基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明:经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R_(v)^(2)/R_(c)^(2)为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。

SCGM(1,1)简化模型及应用

在 SCGM( 1 ,h)模型的基础上给出了 SCGM( 1 ,1 )简化模型 .所给模型的计算量少 ,因而建模速度加快 ,特别适用于快速动态过程 .作为示例 ,文中将此模型应用于我国研究生人数预测 。

多因子过程分析及SCGM_(mv)(1,h)预测模型

解决“贫”信息、多因子预测问题 ,通常有很大的难度 .文中基于多因子过程分析构造了SCGMmv( 1 ,h)预测模型 .理论证明和示例表明 ,该模型计算量少 。

均值生成时序及SCGM_(mv)(1.1)预测模型

分析了均值生成时序 ,按 SCGM( 1,h)建模原理构造了基于均值生成时序的 SCGMmv( 1,1)模型 .该模型的预测精度高 ,计算量少 ,适应于动态过程快速建模 .示例表明 :SCGMmv( 1,1)的拟合、预测效果是令人相当满意的 .

基于Sentinel-1/2遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演

冬小麦是我国重要粮食作物之一,对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题。为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响,该文基于Sentinel-1携带的合成孔径雷达(SAR)数据和Sentinel-2携带的多光谱成像仪(MSI)数据,结合水云模型,开展冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演研究。首先,基于MSI数据,该文定义了一种新的植被指数,即融合植被指数(FVI),用于冬小麦含水量反演;然后,该文发展了一种基于主被动遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分反演半经验模型,校正冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;最后,以河南省某地冬小麦农田为研究区域,开展归一化水体指数(NDWI)和FVI两种指数与VV,VH,VV/VH 3种极化组合而成的6种反演方式下的土壤水分反演对比实验。结果表明:以FVI为植被指数,能够更好地去除冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;6种反演方式中,FVI与VV/VH组合下的反演效果最优,其决定系数为0.7642,均方根误差为0.0209 cm^(3)/cm^(3),平均绝对误差为0.0174 cm^(3)/cm^(3),展示了该文所提土壤水分反演模型的研究价值和应用潜力。

系统云SCGM(1,h)模型仿真及应用

ＳＣＧＭ（１，ｈ）模型，即ｈ个关联因子的系统云灰色模型，自１９９０年问世以来获得了显著的应用效果．研究ＳＣＧＭ（１，ｈ）模型算法设计，并应用ＳＣＧＭ（１，４）模型预测我国农、林、牧、渔各业总产量，模型拟合误差小于１．７％，体现ＳＣＧＭ（１，ｈ）模型用于关联多因子系统预测具有突出的优越性．

1+X证书背景下云计算技术与应用专业课程体系改革研究

文章通过对教育部提出的1+X证书制度进行分析,并结合1+X证书试点工作,将行业标准与专业课程体系融合在一起,结合当前产业人才需求,重构云计算技术与应用专业课程体系,推进学历证书与职业认证证书的衔接,探究高职院校中云计算专业课程体系的改革与创新。提高人才的培养质量和学生的岗位竞争力,实现技能人才的精准化培养,使高职院校云计算专业人才能够更好地服务于社会,缓解就业矛盾。

Demand Elasticity for China's Major Imported Agriculture Textile Material Based on Restricted Version of Source Differentiated Almost Ideal Demand System Model

By comparing China's import of major imported agriculture textile material( cotton and wool),the characteristics of import are concluded. On this basis,a restricted version of source differentiated almost ideal demand system( RSDAIDS) is used to estimate the income and price elasticity of major imported agriculture textile material from the major sources based on the data from 1992 to 2015. The results are shown as follows.( 1) Although the dependency on imported cotton is lower than wool, the fluctuation of cotton import is much more drastic; China's demand for cotton is relatively price elastic with higher expenditure elasticity compared with wool; besides,the existence of complementarity is proved between imported cotton and wool.( 2) According to the import elasticity of cotton,demand for cotton imported from India shows priority over cotton from other sources; demand for cotton imported from America is the most price-sensitive one; substitution among cotton from different sources is weak.( 3) According to the import elasticity of wool,wool imported from Uruguay has bright market prospects. In addition,wool imported from Australia has irreplaceable advantage than that from New Zealand.

