基于HJ-1卫星影像的三大农作物估产最佳时相选择

对于农作物遥感估产，精确选择最佳估产时相是关键环节。该文利用中国自行研发的HJ-1卫星CCD影像对黑龙江八五二农场3大作物（水稻、玉米、大豆）进行遥感估产的最佳时相选择，通过构建小波变换滤波方法和移动平均法的时序NDVI曲线数据，并依据平滑后的时序NDVI曲线分别确定3大作物的遥感估产最佳时相。研究结果表明，从平滑后的时序NDVI曲线中识别出来的3大作物的关键生长期与当地作物的物候期相对比，水稻生长期拟合误差为-0.003356508，玉米生长期拟合误差为-0.001687117，大豆生长期拟合误差为-0     

火炮内膛全景图像增强方法研究

为了提高内膛全景图像对比度，本文基于Contourlet变换，提出一种新的内膛全景图像增强方法。该方法在图像空间域增强的基础上，通过对图像Contourlet变换系数的调整，进一步增强了内膛图像。实验结果表明，本文算法在增强内膛图像对比度的同时，减少了图像细节的丢失，改善了图像质量。     

股权集中度、债务结构与企业绩效——基于企业生产效率视角

保险公司作为负债经营的特殊企业，其偿付能力受到监管部门的约束，本文以公司负债经营为前提研究其各种首次时.考虑MAP风险过程，即存在一随机背景Markov过程，索赔到达与索赔大小同时受这一背景过程影响，索赔到达为Markov到达点过程(MAP)，索赔大小对于不同的背景状态具有不同的分布.本文给出首达时满足的积分-微分方程，通过求解带边界条件的积分-微分方程，给出了盈余过程从初始盈余水平到达某一给定盈余水平的首达时的Laplace变换的矩阵表示式，并由此推得了盈余过程到达指定水平的若干首达事件概率.     

融合光谱反射率与时频特征的坡垒叶绿素含量估测模型研究

【目的】研究估测坡垒叶绿素含量的高光谱模型，探讨融合光谱反射率与时频特征估测叶绿素含量的可行性，为坡垒叶绿素含量的快速无损检测提供参考。【方法】以2年生坡垒为研究对象，设置N0（0 kg/hm²）、N1（35 kg/hm²）、N2（70 kg/hm²）3个氮肥水平，测定不同氮肥水平下坡垒冠层叶绿素含量和光谱曲线，采用离散傅里叶变换（DFT）和短时傅里叶变换（STFT）方法提取光谱时频特征，采用偏最小二乘回归（PLSR）算法,构建基于光谱反射率、时频特征及其二者融合特征的不同氮水平的分区模型以及全氮肥水平下的综合模型，估测不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量，并以决定系数（R²）、平均绝对百分比误差（MAPE）、相对均方根误差（RRMSE）作为评价指标比较各模型精度，确定最优估测模型。【结果】（1）不同叶绿素含量下坡垒冠层光谱反射特征的整体变化趋势相似，在可见光波段（380~750 nm）内，光谱反射率随着叶绿素含量的增加而降低。（2）在构建的分区模型中，基于光谱反射率和时频特征构建的模型均能较好地估测坡垒叶绿素含量，检验R²分别为0.626~0.816，0.662~0.797，检验MAPE分别为4.966％~9.269％，6.029％~8.181％，检验RRMSE分别为6.827％~11.593％，8.247％~9.792％；基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建的分区模型检验R²为0.913~0.951，检验MAPE和RRMSE均低于10％。（3）在构建的综合模型中，当引入哑变量时，基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建模型的检验R²为0.814，MAPE和RRMSE分别为7.212％和8.578%，二者较基于光谱反射率构建的模型分别降低了37％和36％，较基于时频特征构建的模型分别降低了47％和45％。【结论】基于融合光谱反射率和时频特征（融合特征）构建的模型能够提高坡垒叶绿素含量估测的精度，对于不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量有较好的估测效果，可作为估测坡垒叶绿素含量的优选方法。