基于快速定点学习算法的高光谱遥感信息提取

高光谱遥感通过航空或航天成像光谱仪获得地物的连续光谱信息,可探测到普通遥感不能探测到的物质。而独立成分分析技术是一种基于信号高阶统计特性的分析方法,在利用该方法进行高光谱数据处理时,将待识别的地物作为独立成分表示出来,可得到地物之间的分离度最大化。通过对高光谱遥感图像数据的特性进行分析,使用USGS光谱库中的矿物光谱作为端元信号,构造模拟的高光谱遥感图像,证明了快速定点学习算法在高光谱遥感矿物蚀变信息提取中的有效性。     

基于高分辨率遥感影像的桑树信息提取研究——以广西鹿寨县为例

采用高分辨遥感影像提取农作物信息在北方区域得到了深入的研究和广泛应用,但受到南方地形复杂、气候差异等条件的影响,采用遥感技术提取南方农作物信息的研究甚少。鉴于此,该文以广西鹿寨县为例,采用2012年9月的高分辨率Rapid Eye遥感影像为主要研究数据源,利用面向对象的遥感图像分析方法,结合高程数据模型DEM和GPS野外采集数据,综合桑树在遥感影像上的形状特征、颜色特征、光谱特征、纹理特征、位置特征(拓扑特征)提取桑树信息,并对其分类结果进行精度验证和评价。研究结果表明,提取桑树信息的总精度达到91.96%,Kappa系数达到0.839 1,满足使用的精度要求。面向对象的图像分析方法为高分辨率遥感图像信息提取农作物信息提供了新的思路,该方法与基于像元的分类技术相比,突破了过多地关注地物局部细节而难以提取地物的整体结构信息的缺陷,避免了"椒盐现象"的产生,有效地提高了农作物识别的精度和效率,这对提取广西大宗农作物信息具有一定的借鉴意义。     

基于Landsat-TM和测量地物光谱耦合分析——以开封地区为例

地物光谱数据是遥感技术之基础资料,是建立地面数据和遥感数据关系的桥梁;在对遥感机理和地物光谱理论深入理解的基础上,用回归分析思想探讨遥感影像光谱与实测相应地物光谱的耦合程度,两者的相关系数ρ=0.8689,相关性较好,因此可以将经过大气校正后的影像光谱值代替实测地物的光谱值进行相关的分析。     

基于SAR提高喀斯特地区LUCC光谱分类精度研究

喀斯特地区复杂地表形态导致地面调查可深入性差、精度不高,遥感则作为该区有效监测与研究人类活动对土地利用(LUCC)方式与利用程度影响的主要手段。文章利用ALOS多光谱数据与Terra SARX的数据进行融合,讨论了HH极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据LUCC分类的精度,并比较了不同融合方法对地物识别。结果表明:2种数据之间的融合充分利用了多光谱的光谱信息与HH极化数据丰富的结构与纹理的特征,增强了不同地物之间的光谱差异,提高地物可分性;PC法融合、IHS法融合分类精度较单独使用ALOS多光谱数据分类精度分别提高了8%与13%,而且由于HH极化对植被含水量的敏感性,提高了"插花"分布的旱地与草地、林地等由植被覆盖的土地利用类型的区分精度。通过该研究探讨了HH极化数据与多光谱数据融合在地表信息提取中的应用,拓展了遥感数据在喀斯特地区土地利用领域应用的范围。     

高光谱遥感矿产资源探测软件研制与问题探讨

针对高光谱遥感矿产资源探测的处理流程和实施算法,从光谱特征提取、光谱解混及地物分类识别和填图3个方面涉及的关键技术展开了简述。在此基础上基于IDL研发了高光谱遥感资源探测软件。软件集成了影像特征分析、影像信息提取、端元提取、混合像元分解、蚀变填图、成矿远景区分析等功能模块。同时,对存在的问题,从波谱库构建、基于高光谱的资源深部探测、岩矿光谱特性机理分析、高光谱遥感影像高性能处理等方面进行了探讨。     

基于残差U-Net的遥感影像土地覆盖类型自动分割

研究目的:土地覆盖的准确分割对于土地调查和规划具有重要意义。针对传统方法对于高分辨率遥感影像分割存在精度和效率较低等问题,提出了深度学习遥感影像分割方法。研究方法:以2 m高分辨率遥感影像为数据源,选用一种加入残差块的U-Net模型(ResU_Net),对目标区域进行基于深度学习的土地覆盖分割,并与SVM、PSPNet、U-Net分割方法进行对比。研究结果:ResU_Net能够更加准确地表达高分辨率遥感影像的地物信息,该方法总体分割精度达到85.50%,Kappa系数为0.7603,总体精度和Kappa系数均高于SVM、PSPNet和U-Net分割方法(总体精度:ResU_Net(85.50%)>U-Net(79.44%)>PSPNet(78.90%)>SVM(66.80%))。研究结论:ResU_Net模型对高分辨率遥感影像的土地覆盖分割效果更优。     

