DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 生态补偿作为当前国际公认的生态环境保护手段之一，如何量化生态补偿标准，已成为各界学者研究的热点问题。本文以三峡库区(重庆段)为研究区域，以生态、经济、社会公平度为切入点构建生态补偿标准多维度量化指标体系，运用生态服务价值法、机会成本法和条件价值法构建生态补偿标准多维度量化模型，经过系数修正并进行测算，确定出生态补偿标准额度，剖析区域间生态补偿标准空间格局演变过程，科学制定重庆三峡库区不同区域生态补偿的分配标准，提出重庆三峡库区生态补偿标准的调控机制。研究结果表明：从生态角度出发，通过生态服务价值法测算出的2015年重庆三峡库区生态补偿额度为10.99亿元；从经济角度出发，通过机会成本法测算出的2015年重庆三峡库区生态补偿额度为10.09亿元；从社会公平角度出发，通过条件价值法测算出的2015年重庆三峡库区受偿意愿偿额度为66.37亿元、支付意愿偿额度为25.52亿元；结果表明在空间上自然地理要素和经济要素的补偿测算准确度明显优于社会人文要素补偿测算，制定生态补偿标准时主要参考自然和经济要素的测算值，为科学制定生态补偿标准提供参考。 关键词 :生态补偿，三峡库区，多维度模型，量化机制 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 生态资源是一切生物进行活动的基础物质资源，在对生态环境进行开发利用的时候，人们只考虑其直接产生的经济使用价值，而忽略其本身存在的生态效益，导致生态资源为人类所提供的生态服务价值日益减少，生态系统所承受的生态压力也日趋严重。生态补偿逐渐成为各界学者的研究热点，在国际上，前期是关于生态补偿理论的基础研究，后期则更加侧重于资源环境及社会经济效果分析以及补偿效率分析在微观层面的研究，基于国外较为成熟的体系化生态补偿理论，我国于20世纪90年代初基于实际国情开展了生态补偿机制领域的研究，定性与定量相结合，理论研究与实践论证相结合，进行了关于生态补偿基础概念、含义、标准、原则、范围及政策等的深入探讨，以及生态系统服务价值的量化研究，逐步在我国建立生态补偿机制 [ 1 ] - [ 7 ] ，在空间尺度上的研究成果主要集中于要素、流域和区域领域。由于生态补偿其概念定义、理论依据、测算方法等核心问题难以达成共识，确立经济补偿的标准成为了生态补偿研究的核心和难点，合理的生态补偿量决定了生态补偿实施的可行性和有效性。就生态补偿标准确定方法的研究成果，总归纳如下三种方法：生态服务价值法、机会成本法及支付意愿法 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。本文基于这三套独立的方法系统，以三峡库区(重庆段)为研究区域，从生态、经济、社会公平度多维的角度切入，对重庆三峡库区生态补偿标准进行量化分析，利用数学方法和统计学手段构建生态补偿标准多维度量化模型，从而确定出区域间生态补偿标准额度，对建立生态补偿的分配标准有着重要的现实意义，同时为其它大型库区或典型库区提供典型范例依据。
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user: 2. 研究区域 本文的研究区域三峡库区(重庆段)包括重庆市22个区县：渝北区、渝中区、大渡口区、九龙坡区、沙坪坝区、江北区、巴南区、南岸区、北碚区(主城九区)、江津区、武隆县、涪陵区、丰都县、长寿县、忠县、石柱县、万州区、开县、云阳县、奉节县、巫山县、巫溪县。三峡库区(重庆段)的幅员面积约为46，158.53 km 2 ，占整个三峡库区总面积的85.6%，位于长江上游的末端区域，是长江流域生态安全的全国性生态屏障地区，也是中国乃至世界最为特殊的生态功能区之一。三峡库区作为国内最大的水利枢纽建设工程，具有减灾防洪、城市供水、涵养水源、保持水土、净化空气、发电灌溉、航运枢纽、传承文化、旅游度假等方面的综合效益，同时，对三峡库区的土地利用类型转换、生态安全维护产生了深远影响。库区的生态环境变化成为人们关注的焦点，其中与三峡工程有关的生态补偿机制更是关注的重点方向(图1)。
