检索结果-南通市图书馆

地球信息科学学报 2024年第3期26卷 709-724页

作者：罗雨梅祝善友李悦丽张桂欣徐永明南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 南京信息工程大学地理科学学院南京210044

静止气象卫星产品在天气监测和气候变化应用中发挥着重要作用。受天气状况影响,静止气象卫星地表温度经常存在缺失现象,严重影响着地表温度产品的深入应用。在地表温度缺失值的时间维重建过程中,现有研究大多是比较了不同时间维重建方... 详细信息

静止气象卫星产品在天气监测和气候变化应用中发挥着重要作用。受天气状况影响,静止气象卫星地表温度经常存在缺失现象,严重影响着地表温度产品的深入应用。在地表温度缺失值的时间维重建过程中,现有研究大多是比较了不同时间维重建方法的精度,而有关数据缺失时段对模型能否有效重建的影响研究较少。本文以黑河流域为例,基于INA08温度日循环模型,通过模拟实验分析夏季FY-4A(风云4号A星)AGRI(Advanced Geostationary orbit Radiation Imager,先进的静止轨道辐射成像仪)LST(Land Surface Temperature,陆地表面温度)数据缺失对重建结果精度的影响,提出了不同缺失时段的数值替换方案,并采用真实数据对理论实验分析结果进行验证。结果表明:(1)缺失第二时段(13—15时)对重建结果的影响可忽略不计,缺失第五时段(次日0—6时)对重建结果影响最大;(2)随着缺失时段的增多,参与INA08模型拟合的遥感反演原始值减少,精度也有所下降;(3)模拟实验总结的缺失时段数值替换方案对INA08模型重建FY-4AAGRI LST具有一定指导作用,缺失时段某个时刻被替换为其他时刻地表温度后,能够显著提高缺失数据重建精度。

关键词： FY-4A AGRI 地表温度时间维重建缺失时段日变化模型黑河流域

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融合多源异构气象数据的光伏功率预测模型

电子与信息学报 2024年第2期46卷 503-517页

作者：谈玲康瑞星夏景明王越南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气... 详细信息

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气象数据的多源变量光伏功率预测模型(MPPM)。MPPM的核心包括时空条件扩散模型(STCDM)、注意力堆叠LSTM网络(ASLSTM)和多维特征融合模块(MFFM)。STCDM模型通过对2维卫星云图进行精确预测,消除了云层边界处的模糊现象。ASLSTM模型则提取了3维天气研究与预报模式(WRF)气象要素特征。MFFM模块将2维卫星云图特征和3维WRF气象要素特征进行融合,以得到未来1 h光伏功率预测结果。该文分别利用STCDM模型和MPPM模型开展卫星云图预测实验和光伏功率预测实验。实验结果显示,STCDM模型预测1 h内卫星云图的结构相似性指数(SSIM)达到0.914,MPPM模型预测1 h内光伏功率的相关系数(CORR)达到0.949,优于所有对比算法。

关键词：多源数据扩散模型堆叠长短期记忆注意力机制特征提取

CYGNSS信号对降水的时空响应及其驱动因子分析

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第1期49卷 109-121页

作者：严清赟王戴乐南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044

近年来,星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R)技术被广泛应用于地表水文监测,但针对降水,特别是其与飓风全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system,CYGNSS)信号的响应机制研究仍有限。以中国广东省为研究区域,基于距平指数和相关分析方法,探究不同尺度下研究区2019—2020年逐月的CYGNSS反射率和降水的时空响应关系,综合考虑驱动因子如数字高程模型(digital elevation model,DEM)、坡度、土壤类型、土地覆盖类型和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),并基于地理探测器分析各驱动因子对CYGNSS信号与降水响应关系的影响力。研究发现:(1)在2019—2020年内,月平均CYGNSS反射率值和降水量均呈现明显的季节性差异,并且二者变化趋势近乎保持同步,这验证了CYGNSS信号在监测降水方面的潜力。(2)随着空间尺度的增大,CYGNSS信号和降水呈现的正相关性逐渐增强。(3)在不同空间尺度下,DEM和坡度较小(地势较平坦)的地区、土地覆盖类型为耕地的区域,以及较低到中等植被覆盖地区的CYGNSS信号和降水之间的正相关性更强。而不同尺度下土壤类型对CYGNSS信号和降水响应关系的影响存在差异。(4)各驱动因子对CYGNSS信号与降水响应关系的影响力按大小依次排序为DEM>NDVI>坡度>土地覆盖类型>土壤类型,并且随着尺度越大,各驱动因子的影响力越强。该研究有助于对地表水文变化进行准确评估,为降水监测和水资源管理提供决策支持。

