基于小麦冠层无人机高光谱影像的农田土壤含水率估算

精准监测农田土壤含水率（soil moisture content,SMC）有助于提高中国水资源利用率以及农业可持续发展水平,为实现国家农业经济的稳定发展及可持续发展目标打下坚实的基础。为了探索基于无人机遥感数据进行准确、快速的土壤含水率监测的方法,该研究选取新疆阜康绿洲田块为研究区,使用无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）高光谱传感器采集田块尺度小麦冠层光谱信息,进行SMC定量估算和制图。对小麦冠层光谱进行savitzky-golay（SG）平滑,利用7种不同的小波基函数（bior4.4、coif4、db4、fk14、haar、rbio3.9、sym4）对光谱信息进行连续小波变换（continuous wavelet transform,CWT）处理,并采用遗传算法（genetic algorithm, GA）对小波系数进行特征提取,最后结合偏最小二乘回归（partial least square regress,PLSR）、支持向量机（support vector machine,SVM）、人工神经网络（artificial neural network,ANN）、随机森林（radom forest,RF）以及极端梯度提升（extreme gradient boosting,XGBoost）估算SMC并实现其空间制图。结果表明：基于GA的特征波段选择方法可有效提高SMC的估算精度。使用全波段小波系数构建模型的精度R2在0.20～0.44之间,而使用特征小波系数的R2为0.25～0.82。与其他小波基函数相比,采用db4特征小波系数的估算精度最优,PLSR、SVM、ANN、RF和XGBoost模型估算SMC的R2分别为0.82、0.72、0.79、0.76和0.45。基于PLSR和ANN最优模型进行SMC空间制图,结果表明基于CWT和机器学习结合模型能够有效估算小田块尺度SMC。该研究基于无人机高光谱数据实现了SMC精确估算,为农田尺度SMC监测提供了有效手段。     

基于连续小波变换和随机森林的芦苇叶片汞含量反演

植物重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,高光谱技术为快速、大面积监测植被重金属含量提供了可能性。本研究以重金属汞(Hg)和湿地植物芦苇为研究对象,采用连续小波变换(CWT)和随机森林(RF)算法相结合的方法建立芦苇叶片总汞含量反演模型,以期寻求一种较为精准的植物汞污染反演模型,未来可通过高光谱技术建立模型来无损、快速估测湿地植物重金属汞污染情况,为湿地生态系统的监测提供方法支持。结果表明:芦苇叶片总汞含量敏感波段主要分布在可见光波段419~522 nm、664~695 nm和724~876nm以及近红外波段1 450~1 558 nm和1 972~2 500 nm;经CWT变换后,小波系数与叶片总汞含量的相关系数绝对值提高0.04~0.18,所构建的预测反演模型拟合效果R~2提高0.107~0.177,模型精度RMSE提高0.008~0.013,其中利用经小波变换的去包络线光谱(CR-CWT)数据建立的RF模型对芦苇叶片总汞含量的反演精度和拟合效果最优(R~2=0.713,RMSE=0.127);同时在土壤总汞含量约为20 mg?kg~(-1)时,采用CR-CWT数据构建RF模型的方法来反演芦苇叶片总汞含量更为准确和可靠(R~2=0.825,RMSE=0.051)。因此,利用RF算法进行植被重金属含量的反演具有一定的现实可行性,而结合CWT后所构建的反演模型对指导植被重金属含量监测更具参考价值,应用前景广阔。     

