地表反照率对短波红外探测大气CO2的影响

在卫星短波红外遥感二氧化碳的过程中, 表征地表特征的地表反照率是影响探测精度的重要参数之一. 针对温室气体二氧化碳高精度探测的需求, 本文研究了地表反照率对正演模拟光谱和反演近地面二氧化碳平均柱浓度XCO₂的影响. 模拟计算结果显示, 地表反照率数值增大时, 观察的光谱强度也相应增大, 并且在O₂-A波段造成的光谱差异比1.6 μm波段高出一个数量级, 即地表反照率在O₂-A波段的影响比较大. 选取了两个不同地表类型的实际观测光谱, 仅改变O₂-A波段和1.6 μm波段地表反照率数值, 得出草地点在O₂-A波段地表反照率达到0.25的误差时, 会给XCO₂的反演结果造成大于1%的相对误差, 而1.6 μm波段的地表反照率变化对XCO₂的反演结果造成的误差可以忽略不计, 说明了地表反照率在反演XCO₂过程中的重要性主要来自对O₂-A波段的影响. 此研究表明了地表反照率在卫星遥感温室气体过程中的重要性, 为提高遥感探测二氧化碳的精度提供了重要的理论依据和指导.     

编码孔径光谱成像仪光学简化彗差对图谱反演误差分析

编码孔径光谱成像技术是近年来发展起来的一种新型光谱成像技术, 该技术在一次像面采用特定的编码模板对目标进行编码, 结合特殊的采样成像方式, 获得满足景物重构的采样数据量, 实现了空间信息和光谱信息的高精度重构, 具有高光通量、高信噪比等优势.但该技术实际的光学系统设计, 以及相应加工和装调过程中各种误差的存在, 将逐一传递反映到探测器精度与编码后图谱采样精度的不匹配, 这会引发最终重构图谱质量降低.本文侧重分析研究光学系统设计和研制装调中光学彗差相对设计值间存在的偏差, 通过几何光线追迹与波前像差联合计算的方法, 在成像面仿真出不同数值程度的彗差矩阵, 并以此来分析不同彗差下对重构图像质量的影响结果.并用其分析结论作为依据, 改进了编码孔径光谱成像仪的设计和研制, 提供了相应图像成像反演结果, 由此确保了编码孔径光谱成像仪的成像优势.     

基于O2-O2吸收的非相干宽带腔增强吸收光谱浓度反演方法研究

针对传统非相干宽带腔增强吸收光谱浓度反演方法的定量结果易受镜片反射率标定误差的影响问题, 提出了一种基于测量大气O₂-O₂吸收的浓度反演方法. 该方法是将非相干宽带腔增强吸收光谱技术的光学增强腔等效成吸收光程不随波长变化的多次反射池, 首先根据测得的宽带腔增强大气吸收谱和参考谱计算出光学厚度, 并应用差分光学吸收光谱算法拟合修正后的气体吸收截面到光学厚度, 反演得到大气中O₂-O₂以及被测气体的柱浓度, 然后根据O₂-O₂在大气中的含量已知且相对稳定这一特性, 确定出等效多次反射池的吸收光程, 最后从被测气体的柱浓度中扣除吸收光程信息得到被测气体的浓度值. 以监测大气中NO₂实验为例, 应用该方法在454-487 nm波段反演得到了大气NO₂的浓度(1-30 ppbv范围内), 并将反演结果与传统浓度反演方法的结果进行了对比, 发现两者的不一致性在7%以内. 实验结果表明, 非相干宽带腔增强吸收光谱技术可以利用大气O₂-O₂的吸收来定量其他被测气体的浓度, 而且定量结果对镜片反射率的标定误差不敏感.     

生物斑图中Gray-Scott模型的数值求解及参数反演

生物斑图中反应扩散模型数值解及其参数反演的研究是非常有趣和重要的.主要以生物斑图中Gray-Scott模型为研究对象,对其正、反问题进行研究,提出了一种新的算法-DE-ME算法,并通过数值算例模拟验证了其在求解Gray-Scott模型参数反演问题中的可行性及有效性.结果表明此混合算法能快速有效地解决此类反应扩散模型参数反演问题.     