1+X证书制度下高职云计算技术人才培养模式研究

近些年,高职院校在快速发展的同时,更加注重高质量技能人才的培养。随着国务院印发的“1+X”证书制度在全国试点院校推进,学生掌握的技能更加贴近真实企业岗位需求,不断提升高职院校和企业在学生培养方面的融合度。针对当前“1+X”证书制度试行情况进行分析,作为全国试点院校之一,结合学院专业对云计算技能人才的培养模式进行探索和研究,总结适合自身发展的云计算技术专业新型人才培养模式。

基于优先排队论网络延迟云计算资源调度算法

针对虚拟机在实际应用环境中,对于不同数据在不同情况下需要不同优先级输出的问题,采用运筹学优先制M/M/1排队模型,对虚拟机请求作出网络延迟分析并对传统的顺序输出方法加以改进。结合数据资源在云计算环境下的Map-Reduce模型,提出新的调度算法以及不同于传统算法的度量指标。经过Cloud Sim仿真软件进行模拟实验,结果表明,新的算法将网络延迟以及物理机和虚拟机的CPU、内存等资源综合考虑,在性能上要优于随机算法、转轮算法等传统算法,大大改善了负载均衡度,缩短任务调度总时间,并使总调度时间的负载效率得以提高。

ICD-11的模型与修订进展

世界卫生组织将于2017年发布国际疾病分类第11次修订本(简称ICD-11)的最终版,这次修订提出了基于本体论的疾病分类体系。本文首先回顾ICD的发展历程,以及在整个医疗领域内的广泛影响,围绕ICD-11的模型,描述它的结构化的架构,标准化的定义方式,以及实现计算机加工和处理的分类单元。介绍ICD-11模型整个修订过程及其修订工具,以及截止到目前最新的修订进展。最后展望ICD-11未来的发展趋势,探讨ICD-11将对我国医疗信息化产生的影响。

基于云计算的黄河含沙量数据融合研究

针对黄河含沙量监测易受环境因素影响的特点,研究了基于云计算的分布式灰色数据融合技术,建立了黄河含沙量在线监测云平台。平台依靠分散在黄河流域的水温、测点深度等传感器建立分布式数据采集子云,然后用主成分分析法分析出含沙量监测的主成分因素,最后基于灰色GM(1,N)模型进行含沙量数据融合处理。为了比较灰色GM(1,N)模型含沙量监测的融合效果,在相同环境下进行了一元线性拟合、多元线性拟合的对比处理。结果表明,基于灰色GM(1,N)模型数据融合的精度最高,稳定性最强,能够拟合出较为准确的结果。

基于Sentinel-1与FY-3C数据反演植被覆盖地表土壤水分

基于新一代的Sentinel-1SAR数据与FY-3C的MWRI数据,研究植被覆盖地表土壤湿度反演方法。为消除植被对土壤湿度反演影响,首先利用FY-3C/MWRI的微波极化差异指数MPDI,建立植被含水量反演模型;然后,结合植被含水量反演模型和水—云模型,发展一种主被动微波联合反演植被覆盖地表土壤含水量模型;最后,在江淮地区开展反演试验,利用观测的土壤湿度数据进行反演结果的精度验证。结果表明:(1)对于植被覆盖地表土壤湿度反演,由FY3C/MWRI提取的MPDI对于去除植被影响效果较好;(2)相比于VH极化哨兵1号卫星数据,VV极化数据更适用于土壤含水量的反演,能够得到更高的土壤湿度反演精度;(3)哨兵1号卫星数据能够获得较高精度的土壤含水量反演结果,试验反演的土壤湿度值与实测值相关系数为0.561 2,均方根误差为0.044cm^3/cm^3。

基于Sentinel多源遥感数据的河北省景县农田土壤水分协同反演

植被覆盖层对微波遥感反演地表土壤水分产生重要影响。以河北省景县为研究区,基于Sentinel-1 SAR遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据,采用改进水云模型和Oh模型的组合方法,对植被覆盖地表土壤水分进行定量反演研究。结果表明:在Sentinel-1 VV极化条件下,改进水云模型和Oh模型的组合方法具有较高的反演精度,决定系数(R 2)为0.6530,均方根误差(RMSE)为0.0401 cm 3·cm^-3,平均绝对误差(MAE)为0.0327 cm 3·cm^-3,这3项反演精度评价指标均优于VH极化。该方法在获取高空间分辨率和高精度的植被覆盖区农田土壤水分信息方面具有较高的应用价值。

多时相SAR的喀斯特山区耕地表层土壤水分反演

农田土壤水分对作物估产和干旱监测具有重要作用,是喀斯特山区耕地精细化监测的重要参数。针对喀斯特地区耕地破碎、土壤水分反演易受云雾干扰等复杂环境影响,在地块尺度上,基于多时相Sentinel-1合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)和无人机RGB影像,利用水云模型和支持向量机回归模型反演烟草生长期的土壤水分。结果表明:①研究引入可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)代替传统的植被参数,结合VDVI的水云模型在喀斯特山区适用性良好,同极化方式的反演精度更高,决定系数为0.843,均方根误差为0.983%,为多云雨山区耕地土壤含水量反演提供了一种便捷方法;②烟草4个生长期内土壤含水量与降雨趋势保持一致,石漠化耕地土壤水分较低,与该试验区岩石裸露、地形复杂、难以灌溉关系密切;③土壤水分对烟草的生长影响显著,主要表现在高土壤水分起促进作用,低土壤水分起抑制作用,T1—T3时刻影响效果最为明显。研究为多云雨山区耕地土壤水分精细化反演提供了参考。