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user: 3. 研究方法 3.1. 基于生态价值角度的生态补偿额度量化方法 考虑到本研究区域的实际情况及当前研究进展，采用中国生态系统单位面积生态服务价值当量因子表(谢高地等2008年最新修订版本) [ 12 ] ，结合三峡库区(重庆段)实际生态特征进生态服务价值当量修正。 图1. 三峡库区(重庆段)行政区划图 定义，全国平均产量的农田其每年自然粮食产量的经济价值为1，根据其他生态系统产生的生态服务相对于农田食物生产服务贡献的大小，确定生态服务价值为当量因子的经济价值量为全国平均粮食单产市场价值的倍数，将权重因子表转换成生态系统服务单价表。可以根据下列公式进行生态系统服务单价表的转换。 E a = 1 7 ∑ i = 1 n m i p i q i M ，   i = ( 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) 式中，Ea为单位农田生态系统提供食物生产服务功能的经济价值(元/hm 2 )；i为作物种类， p i 为种粮食作物全国平均价(元/kg)， q i 为种粮食作物单产(kg/hm 2 )； m i 为种粮食作物面积(hm 2 )；M为粮食作物总面积。 人类活动和其他生物的利用不同，因此会表现出不同的生态服务价值。本研究内容以2015年重庆市稻谷、玉米、小麦三种主要作物为研究基准，由统计资料可知，稻谷、小麦、玉米的单价分别为2.36元/kg、1.98元/kg和1.87元/kg，面积分别为683，904 hm、150，532 hm和461，886 hm，单产为7582.55公斤/hm、3051.20公斤/hm及5446.36公斤/hm，粮食总面积为2，243，888 hm。本文参考谢高地等 [ 10 ] 不同生态系统单位面积生态服务价值系数得出单位面积生态系统服务价值的计算公式为： V A L = ∑ ( A C R k × C O E F k ) / A C R t o t a l (2) 式中，VAL为研究区单位面积生态系统服务总价值，单位为元； A C R k 为第k种土地利用类型面积，单位为km 2 ； C O E F k 为第k种土地利用类型的生态服务价值系数， A C R t o t a l 为土地总面积。 3.2. 基于经济效益角度的生态补偿额度量化方法 由于区域间的生态环境保护措施存在差异性，因此对各区域的经济发展的影响不同，所导致的机会成本也不同，本研究采用机会成本法计算生态价值角度的生态补偿额度。以三峡库区22个区县为样本区域，对于在建设规划中，被划入限制或禁止开发而丧失部分或全部工业增长“机会”的区域其损失的相关利益，运用构建的单项机会成本模型，进行测算得出减半的总收入，以此获取基于经济效益角度的生态补偿额度。(所用参数主要来自三峡库区22个主要区县统计年鉴及其各年国民经济和社会发展统计公报)。 选择三峡库区22个区县做样本分析一方面具有“显著性”，最近10多年来该区县经济社会快速发展与其工业迅猛增长的因果或联动关系有目共睹，反过来若限制或阻止其工业增长对其经济社会发展所带来的负面影响也显而易见；另一方面该区县在受工业增长影响方面也是一个比较“极端”的特例，由其历史数据回归分析得来的影响程度系数可能不具普遍性。但由于每个特定的限制或禁止开发区域(单元)的机会成本都是按其各自的增长轨迹或源数据进行回归分析所得出的，所以并不影响上述计量模型的运用 [ 13 ] 。 利用SPSS19.0软件，选用工业增长水平指标(工业总产值)作为自变量，相关经济产出指标(各区县年度总收入)作为因变量。通过逐个进行回归分析得出相关经济产出指标受工业增长影响的程度。通过以三峡库区(重庆段)22个主要区县2006年至2015年的工业总产值与地方财政收入值做相关的回归和预测分析，得到反映二者联动关系的相应计量模型，据此测算出三峡库区22个主要区县在工业正常增长下2015年的预期地方财政收入Y。利用2006年到2013年的重庆三峡库区各区县生产总值y和工业生产总值x，年份以2006年为第一年，即t = 1。运用SPSS软件进行回归分析，运用线性相关计算式：可以得到生产总值y与x和t的关系。再采用移动平均的方法，进行两次平均预测2015年的工业生产总值x。根据生态补偿公式： O C ( 损 失 价 格 ) = 正 常 生 产 总 值 y − 1 2 生 产 总 值 y (3) E C ( 生 态 补 偿 价 格 ) ≥ O C (4) 1 / 2 y 即为因环境保护而默认损失的一半工业生产总值，为财政收入的损失。将2006年到2013年的工业生产总值增长量减半，得到新的工业生产总值x，利用上述方法得到一个新的y值即2015年的工业生产总值。取最低生态补偿价格为等于财政收入损失，即得到2015年三峡库区重庆段生态补偿值。 3.3. 