摘要：农作物冠层的结构参数,如叶面积指数与平均叶倾角,是影响太阳辐射在农田内进行重新分配的重要参数。在农业工程中,以玉米与小麦为例,这些参数的测量以传统的手持仪器为主,需要消耗较大的人力和时间,难以被应用于大区域尺度、长时间序列结构参数获取。该文设计并实现了一种基于无线传感器网络技术的农作物结构参数自动测量系统。系统由冠层上、下部光强测量节点、数据汇聚节点以及数据无线传输的路由节点组成,通过测量不同太阳高度角下冠层透过率来求解冠层的结构参数。数值模拟结果与野外实测结果表明,该文所用的结构参数反演算法稳定,测量系统可以较好的探测一天之中不同太阳高度角下的植被冠层太阳辐射透过率,基于方向透过率计算得到的叶面积指数与LAI2000仪器测量结果有较好的相关性,平均叶倾角和理论分布模式计算结果基本一致。该系统可以应用于对大区域尺度上的农作物长时间序列连续观测,提高农作物结构参数测量的自动化程度。

摘要：为获取城市尺度空间连续准确的PM_(2.5)浓度,该文以北京市为研究区,充分考虑气溶胶光学厚度和气象因素的影响,利用2017年MODIS 3km AOD产品和ECMWF-ERA5气象再分析资料,结合空气质量监测站点的PM_(2.5)数据,分别基于随机森林、多元线性回归、支持向量机和神经网络方法反演近地面的PM_(2.5)浓度,结果表明:随机森林的反演精度最高、效果最好,其平均绝对误差(MAE)为12.08μg/m^3、均方根误差(RMSE)为18.42μg/m^3;对自变量进行重要性分析,气溶胶光学厚度对PM_(2.5)反演模型的影响最大,其次为相对湿度、边界层高度和2m气温。利用随机森林模型反演非采暖期(4-11月)的PM_(2.5)浓度,并进行时空分析,结果表明:PM_(2.5)月均浓度差异显著;空间分布呈现出中部、南部和东部较高,北部、东北部和西南部较低的特点;变化幅度呈现出中部和南部较大,西北部和西南部较小的分布特点。

摘要：建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大。当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间。近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步发展。本研究借鉴经典的实例分割算法Mask R-CNN和语义分割算法U-Net的思想,设计了一种将语义分割模块植入实例分割框架的深度神经网络结构,利用多种任务之间的信息互补性来提升模型的泛化性能。自底向上的路径增强结构缩短了低层细节信息向上传递的路径。自适应的特征池化使得实例分割网络可以充分利用多尺度信息。在多任务训练模式下完成了对遥感影像中建筑物的自动分割,并在经典的遥感影像数据集SpaceNet上对该方法进行验证。结果表明,本文提出的基于多任务学习的建筑提取方法在巴黎数据集上建筑实例分割精度达到58.8%,在喀土穆数据集上建筑实例分割精度达到60.7%,相比Mask R-CNN和U-Net提升1%~2%。

摘要：中分辨率成像光谱仪(M OD IS)已在全球资源环境监测中发挥了重要作用,但是它的低分辨率成为提高分类精度的阻碍。利用M OD IS的高时间分辨率弥补其低空间分辨率的不足,设计分类器改善分类精度。利用2003年23个时相的M OD IS_EV I图像,构建华北平原植被指数图像时间立方体。在谐波分析去噪标准化基础上,从EV I时间谱上提取5个表征物候差异的特征向量,结合表征地气交互作用差异的地表温度(LST)信息及表征地表固有的空间分异特征的坡度信息,建立分类二叉树进行土地覆盖分类。结果表明,与2000年TM分类结果的总体一致性为75.5%,K appa系数为0.68。而NA SA U SG S基于M OD IS分类精度为66.0051%,K appa系数为0.3209。进一步与2003年耕地面积的官方统计资料的比较表明,该文的估算误差为34.0507 khm2,而NA SA U SG S的估算误差高达66.1205 khm2。研究表明利用高时间分辨率的M OD IS植被指数时间序列获得较高精度的土地覆盖分类结果是可能的。

摘要：中国典型地物标准波谱知识库建设成败的关键是如何利用遥感技术为社会服务,所以探讨基于波谱库的研究是波谱知识库亟待解决的难题之一。该文在波谱知识库体系结构的基础上,重点阐述了基于波谱知识库的应用示范系统的组成、总体设计、处理流程和结果的呈现形式,以及要实现这一应用示范可能遇到的难点和关键性的技术问题;突出强调了应用示范系统在整个波谱知识库系统中的重要作用,从而可以推动遥感技术的发展。

