Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

新建住宅价格指数编制模型的优良性检验

研究房价指数编制模型的优良性检验方法可以指导房价指数编制工作,有助于在实际应用中选择更为科学准确的房价指数.从统计指数偏误的角度来评价房价指数的优良性,并给出了检验房价指数是否有型偏误的具体方法.对BMN重复交易模型和标普Case-Shiller模型从理论推导角度进行时间互换检验,发现前者没有型偏误而后者有型偏误.从模型计算角度对两个新建住宅价格指数编制模型进行实证分析,发现对数匹配模型没有型偏误,贴现匹配模型有型偏误.     

基于XGBOOST的恒星光谱分类特征数值化

恒星光谱分类是研究恒星的基础性工作之一，常用的光谱分类是基于20世纪70年代Morgan和Keenan建立起来的并逐步完善的MK分类系统。然而基于MK规则的交互式决策分类系统对处理海量天文光谱数据存在着一定的困难。目前光谱巡天一般采用的自动化分类则是模版匹配方法而忽略对谱线特征的测量。怎样自动、客观地提取海量光谱中的分类特征并应用这些特征进行分类可以对天体的物理化学性质的统计分析至关重要。针对此问题，通过机器学习和计算光谱的谱线指数结合的方法，提取光谱特征，并通过大数据分析定量地确定对光谱特征谱线的分类判据（数值化），确定每一类光谱具有物理意义的特征谱线的强度分布。首先对LAMOST DR4恒星光谱测量其谱线指数作为输入，光谱的分类标记采用官方发布的分类结果。使用XGBoost算法进行自动分类及特征排序，从而获得已知或未知的对于分类决策最为敏感的谱线。首先，选取高信噪比（S/N>30）、被LAMOST标记为B，A，F和M的恒星光谱数据，总计约414万个。然后，对光谱数据计算谱线指数从而使其得到降维处理，过滤冗余信息。其次，将处理后的恒星光谱数据随机划分为训练集和测试集，通过适当调整算法参数，用训练集得到所需要的分类决策树模型，用测试集测试其稳定性和可用性，以防止出现过拟合，同时使用算法自带函数进行提取分类特征。最后，输出并整理实验中算法所得的决策树模型，并挑选其概率比较大的分支作为最终的决策树模型。通过实验，可以发现在固定参数下，XGBoost所得的模型有一定的自适应性，较少受数据集影响，总体准确率可达88.5%；同时其所输出的分类决策树与已知的特征较为吻合，而且可以获得基于大数据的、数值化的特征谱线对应分类的范围，为完善基于特征的分类提供定量的规则。     

城市河网尺度的水体光谱指数适宜性分析研究

城市地表水是城市生态环境的重要组成部分，地表水环境高光谱遥感是高光谱遥感的重要应用方向，水体提取是地表水环境高光谱遥感的第一步，其主要任务是从高光谱遥感数据中提取地表水水体轮廓。基于光谱指数的水体提取方法充分利用光谱信息，计算简单，实现容易，提取效果优异。归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、高光谱差异化水体指数(HDWI)和基于指数的水体指数(IWI)等光谱指数已经广泛应用于湖泊、大江大河等开阔水体提取。近些年来，随着成像光谱技术的发展，高光谱遥感数据的获取能力也突飞猛进，空间分辨率和光谱分辨率不断提高。与江河湖基本在流域内沿地形分布不同，城市地表水一般细小，纵横交错，形成河网。在高光谱遥感数据用于城市体表水提取时，其面临的图像空间分辨率、地物类型和地物复杂等，与江河湖水体提取有很大不同。因此，需要对这些常用的光谱指数在城市地表水提取中的适宜性进行评价。以此做为出发点和目标，以河网密布的江南水乡中国浙江省嘉兴市为研究对象，以应用型航空成像光谱仪(Airborne imaging spectrometer for applications, AISA)获取的高空间分辨率机载高光谱遥感数据为数据源，通过Youden指数确定最佳阈值，将总体分类精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数作为衡量指标，分析评价了NDVI，NDWI，HDWI和IWI 4种光谱指数在城市河网提取中的适宜性。结果表明，阴影与水体光谱变化趋势类似，是造成水体提取过程中高错分误差的主要因素。四种指数都可以准确抑制落在植被中的阴影，但无法有效抑制落在建筑物中的阴影。HDWI虽然可以在一定程度上抑制建筑物中的阴影，但是无法有效地抑制亮建筑物背景。通过对不同类型水体和阴影（笼罩下地物）光谱的进一步分析，虽然水体和阴影光谱曲线变化趋势相似，均在560～600 nm附近存在波峰，但是水体和阴影波峰高度存在差异，水体波峰值较大而阴影波峰值较低。因此，通过充分挖掘水体和阴影在560～600 nm处光谱反射信息，有望进一步抑制建筑物阴影，提高城市河网水体提取精度。     

