检索结果-南通市图书馆

作者：喻樾南京信息工程大学

学位级别：硕士

叶面积指数（leaf area index,LAI）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,是研究全球和区域碳循环、水文循环、气候变化区域响应的重要指标之一,被世界气象组织列为影响全球变化的关键陆表参数之一。传统的LAI获取方式多为... 详细信息

叶面积指数（leaf area index,LAI）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,是研究全球和区域碳循环、水文循环、气候变化区域响应的重要指标之一,被世界气象组织列为影响全球变化的关键陆表参数之一。传统的LAI获取方式多为实地调查,耗时费力,且对天气及环境条件要求比较苛刻,而遥感技术能快速、准确地获取大范围、大尺度的地物信息,故遥感技术是目前获取区域LAI的主要常用方法。目前已有多种全球性的LAI遥感产品,但产品精度依然存在很大的不确定性,尤其在地形、下垫面复杂区域。冠层反射率模型是通过遥感观测在区域和全球范围内检索陆地表面生物物理参数的主要理论工具。gost2光学模型考虑复杂的冠层结构和冠层内的光子散射机制,利用“GO+光线追踪”来模拟树冠四场景分量的面积比的模型,不仅具有清晰的物理意义,并对复杂地形冠层反射率的模拟更加准确。因此,本文基于gost2光学模型开展LAI反演研究,并在江淮流域加以应用。主要结论如下:（1）基于gost2光学模型模拟的植被指数（NDVI、RVI、DVI、MSAVI）与LAI都展现出一定的相关性,而基于叶片类型的建模策略和基于坡度的建模策略对植被指数与LAI的R均有提升,故本文采取基于坡度和叶片类型的策略对LAI进行反演。阔叶植被条件下低坡度、中坡度、高坡度的反演模型与LAI的R分别为0.81、0.79和0.81,针叶植被条件下低坡度、中坡度、高坡度的反演模型与LAI的R分别为0.85、0.84和0.85。（2）基于MODIS数据的LAI反演产品与国产LAI产品GLOBMAP LAI、GLASS LAI、GLOBALBNU LAI的月平均LAI的R均超过0.99。反演LAI在九大流域、不同DEM分类、不同地物的年平均值与国产LAI反演产品都存在一定的一致性,能较好的展现不同地区LAI的时间变化特征。空间分布上存在差值,与GLOBMAP LAI、GLASS LAI、GLOBALBNU LAI的R分别为0.91、0.85和0.86,空间差值较大的区域主要集中在东南沿海诸河流域、林地等地形复杂区域。反演LAI与GLOBMAP LAI和GLOBALBNU LAI的AE和RMSE主要集中在0.5 m/m以下,与GLASS LAI的AE和RMSE较大,但都在1 m/m以下。（3）基于Landsat8/9数据的江淮流域的LAI反演产品有明显的月变化:7—8月>3—4月>5—6月>9—10月>1—2月和11—12月,这与国产LAI产品在江淮流域的月变化趋势一致。江淮流域北部和西部、南部山地区域LAI月变化趋势与全国月平均LAI变化相似,1—8月上升,8—12月下降。但在中部耕地地区,由于江淮流域稻麦轮作的耕作方式,LAI在在5—6月有一个下降的过程,这导致了江淮流域整体LAI也在5—6月呈现下降趋势。在商丘市耕地、六安市大别山区、平顶山市林地,利用Landsat8/9数据的反演LAI与实测LAI的AE分别为0.28 m/m、0.40 m/m和0.38m/m,RMSE分别为0.53 m/m、0.63 m/m和0.62 m/m,较利用MODIS数据的反演LAI误差均有降低。本文研究结果表明基于gost2光学模型的LAI反演在中、高分辨率遥感数据上都有一定的应用潜力,可以为制作更低误差的LAI反演产品提供参考。

关键词： LAI gost2 遥感江淮流域

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减轮gost2的相关密钥差分攻击

引用

信息工程大学学报 2019年第3期20卷 335-339,345页

作者：陈少真薛平杨行信息工程大学河南郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001

2015年,文献[1]提出gost的改进版本gost2,该版本使gost2便于硬件实现,且抵抗相关密钥攻击能力更强。给出gost216轮概率为1的相关密钥差分区分器,计算S盒平均差分分布概率,建立概率为1.75×2-7的gost221轮相关密钥截断差分特征,恢复gost2... 详细信息

2015年,文献[1]提出gost的改进版本gost2,该版本使gost2便于硬件实现,且抵抗相关密钥攻击能力更强。给出gost216轮概率为1的相关密钥差分区分器,计算S盒平均差分分布概率,建立概率为1.75×2-7的gost221轮相关密钥截断差分特征,恢复gost2第5~27轮中的64比特密钥。此外,还给出gost2的第26~28轮相关密钥截断差分特征及概率。

关键词： gost gost2 相关密钥攻击差分特征

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