基于经济效益角度的生态补偿额度量化方法 意愿调查法是Ciriacy Wantrup [ 14 ] 于1947年提出的，该方法被大量应用于非市场化物品的价值评估，提出在任何一个经济补贴标准的制定中必须加入受偿者的受偿意愿。本研究采用意愿调查法确定基于社会公平维度下的生态系统服务功能价值及辖区内的支付意愿及受偿意愿。调查以抽样调查的形式围绕受偿群体及支付群体的基本特征、社会经济特征及其对三峡库区生态系统的认知等进行设计并实施。 本文采用条件价值评估法获知补偿者的支付意愿或受补偿意愿来实现虚拟估值，最大支付意愿的补偿标准是利用实地调查得到的人均最大支付意愿额度与常住人口的乘积得到，估算公式： P = W T P × p o p (5) 式中P为支付补偿及接受补偿的总数额，WTP为最大支付意愿，pop为常住人口数量。说明支付意愿是“过程依赖型”的，受问卷设计及人为主观因素中各个环节的影响，因此得出的结果呈现主观性、不确定性，不能得出稳定的消费者偏好。
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user: 5. 讨论 5.1. 多维度量化方法的比较 1) 本研究基于生态价值维度，采取生态服务价值法，测算了2015年三峡库区重庆段的生态补偿额度为10.99亿元。根据重庆市统计年鉴数据显示，2015年辖区内库区生态环境建设与保护的的资金投入 为12.22亿元。从数值上看，测算的补偿额度比实际投入金额在同一数量级上，稍微偏小但非常接近。一方面说明基于生态价值维度测算的生态额度具有一定的参考价值，另一方面也说明不能完全以单一维度体系作为实际投入资金的唯一参考。 为了分析三峡库区(重庆段)22个区县生态补偿额度的空间差异，基于GIS空间分析，对其结果进行了等级划分，如图3。 如图3可知，三峡库区(重庆段)2015年生态服务价值空间分布总体表现为：上游低、中下游高，主城低、区县高的总体走势。三峡库区重庆段22个区县中，渝中区生态服务价值最低，为0.0047亿元； 图3. 2015年三峡库区(重庆段)各个区县生态服务价值分布图 巫溪县生态服务价值最高，为1.0621亿元。主要原因为：辖区内，主城九区的城镇化率相对最高，植被覆盖率相对较低，林地、耕地以及水域的面积都相对较少。然而，林地、耕地以及水域的生态服务价值明显更高，所以基于生态服务价值法所得的三峡库区重庆段生态服务价值量表现为区县高、主城低的现象。 2) 本研究基于经济效益角度采取机会成本法，测算了2015年三峡库区重庆段的生态补偿额度为10.09亿元。根据重庆市统计年鉴数据显示，2015年辖区内生产总值为6206.9亿元，其中工业生产总值为37.6亿元，人均GDP为47，122.65元。由于生态修复项目而直接受到经济效益影响的群体主要表现为上游搬迁企业及辖区移民等，其主要经济贡献体现在工业生产总值，按照折半预估其损失的经济效益为18.8亿元。测算的补偿额度与预估损失的经济效益相比较，从数值上看，虽在同一等量级上，但仍然明显偏小。其可能原因是由于本研究采取的单一机会成本，仅考虑了工业生产总值方面的经济效益情况，未加入辖区移民的参考因素。也说明了综合参考多维度视角下生态补偿的测算额度的重要性。 为了分析三峡库区(重庆段)22个区县生态补偿额度的空间差异，基于GIS空间分析，对其结果进行了等级划分，如图4。 如图4可知，2015年三峡库区重庆段生态补偿额度总计100，855.51万元，约为10.09亿元。生态补偿额度空间分布表现为：上游高、中下游低，主城高、区县低的总体走势。其中主城区中渝北区生态补偿额度最高，为40，814.14万元；江北区最低，为432.14万元。主城区内生态补偿额度区域差异不仅仅与工业水产水平、人均GDP有关，由于本测算中涉及到各个产业总收入，因此区域面积、容积率、人口流动量等也是影响区域生态补偿额度的因素。非主城区内万州区生态补偿最高，为4646.87万元；石柱县最低，为292.01万元；其余地区较为平均，集中于292~1200万元的区间，说明非主城区区县经济发展水平差异较小，由于区域间面积差异不大。因为从经济效益角度出发制定重庆三峡库区生态补偿标准主要考虑主城区与非主城区的差异。 图4. 2015年三峡库区(重庆段)经济效益角度生态补偿价格分布图 本研究基于经济效益角度，采取与上述2015年相同测算手法，对2020年重庆三峡库区生态补偿价格经行了回归分析及预测。预测结果为14.74亿元。