滨海滩涂地区降水变化的多尺度周期特征分析与趋势预测

利用1953-2011年共59a的长序列降水资料,采用Morlet小波和Mexican Hat小波变换,分析滨海滩涂地区东台市年降水量及各季节降水量的多尺度周期振荡特征和演变趋势。两种小波分析的综合比较表明,Morlet小波在揭示滨海降水序列周期细节特征和提升主周期特征的显著性水平方面更具优势。研究结果表明,滨海滩涂地区降水量变化以年代际尺度为主周期,其中夏季降水与年降水周期均具24a、16a和9a的第一、二、三主周期,春、秋和冬季降水主周期则分别为16a、23a和17a;研究区降水量在年代际尺度上的周期特征与江淮地区降水量的整体特征一致,但是滨海地区地理位置的特殊性使其降水量在年际尺度上的周期振荡显著水平较低;根据研究区降水量在年代际尺度主周期上的振荡特征,预测研究区未来8~12a的年降水和夏季降水,未来8a的春、冬季降水,未来11~12a的秋季降水均可能呈整体偏少趋势。研究结果可拓展小波分析的适用机制理论研究领域,对滩涂围垦和气候变化背景下的滨海地区气候变化研究以及农业稳定发展提供理论依据。     

近50年淮河流域气温时空变化及其与PDO的关系

气温的变化是造成自然景观和生态环境改变的主要因素之一。利用淮河流域1965-2016年67个数据序列完整的气象站日平均气温、最高气温、最低气温数据,采用线性倾向估计、Mann-Kendall检验、皮尔逊相关系数、连续小波（CWT）、交叉小波变换（XWT）和小波相干谱（WTC）等方法分析了流域气温时空变化特征以及流域年平均气温和PDO（太平洋年代际涛动）的周期特征。结果表明:在时间尺度上,淮河流域年平均气温、最高气温和最低气温在1965-2016年均存在不同程度的上升,年平均最低气温增幅最为明显;空间上流域气温从南向北呈现递减趋势,不同地区的增温趋势略有不同,东部沿海地区平均气温的升温幅度高于西部内陆地区,流域西南部年平均最高气温的升温趋势比较明显,西北部年平均最低气温升温趋势比较明显,年平均气温的突变主要发生在1996年,而年平均最高气温和年平均最低气温的突变时间则略早于年平均气温（1992年）。淮河流域年平均气温存在1.3~5.5 a尺度的年际振荡周期,与PDO指数的振荡变化相似。淮河流域气温也随着PDO冷暖相位的转变发生了相应的变化。     

基于自适应频率切片小波变换的滚动轴承故障诊断

频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform, FSWT)在汲取短时傅里叶变换和小波变换优势的基础上引入了频率切片函数,使传统的傅里叶变换实现了时频分析功能。FSWT通过对比不同频带处理的结果以确定最合适的中心频率及最佳带宽,实现了对信号任意频带及局部特征的重构及描述,但这种方法效率很低、无自适应性且无法保证手动筛选出的频段中包含所需要的故障信息。针对这个问题,该文提出一种自适应频率切片小波变换(adaptive frequency slice wavelet transform, AFSWT)。首先,连续分割信号的频谱,频谱分割覆盖了全频带且避免了手动选取频谱边界的过程,均分的方式可提高计算效率。其次,引入谱负熵作为评价依据,计算每一个频段内信号的复杂程度以筛选可能包含周期性冲击的循环平稳信息。最后,选取其中谱负熵最大的频段并将其定义为最佳的中心频率和带宽,重构该频段信号分量并包络解调分析,实现故障诊断。该方法均匀分割频谱并依据谱负熵筛选信号分量可以提高计算效率且提高筛选准确率。通过模拟信号及实验信号证明了该方法可应用于滚动轴承圈故障诊断。     

基于近红外光谱技术的大米品种快速鉴别方法

为探索大米无损检测技术,提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴别大米品种的新方法。首先采用主成分分析法对大米品种进行聚类,然后利用小波变换技术提取光谱特征信息,把光谱特征信息作为人工神经网络的输入建立品种识别模型,对大米品种进行鉴别。从每种大米60个样本共计180个样本中随机抽取150个样本（每种50个样本）用来建立神经网络模型,剩下的30个大米样本用于预测。品种识别准确率达到100%。说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为大米的品种鉴别提供了一种新方法。     