基于微波与光学遥感的石漠化地区土壤剖面含水率反演模型研究

土壤水是全球生态系统的重要组成部分,定量遥感估测喀斯特石漠化地区土壤含水率,可为石漠化治理和生态恢复工作提供基础数据和理论支撑.通过Sentinel-1A和Landsat 8影像数据,运用水云模型提取灌木林地和疏林地的土壤后向散射系数,并计算旱地与有林地的TVDI.并结合实测数据,利用拟合分析对不同深度土壤含水率进行建模,从而对土壤含水率进行反演.结果表明VH极化二次曲线模型和VH极化三次曲线模型分别适用于灌木林地0~5 cm和5~10 cm深度的土壤含水率反演,其R^2和RMSE分别为0.87、0.87和4.57%、4.29%.疏林地0~5 cm和5~10 cm深度土壤含水率反演宜选用VH极化指数回归模型和VH极化下的线性回归模型,各模型的R^2与RMSE分别为0.736、0.72和9.77%、11.28%.三次曲线模型和Logistic回归模型分别适用于旱地和有林地的土壤含水率的反演,各模型的R^2与RMSE在0~5 cm深度分别为0.85、0.69和2.88%、4.02%,在5~10 cm分别为0.76、0.23和3.5%、6.37%.

雷达数据辅助下的滑坡易发性评价

岩土体含水量对滑坡,尤其是土质滑坡的稳定性具有极大的影响。本文以三峡库区秭归段内土质滑坡作为研究对象,利用Sentinel-1雷达数据反演地表岩土体含水量来替代传统的湿度指数因子,在保持其他因子不变的情况下,构建二元逻辑回归模型进行滑坡易发性评价。结果表明,利用成功率曲线对结果进行分析,采用岩土体含水量因子时预测精度达到80.2%,高于采用地形湿度指数的77.2%。利用雷达数据反演得到的岩土体含水量代替地形湿度指数进行滑坡易发性评价精度较高、预测能力较强。

一种鲁棒的飞机零件多尺度特征点检测方法

针对飞机零件几何模型多尺度特征检测问题,提出一种鲁棒的多尺度特征点检测算法。算法首先设计一种L_(1)中值滤波算法获取无结构点云精准法线;然后基于计算得到的法线,计算各点的局部邻域波动,提取初始特征点;最后针对初始特征点数据冗余问题,提出一种收缩优化策略,计算最终特征数据点。试验结果表明,与传统的点云特征点检测方法相比,算法检测精度明显提升;其次,对于存在较大噪声的点云数据仍然能够有较好的提取效果,算法鲁棒性高。

干涉水云模型对不同极化方式哨兵数据估测森林生物量的精度比较

以帽儿山林场为研究区,运用C波段的哨兵1号双极化数据,通过水云模型和干涉水云模型(IWCM)联立,利用遗传算法确定初值和非线性最小二乘法解算参数,分别对VV、VH极化方式建立后向散射、相干性和森林生物量的关系模型估测森林生物量,并对帽儿山43块样地的后向散射系数和相干系数与森林生物量进行分析。结果表明:相干性比后向散射对于森林生物量更加敏感,尤其对于穿透性较弱的C波段,不存在饱和现象,利用干涉相干性估测生物量更加合适。VV极化方式估测森林生物量精度的R2=0.705、RMSE=29 t·hm-2,VH极化方式估测森林生物量的精度的R2=0.534、RMSE=40.48 t·hm-2,VV极化方式精度较高,更适合森林生物量估测。因此,运用哨兵1号数据和干涉水云模型,可以很好的估测森林生物量。

采空区三维激光扫描信息可视化处理集成系统研发（英文）

研发了集采空区激光扫描信息管理、空区激光探测点云数据去噪优化、空区三维模型构建及可视化显示和操作、模型编辑、剖面生成、空区体积及顶板面积计算、模型间布尔运算以及可与第三方软件交互等多种功能于一体的采空区三维激光扫描信息可视化集成处理系统。此系统具有界面简洁、数据导入导出接口丰富、集成度高及应用操作简便等特点。实践表明,该系统具有良好的稳定性和可靠性,且适应性强。