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21.
以艾比湖流域主要入湖河流为研究对象,在5月(丰水期)和8月(枯水期)分别沿博尔塔拉河(博河)和精河进行采样,采用平行因子模型(PARAFAC)和三维荧光区域积分法对水体三维荧光特性进行研究并对其与水质的关系在枯、丰水期下的变化进行探讨.结果表明①河流DOM在枯水期与丰水期都含有C1(240、425 nm) UVC类腐殖质,C2(225、290 nm)紫外区内络氨酸类有机物,C3(230/280、330 nm)蛋白类有机物,C4(265、260 nm)腐殖质类共4种组分.通过对水体三维荧光进行区域积分可以看出DOM荧光成分的占比在不同时期的变化.博河在枯水期时EEM光谱中的区域Ⅲ富里酸含量低于丰水期,枯水期时区域Ⅱ芳香类蛋白质、区域Ⅳ可溶性微生物代谢物以及区域Ⅴ类腐殖质酸高于丰水期;对于精河来说,区域Ⅱ芳香类蛋白质和区域Ⅳ可溶性微生物代谢物在枯水期的含量高于丰水期,区域Ⅲ富里酸和区域Ⅴ类腐殖质酸的含量枯水期低于丰水期,这表明水体腐质化程度较高.②本研究选取了一些常规的荧光指数来描述枯、丰水期水体的荧光指数特性.经研究发现,精河的荧光指数、自生源指数和腐殖化指数在不同时期的变化幅度较小,而博河的变化幅度较大.③将荧光指数与水质参数进行相关性分析并建模,结果表明枯水期自生源指数(BIX)与化学需氧量呈显著正相关,相关系数R=0.688;丰水期时BIX与铵态氮浓度呈显著负相关,相关系数R=-0.493.通过对比分析艾比湖主要入湖河流的三维荧光光谱特性与水质在枯、丰水期时的关系进一步表明水体中DOM的特性以及在枯、丰水期下的差异,为艾比湖流域的治理改善提供一定的理论支持和参考依据. 相似文献
22.
运用密度泛函理论(DFT)在ωB97XD/gen (O、H元素Aug-cc-PVDZ; Rb元素Lanl2DZ)基组水平上研究了[Rb(H_2O)_n]~+(n=1~12)水合团簇的结构和光谱学性质。研究结果表明,通过分析气相和液相中的稳定能以及水合团簇可知,稳定构型出现在8配位的团簇中。第一配位层水分子数为8时形成Rb~+第一近似饱和水合层。此外,拉曼光谱显示[Rb(H_2O)_n]~+(n=1~12)水合团簇中O-H伸缩振动峰随着水分子数增加发生移动和加宽,Rb~+发生水合时,O-H对称和非对称伸缩振动发生红移,随着水合数的增多,频率蓝移。此外,文中对拉曼光谱中O-H振动的频率位置结合团簇结构进行了说明。 相似文献
23.
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献
24.
机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类 总被引:1,自引:0,他引:1
机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明:随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。 相似文献
25.
26.
27.
基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明:与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。 相似文献
28.
传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
29.
波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
30.
高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。 相似文献