基于RBF神经网络的高光谱遥感影像降维及分类

高光谱遥感影像数据量大,针对该特点,为尽可能保留数据中有价值的信息,首先采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)方法对高光谱遥感影像数据进行降维,接着应用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法对其进行分类处理。实验结果表明,分类精度可达到70%以上,具有良好的分类效果,证明了该方法的可行性。     

Markov随机场模型在多光谱遥感图像分类中的应用

在多光谱遥感图像分类中通过引入Markov随机场模型,从而实现利用类别的空间相关性来提高地物的分类精度.文章给出了方法的原理、实现方法及一个应用实例.     

高分1号冬小麦解译面积核算方法研究

[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。     

基于GF-1 PMS影像的柠檬种植面积估算

为应用国产高空间分辨率影像快速、准确估算丘陵区柠檬种植面积,文章基于GF-1 PMS影像使用不同数据预处理及分类法估算柠檬种植面积。通过对影像进行大气校正、数据融合、滤波等处理,分别得到光谱反射率数据、融合影像和纹理特征数据(分辨率分别为8m、2m、2m)。通过可分离性分析,发现荒草地和未成林柠檬的可分性最差,二者在光谱反射率数据、融合影像和纹理图像中的可分性数值均小于1.8,是影响柠檬分类精度的主要因素。基于最大似然法的分类精度评价结果显示,纹理图像数据估算精度好于8m分辨率的多光谱反射率数据和2m分辨率的融合图像,适当的影像预处理有助于提高监督分类精度。对比基于最大似然法的精度,基于面向对象法的柠檬面积估算精度达95.09%,高于监督分类法的,使用GF-1 PMS影像估算柠檬面积最优方法为面向对象法。该研究为应用国产高分辨率遥感数据快速、准确估算丘陵地区果树种植面积提供了相关参考。     

中国林纸产品国际竞争力实证研究

以木浆、纸浆和纸张为研究对象,以世界林纸产业先进国家为参照,使用国际市场占有率和贸易竞争指数两个指标实证分析了我国林纸产品的国际竞争力。研究表明我国的林纸产品的国际竞争力与世界林业发达国家相比有很大差距。在分析影响林纸产品国际竞争力因素的基础上,提出了提高我国林纸产品国际竞争力的若干对策。     

风浪谱模型在苏北辐射沙洲海域的应用研究

通过分析和比较几种常用的近岸波浪数值模式,选用了基于波能平衡方程和波作用守恒方程的近岸风浪谱模型,建立了苏北辐射沙洲海域的波浪传播计算数值模型,并对苏北辐射沙洲海域的波浪的传播过程进行数值模拟。模型能充分考虑外海波浪在传播的过程中受到风的影响,能够模拟波浪传播过程中的浅水变形、折射、破碎、底摩阻耗散以及由于风能输入、白浪耗散和波波相互作用等引起的能量的输入和转移等多重物理过程。将建立的模型的计算结果与经验公式计算结果进行比较分析,说明波浪在远距离的传播过程中,沿程的底摩阻耗散、风能输入以及波波非线性相互作用等物理现象的影响是不可忽略的,在苏北辐射沙洲海域采用近岸风浪谱数值模型对波浪的传播变形计算较为合适,模型可用于苏北辐射沙洲海域的促淤圈围工程的设计波浪要素的计算。     

The International Coffee Agreement: Economics of the Nonmember Market

The provisions of the 1983 International Coffee Agreement (ICA) and proposed reforms to eliminate exports to nonmember importers at discounted prices are analyzed. The discounted sales were a key issue that led to the breakdown of negotiations for a new ICA and the end of export quotas under the current agreement. A model of the world coffee market incorporating the policy response of exporting countries is used to analyze the welfare implications of the different alternatives. The model shows that the price discounts result from the structure of the current agreement (the existence of nonmember importing countries) and allocation of export quotas for the member market, which does not reflect export capacity. Welfare calculations based on the model show that several small exporters derive substantial benefits from nonmember market sales. These exporters will not be willing to comply with an arrangement to allocate quotas for the nonmember market unless they receive a large share of this market. However, the large exporters appear determined to retain their market share. The results of the model predict that, unless importers no longer insist on eliminating the price discounts, a new agreement is unlikely.     