可以表明：重庆三峡库区工业总产业及总收入呈现逐年上涨状态；生态补偿额度变化的大趋势随经济增长呈正相关，对于生态补偿标准确立的需求也日益上涨；经济增长与生态保护的冲突长期存在，通过政策实施等可以降低每年上涨的百分比，除经济负增长以外，使得生态补偿金额逐年下降的可能较低。 3) 采用条件价值法，利用式(5)的公式分别测算2015年重庆三峡库区上下游接受补偿及支付补偿的额度。取接受补偿额度及支付补偿额度的均值，得到2015年愿意接受补偿额度为平均535.77元/年，愿意支付补偿额度平均397.71元/年，接受补偿额度约为支付补偿额度的1.35倍。分别与三峡库区重庆段上游(江津区、巴南区、大渡口区、九龙坡区、沙坪坝区、南岸区、江北区、渝北区、渝中区、北碚区、涪陵区、长寿县、武隆县、丰都县)和三峡库区重庆段下游(忠县、石柱县、万州区、开县、云阳县、奉节县、巫溪县、巫山县) 2015年的常住人口数量相乘，得到上游接受的补偿额度为66.37亿元，下游支付的补偿额度为25.52亿元，上游接受补偿额度约为下游支付补偿额度的2.6倍。 5.2. 不同区域的比较 由于社会公平维度下采取的支付意愿法具有较强的主观性，本研究将三峡库区重庆段作为样本区域，与一些国内外其他成果进行比对分析。本研究中，辖区内按照调查意愿：愿意接受的补偿额度为平均535.77元/年，愿意支付的补偿额度平均397.71元/年，接受补偿额度约为支付补偿额度的1.35倍；按照调查意愿结合上下游人口分布情况：接受补偿额度约为下游支付补偿额度的2.6倍。2014年Felister Mombo [ 15 ] 等利用支付意愿调查法在坦桑尼亚的湿地生态系统区域，调查因树木砍伐而造成的流域生态问题及其经济效益之间的可持续发展关系。结果表明，农村和城市地区对于树木的保护偏好都持积极态度，农村居民的支付意愿与他们从市场获得的收入的比例大约不到1%且农村地区的支付意愿比城市地区的支付意愿低3倍。2014年孙盼盼 [ 16 ] 等测算的基于支付意愿下的三峡库区消落带沿岸农户的补贴意愿值加权品均值为549.7元/年∙户，且农户补贴意愿值与消落带耕地面积呈显著正相关。2008年董长贵 [ 17 ] 等以北京密云水库为样本区域，基于条件价值法，估计出密云水库的生态价值，且从WTP数据分布显示城八区居民人均支付意愿为100~500元/年，其平均值333.09元/年。一方面，本研究的调查数据中上下游的支付与补偿意愿符合国内外成熟研究成果的数据趋势；另一方面，在中国人民10年内的收入大背景下，本研究基于支付意愿的补偿及受偿结果基本与现有的针对库区生态系统的成果相一致。
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user: 6. 结论 构建重庆三峡库区生态补偿多维度量化指标体系，从生态价值、经济效益、社会公平三个维度测算出单项指标体系下的生态补偿值，基于构建的指标体系运用层次分析法进行模型构建，得出2015年重庆三峡库区生态补偿额度。重庆三峡库区生态补偿多维度量化模型的具体结论如下： 1) 利用生态服务价值法，参考谢高地(2008)生态服务价值当量表，根据当年库区内的粮食作物种类、面积及价格测算出2015年重庆三峡库区生态服务价值，通过与一级分类的土地面积数据的乘积得出2015年重庆三峡库区生态服务总价值为10.99亿元。 2) 通过机会成本法的运用，利用库区内22个区县的工业生产总值及各区县年度总收入值进行回归分析得出两者在时间上的关联关系式，预测未来各个年份的生态补偿价格。预测结果中2015年重庆三峡库区生态补偿额度为10.09亿元，2020年重庆三峡库区生态补偿额度为14.74亿元，呈明显上升趋势。 3) 将实时有效的调查问卷与条件价值法相结合，通过三峡库区重庆段库区上下游的划分，以及统计年鉴中常住人口数据，得出2015年重庆三峡库区受偿意愿偿额度为66.37亿元、支付意愿偿额度为25.52亿元。 4) 由生态服务价值法得出的2015年重庆三峡库区生态服务总价值与由机会成本法得出的2015年重庆三峡库区生态补偿价格的额度较相近，分别为10.99亿元、10.09亿元。这两部分所参考数据来源于重庆市统计年鉴。社会公平的基础数据由调查问卷所得，存在不尽合理的成分，经过横向的区域比较，与其余多地意愿调查的数据与趋势大体相合，由此重庆三峡库区2015年生态补偿额度是合理的。
