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顾亮

作品数:5 被引量:27H指数:3
供职机构:南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室更多>>
发文基金:教育部科学技术研究重点项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:环境科学与工程建筑科学生物学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇环境科学与工...
  • 1篇生物学
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇建筑科学

主题

  • 5篇太湖
  • 3篇叶绿素A
  • 2篇遥感
  • 2篇反演
  • 2篇反演研究
  • 2篇MODIS数...
  • 1篇悬浮物
  • 1篇叶绿素A浓度
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇植被
  • 1篇植被指数
  • 1篇水深
  • 1篇水域
  • 1篇水质
  • 1篇水质遥感
  • 1篇太湖水
  • 1篇太湖水域
  • 1篇浊度
  • 1篇向量

机构

  • 5篇南京大学
  • 1篇江苏省城市规...

作者

  • 5篇顾亮
  • 4篇张玉超
  • 4篇钱新
  • 3篇钱瑜
  • 2篇黄娟
  • 1篇王成林
  • 1篇周斌
  • 1篇叶兴平
  • 1篇王建国

传媒

  • 2篇环境保护科学
  • 1篇四川环境
  • 1篇南京大学学报...
  • 1篇环境科学与管...

年份

  • 2篇2008
  • 3篇2007
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
太湖悬浮物分布的现场监测研究被引量:3
2007年
于2005年8月25日至8月28日对太湖进行现场监测,得到了太湖梅梁湾到大太湖的悬浮物、浊度数据,分析得出:(1)光照强度较高时,对应于微囊藻峰值的出现,浊度在水深0.5m处出现最高值,光照强度较弱时,浊度的分布在垂直方向上趋于均匀;(2)悬浮物浓度与浊度具有较高的相关性,悬浮物浓度值可以用浊度的测定值换算得到;(3)河流流入、风浪条件和湖内藻类繁殖等影响着太湖悬浮物的垂直和纵向空间分布,出现梅梁湾到大太湖不同的悬浮物垂直和纵向分布。
王建国钱新张玉超周斌黄娟顾亮
关键词:太湖悬浮物浊度
遥感指数在湖泊叶绿素a反演研究中的应用被引量:2
2008年
借鉴陆地植被指数的算法,利用MODIS数据的波段组合对太湖叶绿素a浓度进行反演。探讨了差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI这三种遥感指数形式的反演效果及各自特点。MODIS数据蓝光波段和红外波段的组合是反演太湖叶绿素浓度的最佳波段组合,DVI适合于反演叶绿素浓度高的情况,RVI的反演结果两极分化明显而普适性较差,NDVI适合于反演浓度较低的情况。
顾亮张玉超钱新钱瑜
关键词:太湖叶绿素A植被指数MODIS数据
小波滤波器的构造及其在环境研究中的应用被引量:8
2007年
在环境研究领域,连续观测的数据(时间序列)几乎全都是具有多尺度性质的测量信号.观测数据之所以具有多尺度性质,一方面是因为其自身存在多尺度性质,另一方面往往受到外界各种因素的影响,而这些影响因子又存在不同的时间和空间尺度.为了解析生态环境过程的动态变化及其规律性,往往对连续观测数据首先进行滤波去"噪"(如干扰、误差、错误等),保留真实、客观、主要的信号.为此,本文利用小波分析的方法构造了带通滤波器,并用其分析得出了水环境中连续观测数据的变化规律.小波分析是时间——频率分析领域近年来迅速发展的一种新技术,具有多时间尺度,多层次和多分辨的特性,已被广泛地应用在信号分析、信息分析和地球科学研究上.本文首先对常见的几种小波基的尺度函数和小波函数作了功率谱分析,发现dmey(discrete Meyer wavelet)小波的高通和低通较其他小波函数更近似理想滤波器;为此利用dmey小波设置了带通滤波器,并以NINO3指数为例,检验了此滤波器,研究表明此滤波器有着较好的带通滤波效果.进而,用此滤波器对太湖现场实测的水深和降水数据进行了滤波,分析发现太湖水深变化在周以上尺度主要受降水影响;此外,太湖水深变化还存在1d和0.5d的显著周期变化.
黄娟钱新王成林顾亮钱瑜
关键词:小波滤波器太湖水深
太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究被引量:12
2007年
利用太湖水域MODIS遥感数据的各波段反射率组合计算值,与实测的叶绿素a浓度进行相关性分析,找到相关性最好的反射率组合,建立反演太湖叶绿素a浓度的遥感模型。结果表明,利用MODIS数据可以较好地实现对太湖水域叶绿素a浓度的定量反演计算,并以MODIS数据第3、第17波段的反射率组合作为遥感指数建立了反演叶绿素a浓度的模型。第3、第17波段的波长范围分别为459nm~479nm、890nm~920nm,这一波段选择与以往使用TM数据得到的结论有所不同。
顾亮张玉超钱新钱瑜
关键词:太湖叶绿素A遥感MODIS数据
支持向量机在水质遥感中的应用初探被引量:2
2008年
支持向量机(Support Vector Machine)是建立在统计学习理论基础之上,研究有限样本情况下的机器学习问题的一种新方法,该方法在解决小样本、非线性问题中具有许多优势。本研究以现场监测和MODIS遥感数据为基础,应用SVM方法构建出太湖叶绿素a的反演模型,研究表明,该方法在水质遥感领域的应用具有良好的可行性和有效性,其预测结果也与太湖叶绿素a的实际分布相吻合。
叶兴平张玉超顾亮
关键词:支持向量机遥感叶绿素A太湖
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