Landsat7 ETM+ SLC-OFF数据的修复及其在武汉东湖水质反演中的应用

自从2003年5月31日,从陆地卫星 7发回的ETM+图像数据就存在缺陷。这是由于增强专题制图仪的扫描线校正器发生故障引起的。这些称为SLC OF数据的图像有一些黑色的不存在任何数据的扫描行。丢失的数据约占全景数据的25％,使它们难以正常使用。但是,数据本身仍然保留了良好的辐射和几何性质,如加以妥善修复,仍可以在一些特殊领域中使用。首先介绍了如何使用自适应局部回归算法(ALR)恢复这些图像,然后使用修复后的图像反演武汉东湖的水质参数。结果表明：ALR算法可以对SLC OF图像进行较好的修复,而且利用修复后的图像和东湖的地面水质监测数据,通过多元逐步回归分析,可以建立很好的叶绿素a、透明度、总磷以及总氮等水质参数的经验遥感反演模型,模型的相关系数R²分别为0.86、0.75、0.73和0.71。反演得到的水质参数分布与实际情况符合。这些数据有许多优点,如空间分辨率高、存档数据非常丰富、可以从NASA的服务器免费下载等。在其他遥感数据不足或无法获得的情况下,这些数据经过适当的修复,可以作为补充或替代数据使用。〖     

人工神经网络在水环境质量评价中的应用

为了将人工神经网络应用于水环境质量评价,应用了人工神经网络Ｂ—Ｐ算法,构造了水环境质量评价模型,该模型应用于实例评价结果表明,人工神经网络用于环境质量评价具有客观性,通用性和实用性。     

关于水污染物排放总量的核定

系统分析了水污染物排放总量核定不同层次的信息关联和相关的特征信息间的相互关系，指出城市是最基本的总量核定对象；阐述了现行环境监测与环境管理制度对水污染物排放总量核定存在着不完全信息问题；指出环境管理部门不掌握的部分排污总量信息对总量控制整体的影响相当大，应对排污总量进行全面、科学的核定。     

污泥热干化含水率实时监测的HBA-SVM回归模型研究

利用网格划分法和黑盒法采集分析污泥含水率的实时监测数据,探讨热干化系统湿热空气的性质和计算方法,研究回风口排湿速率和干化时间与污泥含水率的关系。在污泥干化领域尝试引入最新蜜獾算法(HBA),优化支持向量机(SVM),构建HBA-SVM回归模型,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)优化的SVM回归模型进行对比分析。结果表明：回风口排湿速率和污泥含水率随干化时间增加呈非线性降低,排湿量下降的变化速率略高于含水率。HBA-SVM的决定系数(R²)是0.996 5,均方根误差(RMSE)是0.979 2,离散度更低,精确度更高;将模型移植到嵌入式系统,经现场试验验证,综合预测精度可达90%以上,是实际污泥含水率监测的一种有效方法。     

基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估

近年来,京津冀地区采取了大量污染减排措施进行大气污染治理,如何客观评估减排效果是目前大气环境领域的研究难点.为准确评估大气污染过程的减排效果,本文利用北京地区常规气象资料、国控站PM_(2.5)浓度资料,遴选了北京地区2018年3月11—14日和2013年3月14—17日两次空气污染过程,计算了大气容量系数、静稳指数,并利用KNN数据挖掘算法和WRF-Chem模式,对比分析了有无减排条件下的PM_(2.5)日均浓度.结果表明:两次空气污染过程的天气形势和局地气象条件较相似,就大气热力和动力的垂直结构来看,2018年空气污染过程比2013年空气污染过程的大气稳定性更强、边界层高度更低、环境容量更小,但PM_(2.5)峰值浓度却显著下降,平均浓度明显降低,PM_(2.5)小时浓度的增长趋势相对平缓,重污染持续时间缩短.KNN数据挖掘算法减排评估结果显示,该方法能够较好地预测PM_(2.5)日均浓度的变化趋势,2018年3月11—14日,在减排和不减排情景下PM_(2.5)日均值分别为171和229μg·m~(-3),减排使得污染过程PM_(2.5)平均浓度下降了25.3%.数值模拟结果与KNN数据分析结论吻合,进一步验证了减排措施的有效性.综合看来,2018年空气污染过程中PM_(2.5)浓度相比历史相似气象条件下的污染过程显著降低,这是长期大力度减排效果的体现.     

气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法

通过Mie散射理论公式构建目标函数,利用免疫进化算法对气溶胶等效复折射率的实部和虚部进行协同优化,据此创新性地提出了气溶胶等效复折射率反演的新途径.基于成都市2017年9~12月逐时的气溶胶散射系数和吸收系数观测数据以及该时段同时次GRIMM180大气颗粒物监测仪的连续监测资料,研究结果表明,气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法不仅是普适的,而且还具有收敛速度快、计算稳定和求解精度高等特点.通过与其它气溶胶等效复折射率反演方法的对比分析,进一步论证了新方法的优势,这为气溶胶等效复折射率演变机理以及气溶胶吸湿性增长模型的后续研究提供了算法保障.     

静止水色卫星GOCI及其应用进展

海洋水色遥感技术是新兴的探测技术,能够通过遥感平台上搭载的探测器对海表水色信息进行探测进而获取海洋信息。随着极地轨道卫星发展逐渐成熟,地球静止卫星也进入了发展阶段,开启了水色遥感技术的新时期。本文基于地球同步卫星的优势特点,着重总结了第一颗地球静止水色卫星GOCI(geostationary ocean color imager)的主要参数信息及标准水色算法,同时对各算法的应用范围、计算公式及各方法的联系进行了简要的介绍,并针对其实际应用进行了讨论,验证了GOCI数据的实用性,最后指出了GOCI在目前研究过程中存在的问题,并对第二代地球同步遥感器进行简要论述,以期为海洋探测研究提供更多的技术支持。     

应用BP神经网络实现环境监测的优化布点

环境监测的合理布设关系到只有用量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境的质量,采用传统的优化统计模型对监测数据进行处理一限较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与人有适应能力强、客观性好的特点,提出将人工神经网络ＢＰ与逐步聚类分析物思想相结合,实现对环境测点的逐步聚类优选,用该方法对贵阳市１９９２－１９９３年期间的１６个大气环境测占煌监测数据进行优选,得到的６个优点选点符合实际结果。     

改善ECG中50Hz干扰的抑制性能

为改善心电图中５０Ｈｚ市电干扰的抑制性能,在采用简单的凹口滤波器的自适应干扰地消器的情况下,采用变动量ＬＭＳ算法,通过计算机模拟,从收敛性能和运算量等方面对ＬＭＳ算法和变动量ＬＭＳ算法算比较分析。     

VSS算法用于抑制心电图中50Hz干扰

由于可变步长ＬＭＳ（ＶＳＳ）算法能有效地改善ＬＭＳ算法存在的收敛速度与收敛误差之间的矛盾,因此可以显著地提高对干扰的抑制性能。为进一步改善心电图（ＥＣＧ）中的５０Ｈｚ干扰的抑制性能,本文应用ＶＳＳ算法。通过模拟实验分析了参数与抑制性能的关系,并从各方面与ＬＭＳ算法和其它改进的ＬＭＳ算法进行比较。