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user: 摘 要 本文运用现代遥感技术，在系统收集地质、物化探、水文地质资料基础上，开展了九嶷山天鹅寨火山杂岩体火山机构研究，进行了铀成矿潜力分析，预测出4个找矿靶区，为今后在该区开展火山岩型铀矿找矿工作提供了依据及技术支撑。 关键词 :现代遥感技术，火山杂岩体，找矿靶区，九嶷山天鹅寨 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 近些年来，随着找矿难度的加大和遥感技术(特别是高分辨率遥感技术)、现代信息技术的发展，需要对遥感技术的应用进一步开拓创新，最大限度地提高遥感技术的地质应用效果，以促进铀资源勘查的战略突破 [ 1 ]。特别是在工作程度较低、植被覆盖严重、人员难以进入的地区 [ 2 ] ，遥感影像可以直观、逼真的反映出构造要素特征及其展布规律，从宏观上反映活动断裂的空间展布规律和构造特征，从而有效地揭示隐伏构造，显示活动构造 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。为适应我国矿产资源勘查开发“走出去”战略的需要，利用ETM+卫星数据对津巴布韦大岩墙 [ 6 ] 、秘鲁北部Chiclayo地区进行成矿预测应用 [ 3 ] ，体现了现代遥感技术得到了广泛应用。九嶷山天鹅寨火山岩体是湘南-粤北唯一大面积出露陆相酸性火山岩，自上世纪五十年代至今断续开展了一系列的基础地质工作和科研工作。但因各种原因，该区铀矿找矿工作始终没有突破。随着科技进步，运用现代遥感技术对该区进行进一步研究，为突破该区铀矿找矿提供技术支撑。
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user: 2. 成矿地质背景 2.1. 区域地质背景 九嶷山天鹅寨火山盆地位于NE向钦~杭成矿带湖南段与EW向九嶷山~诸广山~仙游岩带叠置转换地带，与大洲、盛源、相山等一批大型火山岩型铀矿床同处于钦杭成矿带北东段(图1)，具有相似的成矿地质背景。在深层地质构造上，产于NE向郴州~临武及NW向新宁~蓝山两条深切莫霍面断裂的交汇处和湘东南地块与武功诸广山地块的变异复合部位 [ 7 ]。 九嶷山复式岩体总体呈东西向“一”字型展布，面积达1272 Km 2 ；按岩浆作用先后顺序，划分为加里东期雪花顶岩体、印支期砂子岭岩体、燕山期金鸡岭岩体及天鹅寨火山杂岩体以及补充侵入螃蟹木岩体(图2)。 2.2. 以往基础地质工作 上世纪五十年代至七十年代，湖南省区测队、广东省地质局区测队开展了1:20万区调工作，将天鹅寨岩体定为“浅成一喷发过渡类型的火山杂岩体”。随后先后有省冶、地矿有色、核工等多家单位在周边进行过铀钨锡铅锌矿种地质及科研工作，开展了一系列物化探找矿工作，指出天鹅寨岩体是一个独立的岩浆演化活动中心，是湘南、桂北地区唯一有待进一步深化研究和发展的火山岩型铀矿产地。但一直没有深入开展勘查工作。 图1. 大地构造位置简图(据毛景文2011年，有修改) 图2. 九嶷复式岩体地质略图
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user: 3. 遥感影像处理及应用 3.1. 遥感数据源及构造遥感分析 社会发展促进了遥感技术的发展，遥感技术在地质找矿中应用非常广，现代化社会对于矿产资源的需求量也逐渐增加 [ 8 ]。现代遥感技术在地质找矿中的应用，包括遥感岩性识别、矿化蚀变信息提取、地质构造信息提取和植被波谱特征的找矿应用等 [ 9 ]。根据现代遥感研究成果的应用，本次采用最新的OLI卫星数据和SPOT6卫星数据。根据解译标志，在研究区解译出SN向、EW向、NNE~NE向、NW向4组主要线性断裂构造和4处环形构造(见图3)。 图3. 九嶷山遥感解译及综合预测找矿靶区略图 3.2. 构造体系分析 在4组断裂构造带中，SN向构造规模最大，其中F1、F2两大断裂控岩控矿控盆。所夹持火山塌陷盆地经历基底凹陷、火山喷发喷溢、断陷塌陷、挤压隆起剥蚀形成一系列次生断裂带。EW向构造被SN向构造、NNE向构造以及NW向构造所错动，地貌上断续显现。NNE~NE向构造较发育，但延伸距离较短，被错动改造明显，在王木坳南北向构造的东侧，NE向构造次生断裂阵列排布，长度在2~6 km，推测为形成较晚的一组张性裂隙或小型正断层群，NW向构造主要沿天鹅寨岩体西侧与围岩接触地段分布，应为火山后期喷发、改造所形成。环形构造位于天鹅寨岩体东侧，两大区域性南北向构造夹持，闪长花岗斑岩脉岩北东向侵入，显示该区是是热源、流体、矿源良好的汇聚场所。 3.3. 新构造活动及意义 从构造运动的动力学角度看，新构造运动是地球动力学条件和构造应力场发生显著变化的最新地质构造阶段的地壳运动。我国新构造运动开始于中新世中期，亦即约距今15~10 Ma [ 10 ] [ 11 ]。