超前注水开发指标变化规律及跟踪调整研究

X区块为低渗透油藏,目前采用超前注水开发方式,在数值模拟历史拟合的基础上对试验区超前注水开发指标的变化规律进行研究,并对注采系统进行调整.通过相对渗透率曲线,得到无因次采液指数与含水率之间的变化规律,结果表明,含水率低于65%时,无因次采液指数呈下降趋势,可适当降低注水强度;当含水率达到65%以后,无因次采液指数开始上升,此时可通过放大生产压差对试验区进行提液生产;而含水率达90%以后,无因次采液指数迅速上升,此时应以稳油控水为主.在确定产液量的基础上,在下降期和上升期分别设计了四个方案进行注水强度调整,结果表明,在无因次采液指数下降期和上升期,当注水强度分别为1.65 m~3/d·m和2.10m~3/d·m时,地层压力保持较好,且试验区开发效果最好.     

具有指数型保护障碍的带约束的动态保护基金的定价

动态基金保护可以确保投资者在投资期间内基金价格永不会低于某个障碍水平.为了减少发行人所承担的资产的下行风险,Han等(2016)提出了一个带约束的动态基金保护,产品约定只有当标的基金价值达到某个事先给定的上保护水平时才启动保护.受此启发,考虑了具有指数型上下保护水平的带约束的动态保护基金的定价.利用布朗运动的反射原理,给出了具有指数型保护水平的带约束的动态保护基金的定价公式.     

否定非对合剩余格上基于正规模糊理想的一致拓扑空间

拓扑结构是逻辑代数研究领域的重要研究内容之一,为了揭示否定非对合剩余格上的拓扑结构,基于正规模糊理想诱导的同余关系在否定非对合剩余格上构造一致拓扑空间并讨论其拓扑性质.证明了:(1)一致拓扑空间是第一可数,零维,非连通,局部紧的完全正则空间;(2)一致拓扑空间是T_1空间当且仅当是T_2空间;(3)否定非对合剩余格中格运算和伴随运算关于一致拓扑都是连续的,从而构成拓扑否定非对合剩余格.同时,获得了一致拓扑空间是紧空间和离散空间的充分必要条件.最后,讨论了拓扑否定非对合剩余格中代数同构与拓扑同胚间的关系.对从拓扑层面进一步揭示否定非对合剩余格的内部特征具有一定的促进作用.     

XAuBi (X=Eu, Ba)拓扑nodal chain半金属的第一性原理研究

由于在磁性材料体系中缺失时间反演对称性，导致nodal chain被破坏，所以nodal chain通常存在于非磁材料中。但是，磁性材料EuAuBi是与常规磁性材料不同。本工作以第一性原理计算为研究方法，预言了在不考虑自旋轨道相互作用时，磁性材料EuAuBi体系为新型拓扑nodal chain半金属；当考虑自旋轨道耦合时，EuAuBi会退化为外尔半金属。对于非磁材料BaAuBi来说，在不考虑自旋轨道相互作用时，它同样是一种拓扑nodal chain半金属；当考虑自旋轨道相互作用时，由于C3旋转对称性的存在，BaAuBi会退化为狄拉克半金属。在XAuBi (X=Eu, Ba)中发现nodal chain半金属，会促进对六角材料的拓扑性质研究以及开拓其新实际应用领域。