汾河流域汛期降水序列的多时间尺度分析

基于汾河流域19个气象站点1959—2007年汛期（6—9月）的降水数据,采用小波分析、M—K突变分析及其它数理统计方法,对汾河流域汛期降水量时间序列进行了多时间尺度特征分析。结果表明,近49a来,流域汛期降水呈现减少趋势,递减率是9.79mm/10a,其中6月份的降水呈现上升趋势,速率为2.79mm/10a,7—9月均表现出下降趋势,最明显的是7月份（速率为-6.54mm/10a）,7和9月份降水明显减少是流域汛期降水量下降的主要原因;汛期降水在1978年以后发生突变,流域降水处于一个相对少雨的时期;汛期降水量存在8～15a和3～7a的特征周期,中心时间尺度为2,5,10和12a,其中约5a的周期振荡最为强烈,是汛期降水变化的主要周期;根据5a周期及其它特征周期的小波系数变化趋势,估计汾河流域在研究时间段以后近期内汛期降水量可能偏多。     

浙江省夏秋季降水量时空分布特征及趋势演变规律

夏、秋季是浙江省旱涝灾害最为频发的时段,研究夏、秋季降水量的时空分布特征和趋势演变规律,对防旱抗涝、防灾减灾有着重要的指导意义。根据1971-2009年浙江省65个台站6-11月的逐月降水量资料,利用趋势分析、等值线分布和EOF分解等方法研究浙江省近39a夏、秋季降水量的时空分布特征,再运用Morlet连续小波变化及功率谱检验等方法分析降水量的周期性演变规律。结果表明：近39a来,浙江省夏、秋季降水量总体呈现缓慢上升趋势,约每10a增加10.92mm。在空间上呈现东南沿海地区偏多,其它地区相对偏少的＂东-西＂向分布特征,在时间上存在不同时间尺度的周期振荡,以6～10a周期的振荡较为明显,并且8.7a周期振荡最显著,功率谱通过了95%的置信度检验。     

疏勒河流域最高、最低气温变化规律

为探讨流域极端气候事件的演变规律,基于疏勒河流域瓜州站、玉门站和敦煌站1951—2018年月气温极值数据,采用线性倾向、滑动平均等方法分析了疏勒河流域气温年、季极值变化特征、突变特征以及周期特征。结果表明:(1)年极值气温变化均呈上升趋势,年最高和最低气温分别以0.06℃/10 a和0.27℃/10 a的速率上升,但年最低气温上升趋势较年最高气温显著;(2)季最高气温变化均呈上升趋势,倾向率排序表现为冬季(0.36℃/10 a)>春季(0.23℃/10 a)>夏季(0.07℃/10 a)>秋季(0.01℃/10 a),且各季呈现不同波动变化趋势;(3)季最低气温均呈现上升变暖趋势,倾向率排序表现为秋季(0.53℃/10 a)>春季(0.39℃/10 a)>冬季(0.24℃/10 a)>夏季(0.19℃/10 a),且各季呈现不同的波动变化趋势;(4)流域年最高气温和年最低气温突变时间分别为2011年和1961年。(5)年最高气温和年最低气温的第一主周期均为58 a。总的来说,疏勒河流域的气温在未来几年还会持续升高。研究成果对于全面认识疏勒河流域气候变化特征、合理开发利用水资源具有一定的现实意义。     

60年玛纳斯河红山嘴径流规律特征分析

基于玛纳斯河红山嘴水文站60a的径流资料,综合运用R/S分析、Morlet小波、Mann-Kendall非参数检验以及集中度和集中期等多种分析方法对红山嘴站径流进行年际和年内的规律特征分析。结果表明:玛纳斯河红山嘴断面60a径流年际变化不大,长期有上升趋势,径流序列有较强的长期持续性;年径流存在14~35a、6~13a和3~5a周期,第一主周期为21a,然后是28a及13a;径流周期在1980年以前变化频繁,且变化幅度小,1980年以后周期变长,变化幅度增大;丰枯水周期按照平、枯、丰的顺序变化;1994年为径流突变点。径流年内分配不均匀,集中程度高,主要集中在7月底;大部分月径流表现出显著上升趋势,月径流突变年份基本都在1990年以后。