地形地貌与新构造运动密切相关，也常常是构造解译的主要标志。天鹅寨地区构造解译大多具有新构造或古构造复活的特点。SN向深大断裂控制着区域地形、地貌特征，控制着山脊、山谷以及河流的SN走向。EW向断裂受到新构造运动的影响，被错断和剥蚀，断续呈现。NE向构造影纹明显，是新构造活动较好的表象。NNW向构造在天鹅寨杂岩体西侧，受杂岩体隆起抬升影响，受新构造错断影响，连续性差。天鹅寨古火山经长期改造侵蚀，原形已不复存在。整体上，该区为小洞断裂和王木坳两大深断裂所控制，后期被EW向构造、NE向构造所改造，在新构造地貌特征上显示为较明显的弧形山脉，以及较为特别的“几”之形河流。此外，环形构造的北侧边缘呈内倾弧形状，倾角较陡，南侧发育多条次生构造，显示边缘断裂呈张性，并具有新构造活动特征。新构造活动对铀的表生富集起到有利作用。 3.4. 遥感蚀变信息与分析 3.4.1. 蚀变信息提取原理 遥感蚀变信息是蚀变岩(带)在遥感影像反映出来的一种综合光谱信息。在热液作用的影响下，使矿物成分、化学成分、结构和构造发生变化的岩石，在多波段遥感图像上表现为不同的颜色、色调和纹理差异，常常是矿床存在的重要标志。利用遥感数据提取蚀变信息，叫蚀变信息场 [ 12 ]。随着Landsat-8卫星的发射，OLI数据的应用越来越广泛，较之ETM数据，类比成矿带上的相山铀矿田，以火山岩型铀矿为找矿目标。相山矿田是一个产于火山-侵入杂岩中的热液脉型铀矿田，热液蚀变主要有钠长石化、磷灰石化、绿泥石化、碳酸盐化、萤石化、水云母化、硅化，其中，水云母化与铀矿化具有密切的成因联系。利用遥感图像提取含水、OH − 的羟基蚀变信息技术较为成熟，诸多研究采用该类异常进行提取，认为具有速度快、花钱少、人为干扰少，获得了对找矿具有重要意义的信息 [ 13 ]。 在铀矿找矿中，铁染蚀变可以进一步划分为三价铁离子蚀变和二价铁离子蚀变，与三价铁离子蚀变有关的蚀变有赤铁矿化(红化)和碱交代，与二价铁离子蚀变有关的蚀变有黄铁矿化。磁铁矿化与二价、三价铁化蚀变均有关。吴志春(2013， [ 14 ] )在江西省相山铀矿田提取蚀变信息时就把蚀变划分为羟基和铁染蚀变，提取的蚀变信息与已知矿点吻合较好，对铀矿找矿具有实际的指导作用。 根据小洞矿点、桐木冲矿点、长冲矿点、牛角龙矿点等矿化点追索查证，常见的围岩蚀变主要有绢云母化、绿泥石化、粘土化等羟基类蚀变矿物，同时，红化(赤铁矿化、水针铁矿化)也较发育，而且各类蚀变往往有后期叠加现象。本次研究提取的蚀变类型包括羟基蚀变信息和铁染蚀变信息。 3.4.2. 遥感异常分类 对于遥感异常分类，根据异常所出现的岩性地层、构造、矿化等地质矿产背景，大致可分为4类异常，1) 地层型异常：2) 构造型异常；3) 岩体接触带型异常；4) 岩体型异常。见图3。
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user: 4. 遥感找矿预测 4.1. 成矿潜力分析 大规模的伸展拉张构造背景使九嶷山天鹅寨地区形成了岩浆演化中心、热流活动中心、矿化中心三位一体的基本格局；高成熟度、高含铀量的古老结晶基底以及火山熔岩、碎斑熔岩、次火山岩、花岗斑岩为后期铀的演化和成矿提供了矿质来源；SN向、EW向、NNE-NE向、NW向四组主要断裂构造和4处环形构造为铀矿的活化、迁移、富集提供有利空间；重力、航磁及航空伽玛及放射性水化异常是找铀的重要判据；流体作用是促成区内铀及多金属成矿的另一主要因素，区内铀矿化的形成与中、低温的含羟基类蚀变有关。现有矿化异常基本围绕这SN向、EW向线性断裂及环形构造分布，元素异常与线性构造、环形构造间存在着成生关系，与成矿地质作用有着密切的关联性。下步的找矿工作主要是探索天鹅寨盆地基底及次火山岩中的铀矿化、火山盆地火山机构控制的铀矿化、火山盆地盖层中铀矿化。 4.2. 找矿靶区优选 以遥感地质解译与遥感异常信息为基础，结合地质矿产资料，综合预测找矿靶区。划分出4处找矿靶区，见表1、图3。