基于小波变换的乳酪制品智能鉴别技术

实验采集了不同品牌乳酪制品的拉曼光谱数据,经过不同小波变换处理后输入k近邻算法,建立了一个新型的优化识别流程。结果显示,未经任何谱图处理时,鉴别算法的识别准确率仅为82.27%,经小波软阈值去除信号噪声影响(coif1小波基,分解尺度n=4)后识别率可提升至86%,经sym5小波增强后,识别率可达87.07%,再经融合处理,识别率可进一步达到88.6%。在此基础上进一步研究了归一化结合小波变换处理优化鉴别算法的情况,发现经小波降噪及归一化处理至[0,1]区间后,k近邻鉴别算法识别率可达93.73%,再经sym5小波增强后,识别率可达94.4%,最后经融合处理,识别率可达到95.4%。拉曼光谱数据经归一化、小波降噪、增强、融合处理后,可有效提高鉴别算法的识别率。     

The Use of Input-Output Analysis in Evaluating Water Resource Development

This paper describes an analytical model for studying the demand for water resource development. The final version of the model used the rectangular input-output format, which is readily convertible to a linear programming form. The rectangular model differs from the traditional square model by distinguishing between commodities and the industries producing them and not requiring a one-to-one coreespondence between them. The traditional establishment basis for classifying industries and transactions does not permit an accurate determination of the impacts of changes in final demands. The use of commodity-technology input data largely overcomes this problem. The use of dummy commodities and industries is an accounting convenience which can cause difficulties in impact and linear programming analyses. The analytical problems can be avoided by re-allocating the inputs of dummy industries to the users of dummy commodities. Cette étude d'ecril un modele analytique afin d'étudier la demande de développement des ressources d'eau. La version finale du modele utilisail le format reclangulaire de donnees-sorties celui-ci étant aisément convertible en uneforme deprogrammalion lineaire. Le modele reclangulaire differe du modele carr'e traditionnel. en faisant la difference entre les produits et les industries les produisant. et en ne reclamant pas de relation exacte el equitable entre ceux-ci. La base traditionnele etablie, afin de classifier les industries et les transactions. ne permel pas de determination precise des impacts des contrbles finaux. L'usage des donnees de production, des produits et de la technologie. surmonle grandement le probfeme. L'usage de produits el d'industries fact ices est une commodite de compatabilite qui peul causer des difficultés dans Vimpact et les analyses à programme lineaire. Les probtemes analytiques peuvent étre évités en redistribuant les productions des industries factices aux utilisateurs des produits factices.     

Alternative models of input allocation in multicrop systems: Irrigation water in the Central Plains,United States

This paper compares three models of input allocation in multicrop systems. In addition to the variable input and satisficing models analyzed in previous research, an allocatable fixed input model of short-run input use is derived. The empirical application studies irrigation water use in the Central Plains region of the United States. Based on results from model specification tests and prediction accuracy measures, the allocatable fixed input model dominates both other models in explaining multicrop water allocation. In addition, the paper presents an alternative approach to the study of deficient data on multicrop production. By transferring econometric results from analysis of ‘non-deficient’ crop-level data, input allocations in deficient data sets can be predicted.     

The impact of water price uncertainty on the adoption of precision irrigation systems

We examine whether a firm is more or less likely to adopt precision technology when input prices are stochastic. The results are important to determining whether programs and contracts that reduce input price uncertainty may deter the adoption of conservation practices. An economic model of the technology adoption decision shows that the net effect of input price risk is ambiguous and depends on several factors including the shutdown effect, the mean price effect, the precision expansion effect, and the risk aversion effect. An empirical implementation of the model relies on data on water price and irrigation technology adoption observed in a California irrigation district over the period 1999–2002. The results show that a stable input price increases the adoption of precision technology, but the impact depends on crop choice and land quality characteristics.     

水利投入对国民经济增长拉动的数学模型

采用一般的Solow生产函数建立了计算水利投入对国民经济拉动作用的数学模型，应用灰色系统理论估算了资金和劳动投入的产出弹性，并通过某省一个实例进行计算，得出某省水利投入对国民经济增长拉动作用的量化数据。     

Interaction between crop insurance and technology adoption decisions: The case of wheat farmers in Chile

This paper examines relationships between crop insurance and input technology decisions among Chilean wheat farmers. Using nationwide farm‐level data, a bivariate probit model is estimated. We investigate the extent to which the adoption of production input technologies is associated with farmers’ participation in the insurance program. We find that relationships between insurance and technology decisions are significant only for family farmers. In particular, there is a negative relationship between participation in the insurance program and the adoption of modern irrigation. Interpretations based on the role of input technologies on insurance adoption and adverse selection behaviours are discussed.     

Hidden action,risk aversion and variable fines in agri‐environmental schemes*

This note analyses the design of agri‐environmental schemes for risk‐averse producers whose input usage is only observable by costly monitoring. The scheme penalises producers in proportion to input use in excess of a quota. A striking result is that if the scheme is designed in such a way that producers always comply with the quota, risk aversion is not relevant in determining the level of input use.