摘要：针对传统多目标优化算法存在计算复杂且效率偏低的问题,本文提出了一种基于替代模型的多目标优化方法.即建立人工神经网络模型代替城市水文水动力模拟模型,再耦合NSGA-Ⅱ优化算法估计最优Pareto解集.选择典型城市中心集水区作为研究区,选用反向传输神经网络构建替代模型,采用平均相对误差绝对值、相关系数、均方根误差和纳什效率系数对替代模型的预测性能进行评估,结果表明替代模型具有较高的精度(误差90%).在此基础上,研究了不同降雨重现期下最小化工程成本和最大化灾害减少比率的蓄水池多目标优化问题.优化结果表明:每个重现期下的最优方案都能够有效地降低最大积水深度(26%～41%)、平均积水深度(13%～33%),减少积水面积(11%～39%)以及洪峰流量(5%～16%).通过对比传统优化模型和基于替代模型的优化模型的计算时间成本,结果表明后者在保证精度的同时能够节省约99%的时间.本文提出的方法能够为洪水风险管理系统的优化设计提供参考思路并提高优化效率.

摘要：典型地物波谱特征是遥感仪器波段选择的依据,是遥感解译的基础。我国已经积累了大量的地物波谱数据,而且即将获得更多的地物波谱数据。如何有效地管理数据?从观测波谱数据中挖掘出观测间隙的波谱数据?该文按照参数配套原则,提出用树状结构的事实表和分维表实现数据管理。基于相关作物模型和数据挖掘方法采掘观测间隙的光谱数据,并用北京顺义野外实验SE590波谱数据为实例介绍一种地物波谱数据仓库系统的设计。

摘要：利用机载遥感数据,模拟了可见光/近红外卫星成像,旨在探讨遥感数据模拟的原理和方法.在模拟过程中,从遥感信号的辐射传输机理出发,综合考虑各种影响因素,对机载图像模拟星载图像的技术流程进行了一体化设计,将大气影响和空间分辨率转换进行了有机结合.对MODTRAN 4.0大气辐射传输程序的改造,使其输出符合模拟需求的6个辐射亮度值,并在此基础上建立了具有广泛适应性的大气辐射计算的查找表.对大气点扩散函数的解析近似进行了改进并软件实现,将其与改造后的MODTRAN程序结合,模拟临近像元效应.采用定量化的指标,通过比较模拟图像和实际遥感图像,对成像模拟精度进行了评价.

摘要：波谱特性是地物目标的基本特性之一,是定性、定量遥感的基础。我国新一代地物波谱库建设以目标地物结构、波谱、知识库、模型库的相互配套为特色,旨在解决以前地物波谱库建设和使用中存在的一些问题,使地物波谱库在空间信息产业化过程中发挥更大的作用。论述了遥感模型库在新一代波谱数据库中的地位和作用,并就遥感模型库的组成、网络环境下的体系结构与开发技术,以及波谱知识库和元数据支持下的遥感模型库运行机制进行了探讨。提出基于网络的三层分布式遥感模型库体系结构和基于组件的模型库构建方法。同时还根据遥感模型库建设的具体情况,讨论了遥感模型方法元数据,并提出基于元数据的遥感模型库管理和运行机制。上述设计思想保证了遥感模型库具有动态的扩充机制和较强的代码可重用性,使模型库能够得到及时更新和扩充,从而保持库的先进性与实用性。

摘要：基于特定行业的企业联系数据研究城市网络具有独特的价值,对理解产业格局和城市功能都有重要意义。本文利用中国A股上市医药企业总部和子公司区位信息,研究中国医药行业的城市网络空间结构及其特征。研究发现:(1)中国医药企业总部主要集中在沿海三大经济区,即京津冀、长三角和珠三角地区;(2)中国医药企业的城市网络大致呈现以京津冀、长三角、珠三角、成渝地区及武汉为中心的菱形结构;城市网络之间的联系强度差异显著,主要通过等级扩散和邻近扩散形成,表现在发达城市之间及距离相近者联系较强;(3)发达城市在网络中普遍具有较高的权力和影响力,部分药材资源丰富的中小城市也在网络中发挥重要作用;(4)中国医药行业仍处于国际化的初期阶段,在该行业拥有较强国际联系的城市有杭州、深圳、昆明、天津等;(5)医药产业不同行业城市网络空间格局差异较大,北京、上海、武汉等大城市在各个网络中都发挥重要节点的连通作用。