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user: 5. 结论 1) 本文运用现代遥感应用技术，通过总结分析成矿地质条件、铀成矿地质特征及赋矿规律，预测四个靶区：I号：上庙龙冲~桐木冲~八亩田、II号：崩冲~狮冲~狗鱼冲、III号：小洞~初冲~小东口IV号：高家坪~小坪源找矿靶区。为今后开展火山岩型铀矿找矿工作提供了依据及技术支撑。 2) 单一的遥感信息或航空信息解决铀矿找矿都有局限性，在信息理解上都具有多解性，要把二者有机结合，最大限度挖掘各自有利信息、优势互补，将大大提高解译的准确性和有效性。 Table 1 Comprehensive prediction of prospecting target area 找矿靶区 位置 面积 依据 影像 I号 上庙龙冲~桐木冲~八亩田 13 km 2 赋矿层位为上侏罗统流纹岩及火山碎屑岩；控矿构造为小洞断裂带及王木坳断裂带 夹持凹陷地带，EW向断裂发育， 环形构造，显示该区是是热源气源、 矿源良好的汇聚场所；蚀变： 铁染蚀变信息发育，羟基蚀变吻合也较好 II号 崩冲~狮冲~狗鱼冲 21 km 2 赋矿层位：上侏罗统流纹岩及火山碎屑岩 与天鹅寨火山杂岩体接触带 蚀变：铁染蚀变和羟基蚀变均较发育 控矿构造：王木坳深大断裂控制， 靶区北端为环形构造，提供热液来源 III号 小洞~初冲~小东口 12 km 2 赋矿层位：上侏罗统火山碎屑岩与 天鹅寨火山杂岩体接触带； 控矿构造：EW向断裂与SN向深大断裂 交汇，西北端为环形构造，次生断裂发育； 蚀变：铁染蚀变和羟基蚀变发育一般 IV号 高家坪~小坪源 18 km 2 赋矿层位为上侏罗统流纹岩及火山碎屑岩 与天鹅寨火山杂岩体接触带； 控矿构造：NNW-SN向断裂-EW向断裂 交汇铁染蚀变和羟基蚀变发育，套合较好。 表1. 综合预测找矿靶区
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user: 摘 要 针对粗差含量较高的点云数据拟合，提出了改进的选权迭代算法：通过最小截断二乘获取稳健的初值，在迭代过程中利用混合总体最小二乘估计控制迭代次数。将该改进算法运用在点云数据平面和球面拟合中的结果表明：该方法在粗差含量较高时仍具有很好的拟合结果。 关键词 :点云数据拟合，选权迭代算法，粗差，最小截断二乘算法，混合总体最小二乘 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为了进行目标的三维重建，一般利用三维激光扫描仪或全站扫描仪对目标进行扫描 [ 1 ] ，快速获取目标的点云数据，然后对点云数据进行特征面拟合，得到目标的几何模型。特征面拟合方法一般有最小二乘估计、总体最小二乘估计、混合总体最小二乘估计等，对于含有粗差的点云拟合，常用的方法有稳健特征值法 [ 2 ] 、随机一致性抽样法 [ 3 ] 和选权迭代法 [ 4 ] 等。 选权迭代法采用一个增长慢的函数 ρ ( v i ) 代替残差平方和 v i 2 进行最小二乘平差，通过迭代的方式来减小粗差点的权值从而平滑粗差对平差结果的影响 [ 5 ] 。但当粗差含量达到一定限度时，选权迭代法得到的几何基元将偏离基准值。鉴于此，有必要对选权迭代法进行改进：一方面，在选权迭代拟合算法中引入最小截断二乘估值作为选权迭代的初值，以有效提高算法的稳健性；另一方面，在迭代评判标准上，利用混合总体最小二乘估计代替最小二乘估计，其中混合总体最小二乘同时考虑了拟合模型中系数矩阵和观测向量存在误差。通过上述改进，拟合精度将得到提高。
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user: 2. 改进的选权迭代拟合算法 2.1. 基于最小截断二乘的参数初值估计 最小截断二乘(Least Trimmed Squares， LTS)是一种稳健估计方法，与最小二乘估计中使目标函数中所有观测值的残差平方和达到最小不同，LTS估计主要思想是将观测值的残差平方和升序排列，并取排在前一半的残差平方和最小时对应的估值作为最优估计值。由于LTS估计对局外点的影响不敏感，可以达到50%的崩溃点，因此它具有很强的稳健性 [ 6 ] 。 利用最小截断二乘法进行稳健初值估计时需要考虑全部观测值中任意截断个数的所有组合，由于点云数据量大，故可采用随机抽样法对LTS估值做近似计算，具体实现操作如下： 1) 从点云数据集(总个数为p)中随机抽取n + 1个点(n为确定拟合模型参数所需的最少点个数)，利用最小二乘法估计参数； 2) 计算点云中所有点在到每次抽样估计模型中的残差，对残差平方进行升序排序，计算前h(h = int(p + n + 1)/2)个残差的平方和作为抽样拟合质量的评价指标。 3) 确定抽样次数N，重复N次上述计算，选取残差平方和最小所对应的模型参数作为选权迭代估计的初值。 2.2. 权函数的选取 选权迭代法中常用的权函数主要有Huber权函数、Hampel权函数、丹麦权函数和IGG系列权函数等。