简介:针对高光谱曲线中可能存在噪声以及传统半经验方法不能有效利用全部光谱信息的问题,提出了耦合Haar小波变换和偏最小二乘的水质遥感高光谱建模方法(HaarWT—PLS)。利用该方法,对在南四湖获取的实测高光谱数据经分解尺度为3的Haar小波变换后,将原始光谱数据压缩到47个特征变量;随后利用小波变换重构的光谱数据建立了悬浮物浓度和浊度的HaarwT—PLS反演模型,并进行了验证。结果表明:HaarWT—PLS反演悬浮物浓度和浊度精度较高,验证样本的均方根误差分别为25.05mg/L和20.10NTU,平均相对误差分别为20-36%和13.88%。通过和单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型进行精度对比分析,本文建立的HaarWT—PLS模型反演悬浮物浓度和浊度具有较高的精度和更好的稳定性。
简介:基于Saint-Venant方程组的守恒形式,重构了各物理变量在单元格边界的黎曼状态值,实现了各变量在计算区域内的二阶精度分布。在此基础上,构造了对流通量项的具有标量耗散特征的有限体积法,并在地表水位相对高程梯度离散式中引入额外空间离散项,该项在有水区域为零,并在无水区域能与地表水位相对高程梯度项相互抵消,从而正确描述地表水位相对高程梯度的真实作用。采用双时间步法对Saint-Venant方程组的空间离散式进行全隐式离散,实现了无条件稳定求解。选取了2个典型算例,采用数量呈倍数递减的3种时间步长进行数值模拟,通过与解析解和实测结果进行对比,验证了数值解法的模拟效果和收敛性。结果表明,建立的数值解法能以优良的拟合度模拟不同断面几何约束下的溃坝过程,模拟结果表现出了良好的收敛性。