黄河上游茨哈峡至积石峡段鱼类资源调查(2005-2010年)

2005 2010年对黄河上游茨哈峡至积石峡河段进行鱼类资源调查.结果表明,该河段分布有鱼类39种,分别隶属6目9科29属.鲤形目为主要类群,共2科8亚科20属27种,鲤科16属16种,鳅科4属11种;鲑形目2科3亚科4属5种;鲈形目2科2属4种;鲇形目、鳉形目、合鳃鱼目各1科1属1种.采集到鱼类36种,新增补鱼类7种(其中土著鱼类1种,外来鱼类6种).Margalef丰富度指数为0.692～1.753,香农威纳生物多样性指数为0.796～1.734,Shannon-Wiener改进指数为2.699～9.349,Wilhm改进指数为0.733～1.839,辛普森指数为0.406～0.764,Pielou指数为0.495～0.850.这表明该河段鱼类多样性不高,各样点间差异不显著,但不同水域渔获物组成存在一定的差异.本文对重要土著鱼类和外来鱼类的生态习性进行调查,并对鱼类资源衰退进行分析,提出了保护建议.

基于VIC模型与集合卡尔曼滤波的土壤水分同化研究

基于可变下渗能力水文模型(Variable Infiltration Capacity,VIC)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)算法发展了一种土壤表层水分的数据同化方案,并在新疆维吾尔自治区的森林、高盖草和低盖草3种植被覆盖类型地区进行试验。在同化过程中,有强降水存在时,3种植被覆盖类型的同化值均比实际测量值高;降水较少时,高盖草和低盖草两种类型的同化值比实际测量值略低,而在森林地区,同化值比实际测量值略高。总体上,该同化方案得到的结果比VIC模拟得到的结果更接近于实际测量值,取得较好同化效果

Soil Moisture Assimilation Based on Variable Infiltration Capacity and Ensemble Kalman Filter

基于可变下渗能力水文模型(Variable Infiltration Capacity,VIC)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)算法发展了一种土壤表层水分的数据同化方案,并在新疆维吾尔自治区的森林、高盖草和低盖草3种植被覆盖类型地区进行试验。在同化过程中,有强降水存在时,3种植被覆盖类型的同化值均比实际测量值高;降水较少时,高盖草和低盖草两种类型的同化值比实际测量值略低,而在森林地区,同化值比实际测量值略高。总体上,该同化方案得到的结果比VIC模拟得到的结果更接近于实际测量值,取得较好同化效果

基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展

总结了近年来国际上图像融合以及支持向量机的应用的研究进展,分析了支持向量机用于遥感图像融合分类的趋势、优势以及目前存在的问题,指出了该研究领域的研究方向。

Quantitative retrieval of soil salt content based on remote sensing in the Yellow River delta

以黄河三角洲地区为实验区域,利用实测的土壤全盐含量数据,结合中国产的中巴地球资源卫星02B(CBERS-02B)多光谱遥感影像,分别应用传统的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型,对其进行含盐量反演建模,并对2种模型的精度进行比较.实验表明,应用BP人工神经网络建模,明显改善了反演精度;且该反演模型更适宜于高盐度区域(全盐含量>1%)土壤含盐量反演制图,具有较好的应用前景

Spectral Analysis and Retrieval of Soil Organic Matter in Coastal Zone of Laizhou Bay

利用土壤光谱反射率预测海岸带典型土壤有机质含量。对莱州湾海岸带典型地区97个土壤样本的光谱反射率特性进行分析;把光谱曲线划分为4个区域;提取每个区域的代表性特征参数;与土壤有机质含量进行相关性分析;最终选用458～587.1nm区间的挠度(相关系数达0.87)作为自变量进行模型回归;并利用均方根误差(RMSE)和预测残差(RPD)进行模型检验与评价。结果表明;以458～587.1nm区间的挠度作为自变量建立的对数函数预测模型具有较高的精度和稳定性;经验证计算出其RMSE为0.39;RPD为2.5;该模型应用效果较好

黄河三角洲土壤含盐量定量遥感反演

以黄河三角洲地区为实验区域,利用实测的土壤全盐含量数据,结合中国产的中巴地球资源卫星02B(CBERS-02B)多光谱遥感影像,分别应用传统的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型,对其进行含盐量反演建模,并对2种模型的精度进行比较.实验表明,应用BP人工神经网络建模,明显改善了反演精度;且该反演模型更适宜于高盐度区域(全盐含量>1%)土壤含盐量反演制图,具有较好的应用前景

综合视觉特征度量与SVM的遥感图像检索方法

基于支持向量机(SVM)的相关反馈算法在反馈过程中只利用SVM的分类器,反馈结果排序会出现一定错误,提出一种改进的相关反馈策略,将图像的视觉特征度量函数和SVM分类器函数进行线性加权,作为相关反馈中的相似性度量准则.实验表明,改进策略能够优化遥感图像检索排序结果,提高检索的精度

Remote sensing image retrieval method integrating feature similarity measurement and SVM

基于支持向量机(SVM)的相关反馈算法在反馈过程中只利用SVM的分类器,反馈结果排序会出现一定错误,提出一种改进的相关反馈策略,将图像的视觉特征度量函数和SVM分类器函数进行线性加权,作为相关反馈中的相似性度量准则.实验表明,改进策略能够优化遥感图像检索排序结果,提高检索的精度

基于LBV数据变换方法的海岸带多光谱影像分类方法研究

在传统的海岸带多光谱影像分类方法的基础上,提出了运用LBV数据变换方法对海岸带多光谱影像进行地物分类识别的方法,通过图像数据变换能够分别提取出表示地物总辐射水平、可见光-近红外辐射平衡和表示波段辐射变化矢量(方向和速度)L、B、V的值。通过应用青岛海岸带TM多光谱影像,提取LBV变换图像并与原始假彩色合成图像比较,分别进行监督分类试验。运用LBV数据变换方法获得的图像信息量更丰富,地物类别更鲜明,有利于图像的目视解译,分类精度提高约3.12%。