关键词：飓风全球导航卫星系统 GNSS反射测量技术降水时空响应驱动因子

基于网络流量时空特征和自适应加权系数的异常流量检测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2647-2654页

作者：顾伟行鸿彦侯天浩南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖... 详细信息

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖掘空间尺度下的异常流量特征,并引入MSE,多角度自适应特征加权,强化模型全局特征的关联能力。将网络流量的特征输入BiLSTM,捕捉流量数据的时序依赖性,进一步建立网络流量在时间尺度上的关系模型。利用softmax分类器进行预测分类,实验结果验证了所提模型在异常流量检测领域的有效性。

关键词：异常流量检测卷积神经网络长短期记忆网络挤压激励机制

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空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法

电子与信息学报 2024年第3期46卷 867-874页

作者：周华李子杰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低... 详细信息

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。

关键词：空间耦合低密度奇偶校验码错误传播滑窗译码残差算法

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基于区域掩码对比蒸馏的遥感图像目标检测

东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 761-771页

作者：周杰周子龙罗岩刘瑞赵满艳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征... 详细信息

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征掩码.其次,结合对比蒸馏算法,通过对教师网络和学生网络的区域掩码进行对比学习,使学生网络更加充分地吸收教师网络在目标特征纹理检测方面的知识.同时,在检测阶段引入了一种旋转定位损失算法,该算法通过量化真实边界框和预测边界框之间的格点向量差来进行损失估计,从而减小了预测边界框与真实边界框之间的旋转损失.结果表明,改进算法的均值平均精度在DOTA和HRSC2016数据集上分别较传统算法提高了3.57%和5.22%.

关键词：遥感图像目标检测区域掩码对比蒸馏旋转定位损失函数

粤港澳大湾区大气PM_(2.5)浓度的遥感估算模型

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环境科学 2024年第1期45卷 8-22页

作者：代园园龚绍琦张存杰闵爱莲王海君南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 国家气候中心北京100081

PM_(2.5)对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_(2.5)浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015~2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、O_(3)、NO_(2)... 详细信息

PM_(2.5)对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_(2.5)浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015~2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、O_(3)、NO_(2)、SO_(2)、PM10和PM_(2.5)),分别建立了估算PM_(2.5)浓度的时空地理加权模型(GTWR)、BP神经网络模型(BPNN)、支持向量机回归模型(SVR)和随机森林模型(RF).结果表明,RF模型的估算能力优于BPNN、SVR和GTWR模型,BPNN、SVR、GTWR和RF模型的相关系数依次为0.922、0.920、0.934和0.981,均方根误差(RMSE)分别为7.192、7.101、6.385和3.670μg·m^(-3),平均绝对误差(MAE)分别为5.482、5.450、4.849和2.323μg·m^(-3);RF模型在季节PM_(2.5)的预测中以冬季效果最佳、夏季次之、春季和秋季再次,预测值与实测值的相关系数在0.976以上;RF模型可用于大湾区PM_(2.5)浓度的预测分析研究.在时间上,大湾区各市2021年逐日ρ(PM_(2.5))呈“先减后增”的变化趋势,最高值在65.550~112.780μg·m^(-3),最低值介于5.000~7.899μg·m^(-3);月均浓度变化呈“U”型分布,1月开始降低至6月达到谷值后逐渐升高;季节上表现为冬季浓度最高、夏季最低、春秋季节过渡的特点;大湾区年均ρ(PM_(2.5))为28.868μg·m^(-3),低于年均二级浓度限值.空间上,2021年PM_(2.5)呈“西北-东南”递减的特征,高污染区域聚集在大湾区的中部,以佛山为代表;低浓度区主要分布在惠州东部、港澳和珠海等沿海地区;不同季节PM_(2.5)浓度在空间分布上也表现出异质性和区域性.RF模型估算了高精度PM_(2.5)浓度,为大湾区PM_(2.5)污染相关的健康风险评估提供了科学依据.