涡激响应尾流双振子模型的参数反演方法

尾流双振子模型是研究圆柱结构涡激振动响应的重要模型,模型参数的准确确定对悬浮隧道设计理论具有重要意义.首先通过降阶法将多变量二阶非线性常微分方程组的尾流双振子模型变换为一阶方程组.然后给出一种新型的圆柱结构水槽试验设计方案,其中试验模型的刚度能够较好反映悬浮隧道等实际工程结构的刚度,基于相机动态捕捉和视频识别计算机程序,获取圆柱结构在水平和竖直方向的位移试验数据.基于试验结果和龙格-库塔方法求解一阶方程组,采用BP神经网络智能算法对模型参数进行反演,同时利用遗传算法对神经元的初始权值和阈值进行优化,所得结果平均误差仅为5.50％,优于遗传算法和未优化的BP神经网络模型.结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络智能算法能够精确实现尾流双振子模型的参数确定,为圆柱结构涡激振动响应分析提供理论基础.     

改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型

为了通过植被指数（VI）准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数（LAI）,提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法（QGA）进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明：（1）对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。（2）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。（3）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。（4）改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。（5）五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。     

基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究

土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉（Cd）含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线（350～2 500 nm）;为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析（PCA）对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘（PLSR）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好（R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39）。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。     

可见光-近红外、中红外光谱的土壤有机质组分反演

土壤有机质是土壤肥力的物质基础,其含量的高低是评价土壤肥力的重要标志。土壤有机质组分根据其溶解性可分为胡敏素(HM)、胡敏酸(HA)、富里酸(FA),不同组分的肥力特性差异显著,因此,土壤有机质组分数据可更加全面、客观的反映土壤肥力状况。传统土壤土壤有机质及组分的测定工序繁杂,效率低下且时效性差,大量研究表明高光谱技术能有效提高土壤属性的检测效率并降低测试成本,但关于可见光-近红外、中红外光谱检测土壤有机质组分的报道鲜见。为了探索中红外光谱及可见光-近红外-中红外组合光谱对土壤有机质组分检测的可行性,并对比有机质单一光谱模型与有机质不同组分的组合光谱模型的预测精度,以南疆地区农田土壤为例,在阿克苏及和田地区共采集93个土样,进行有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量及光谱数据的测定。其次,利用可见-近红外(VNIR)、中红外(MIR)及其组合光谱(VNIR-MIR)三种光谱数据集,采用偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)三种建模方式对土壤有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量进行组合模型分析预测。结果表明：(1)土壤有机质及各组分均与光谱反射率有较好的相关性,土壤有机质及组分在MIR谱段的特征波段数量明显多于VNIR谱段。(2)有机质最优预测模型的模式为VNIR-MIR-RF,该模型的决定系数R2为0.90;胡敏素与胡敏酸最优预测模型的模式均为VNIR-RF模型,R2均为0.92;富里酸最优预测模型的模式为MIR-RF模型,R2为0.94。(3) 基于胡敏素、胡敏酸和富里酸的有机质组合光谱模型的预测精度明显高于有机质单一光谱模型,两种模型的R2分别为0.93和0.90。实现了土壤有机质组分的高效快速反演,且基于有机质组分的组合模型提高了土壤有机质预测精度,为南疆地区大尺度土壤肥力的鉴定与精准施肥提供重要的参考价值。     

A general Mobius inversion transform formula for hcp lattices and its application

In this paper,we present a general Mobius inversion transform formula for hcp lattices.This formula can be applied to hcp lattices with a non-ideal c/a value and to obtain the pair potential between atoms in these lattices from the cohesive energy.Also,the three-body interaction among atoms in the lattices can be taken into account in the method.This method gives a useful means to obtain interatomic interactions in the interatomic force model.The method has been applied to zinc,and the pair potential obtained is used to calculate the phonon dispersion relations for some high-symmetry directions.It is found that,by properly considering a three-body interaction,one can acquire satisfactory results.     

多缝衍射反演光谱学的稳定性理论研究── 一种第一类Fredholm积分方程数值解之稳定性分析

作者在前文￣（１，２）中通过计算机模拟实验给出了由多缝衍射反演光谱学的积分方程─一种第一类Ｆｒｅｄｈｏｌｍ积分方程─获得稳定线性方程组的条件，本文将进一步从数学上利用积分方程的本征值理论分析计算机的实验结果，阐明这些条件使线性方程组稳定的机制。