国家级自然保护区采用样线调查法、足迹链跟踪、远红外相机监测综合收集到紫貂和猎物(雪兔)活动点信息。利用最大熵(MaxEnt)栖息地建模分析方法,首次在多个分辨率尺度背景下对紫貂种群的栖息地适宜性进行评价,研究结果表明:(1)利用ArcGIS 10.4重采样后在6个分辨率尺度(30m、60m、120m、240m、480m、960m)进行栖息地建模分析,基于主要栖息地变量因子对模型的贡献率及稳定性影响,并综合考虑研究区域面积,最终选定30m分辨率尺度作为紫貂栖息地最佳分析建模尺度,在30m分辨率尺度栖息地预测模型的曲线下面积(AUC)值为0.881;(2)研究发现猎物资源、植被类型和地形变量是影响紫貂栖息地适宜性的主要变量因子:雪兔出现概率较高、距草地与河流较近、海拔约400—600m、距常绿针叶林1.5km、距落叶针叶林约200m、坡向为50—250°的区域为紫貂的适宜栖息地;(3)栖息地适宜性分析表明,北极村国家级自然保护区紫貂适宜栖息地和次适宜栖息地面积共计23.66km2,约占保护区的17.2%,主要集中在保护区中部,而东部和西北部区域,栖息地破碎化较严重。基于模型结果与野外调查,提出了三条建议:(1)应严格控制人为活动,避免因人类干扰造成不适宜栖息地面积的持续扩大;(2)建立生态廊道促进保护区西部与中部紫貂种群进行个体交流,降低紫貂种群局部区域灭绝概率;(3)对东部地区破碎化的栖息地进行修复,扩大东部适宜栖息地面积,使破碎化的栖息地连接为整体。为分布于我国最北端的紫貂种群恢复创造条件,这对于构建该地区相对稳定的生物多样性保护空间格局有着重要意义。

一种自适应S变换在电能质量特征提取中的应用

针对复合电能质量扰动特征提取方法精度不足、计算复杂度高的问题,提出一种直接控制窗函数的标准差来控制时频分辨率的自适应S变换(adaptive S transform,AST)方法。利用高斯窗与电能质量信号频谱的主值区间直接匹配来优化时频分辨率,优化过程独立于S变换(S transform,ST)反馈结果,从根本上避免迭代计算,提高时频分辨率的优化速度。基于AST的时频矩阵提取4种特征量来表征20种典型电能质量扰动类型的特征信息,特征向量维数低,识别能力强。利用极限学习机和概率神经网络分别对AST和ST提取的特征向量进行识别,并结合噪声进一步分析。结果表明,相对于传统S变换该文方法的时频分辨率更高,抗噪能力更强,提取的特征向量更加精确。

遥感影像变化检测尺度效应分析方法

空间地物的尺度依赖性造成遥感信息存在尺度不确定性,在遥感影像变化检测过程中有必要结合研究目标进行尺度效应分析并选择最优的观测尺度。针对当前遥感影像变化检测在此方面的研究不足以及传统尺度效应分析方法的缺陷,以2期Landsat TM遥感数据部分区域为实验区,提出一种综合光谱及形状特征的遥感影像变化检测尺度效应分析方法,并进一步提出最优分辨率的选择方法。研究结果表明,变化检测结果中变化图斑的面积、周长、形状及光谱异质性会随着影像空间分辨的变化而变化。综合光谱及形状特征的最优分辨率确定方法能够根据变化检测目标区域的固有特征进行有目的的调整,具有一定的理论指导意义。

正交对称多小波构造及其图像压缩仿真研究

将参数化方法与遗传算法结合,设计出一种构造正交对称多小波的新方法。使用该方法,得到了具有任意消失矩的最优时频分辨率正交对称多小波,克服了前人的最优时频分辨率多小波仅具有二阶消失矩的不足。同时还给出了一系列在时频分辨率、正则指数等性质上都较前人更优的多小波。仿真实验表明,构造的部分多小波在纹理图像的压缩实验中,结果好于目前公认较好的多小波,在一定压缩比下还优于最好的单小波。