关键词：粤港澳大湾区 MAIAC AOD PM_(2.5) 时空地理加权模型(GTWR) BP神经网络模型(BPNN) 支持向量机回归模型(SVR) 随机森林模型(RF)

基于CHAP数据集的长三角近地表臭氧时空变化特征与影响因素分析

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环境科学学报 2024年第6期44卷 226-235页

作者：吴赛龙陈健潘子永方瀚祺郭雨杭南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044

近地表臭氧是当前我国很多区域的首要大气污染物,为更好地掌握长三角地区近地表臭氧浓度变化规律,探究近地表臭氧的影响因素,本文基于中国高分辨率、高质量近地表空气污染物数据集(CHAP)提供的长时间序列近地表臭氧(O_(3))数据,开展了... 详细信息

近地表臭氧是当前我国很多区域的首要大气污染物,为更好地掌握长三角地区近地表臭氧浓度变化规律,探究近地表臭氧的影响因素,本文基于中国高分辨率、高质量近地表空气污染物数据集(CHAP)提供的长时间序列近地表臭氧(O_(3))数据,开展了长三角地区2017—2020年近地表O_(3)的时空分布特征和影响因素研究.结果表明:①长三角地区2017—2020年近地表O_(3)浓度具有明显的空间差异性,在湖州-六安一线形成明显南北分界,整体浓度分布呈北高南低的规律.近地表O_(3)浓度的上升与污染的加重是整个长三角地区多数城市的特点,具有明显的区域一致性.②春季O_(3)高污染区域集中在宿迁市至苏州市;受东南季风影响,夏季O_(3)高污染区西移至淮北、无锡市一带,并且呈西北高、东南低的梯度变化;秋季的O_(3)浓度空间差异有所降低;秋、冬季海洋源的影响显著,表现为沿海城市O_(3)浓度相对较高.月际O_(3)浓度呈“双峰状”分布,在5月达到峰值,7—8月浓度有所降低,9月出现小高峰,12月达到最低值,呈夏季最高、冬季最低的变化规律.③O_(3)浓度与温度和日照时间呈显著正相关关系,与降水呈强负相关关系,风速与O_(3)的关系较为复杂,并无显著的相关性.O_(3)与NO_(2)在冬季呈较弱的负相关关系,在春、夏、秋季呈现较强的正相关性,O_(3)生成过程会有二次粒子的产生,使O_(3)浓度与PM_(2.5)呈现较强的正相关关系.

关键词：近地表臭氧时空特征影响因素长三角地区

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一种结构化双注意力混合通道增强的跨模态行人重识别方法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 518-526页

作者：庄建军庄宇辰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学-中大医院智慧医疗研究院南京210044

在目前跨模态行人重识别技术的研究中,大部分现有的方法会通过单模态原始可见光图像或者对抗生成图像的局部共享特征来降低跨模态差异,导致在红外图像判别中由于底层特征信息丢失而缺乏稳定的识别准确率。为了解决该问题,该文提出一种... 详细信息

在目前跨模态行人重识别技术的研究中,大部分现有的方法会通过单模态原始可见光图像或者对抗生成图像的局部共享特征来降低跨模态差异,导致在红外图像判别中由于底层特征信息丢失而缺乏稳定的识别准确率。为了解决该问题,该文提出一种结构化双注意力可交换混合随机通道增强的特征融合跨模态行人重识别方法,利用通道增强后的可视图像作为第三模态,通过图像通道可交换随机混合增强(I-CSA)模块对可见光图像进行单通道和三通道随机混合增强抽取,从而突出行人的姿态结构细节,在学习中减少模态间差异。结构化联合注意力特征融合(SAFF)模块在注重模态间行人姿态结构关系的前提下,为跨模态表征学习提供更丰富的监督,增强了模态变化中共享特征的鲁棒性。在SYSU-MM01数据集全搜索模式单摄设置下Rank-1和mAP分别达到71.2%和68.1%,优于同类前沿方法。

关键词：行人重识别跨模态混合通道增强联合注意力特征融合