考虑到Huber权函数和丹麦权函数没有淘汰段，抗差能力与其他函数相比较弱，而Hampel权函数表达形式更为复杂，模型选择IGG III方案作为算法的权函数 [ 7 ] 。 p ¯ i = { p i | v i / m v | ≤ k 0 k 0 | v i / m v | ( k 1 − | v i / m v | k 1 − k 0 ) p i k 0 < | v i / m v | ≤ k 1 0 k 1 < | v i / m v | (1) 式中 p ¯ i 为等价权对角元素； p i 为前一次迭代计算所得权值，对于几何基元点云数据拟合，认为观测数据为等精度测量，故设定初始权矩阵为单位阵； v i 为残差，迭代开始前的残差以最小二乘估计计算求得； m v 为中误差； k 0 、 k 1 为常数，一般取 k 0 = 1.5 ， k 1 = 2.5 。 2.3. 选权迭代终止条件 利用混合总体最小二乘进行参数估计。当本次估计参数与前次估计参数的差值小于设定值时迭代终止。 混合总体最小二乘法是将最小二乘法和总体最小二乘法结合起来，不仅解决了观测向量和系数矩阵存在随机误差时的参数估计，还顾及到系数矩阵中存在常数项的问题 [ 8 ] 。 总体最小二乘的观测方程为 ( A + Δ A ) X = L + Δ L ，当系数矩阵 A 中存在常数项时，可以对系数矩阵 进行分块，即 A = [ A 1 A 2 ] ，其中 A 1 为系数矩阵的常数列， A 2 为除去常数列后的系数矩阵。相对应的未知数 X 分块为 X = [ X 1 X 2 ] T ，其中 X 1 为 A 1 相对应的未知参数构成的矩阵， X 2 为 A 2 相对应的未知参数构成的矩阵。混合总体最小二乘的观测方程为： A 1 X 1 + ( A 2 + Δ A 2 ) X 2 = L + Δ L 。 2.4. 执行迭代 以最小截断二乘的参数估计为初始参数，以单位权作为初始权函数，进行选权迭代计算，利用混合总体最小二乘进行迭代参数估值，当前后两次迭代参数估值的差小于某一较小数时，迭代停止，此时将后一次得到的参数估值输出作为模型参数的最优解。 根据上述步骤，改进的选权迭代算法可以由图1所示。
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user: 3. 点云数据空间平面数据拟合算例分析 为验证改进的选权迭代拟合算法在点云数据平面拟合中的有效性，自选平面方程z = −1.70998x − 1.73205y + 14.14214，利用MATLAB编程进行拟合仿真实验。 随机从自选平面中随机抽取5000个点组成平面点云数据，将模拟点三维坐标(x，y，z)方向上均加入随机误差v~N(0，0.002)形成非粗差点，点云数据如图2所示。分别用于选权迭代法和改进的选权迭代法进行参数拟合，结果见表1和表2中粗差含量为0%的拟合结果。 设定粗差比例从5%逐次增加到30%共模拟6组数据，分别利用选权迭代法和改进的选权迭代拟合算法对平面进行拟合，结果见表1和表2。 实验发现，当不含粗差或粗差较小时，这两种方法均能较好地进行平面拟合，且精度较高，当粗差含量增大时，利用选权迭代法拟合平面精度逐渐降低，而改进的选权迭代拟合算法结果仍能保持很高的精度。 图1. 改进的选权迭代拟合算法流程图 图2. 模拟平面点云数据 图3. 模拟球面点云数据 Table 1 Plane fitting results of different gross errors under selecting weight iterative algorith 粗差含量 a Δa b Δb c Δc 0% −1.70997 0.00001 −1.73196 0.00009 14.14163 −0.00051 5% −1.70901 0.00097 −1.73067 0.00138 14.13920 −0.00294 10% −1.70178 0.00820 −1.72592 0.00613 14.12973 −0.01241 15% −1.70223 0.00775 −1.71821 0.01384 14.11785 −0.02429 20% −1.69908 0.01090 −1.71208 0.01997 14.11875 −0.02339 25% −1.69627 0.01371 −1.70850 0.02355 14.11378 −0.02836 30% −1.69507 0.01491 −1.70642 0.02563 14.09013 −0.05201 表1. 各粗差含量下选权迭代法平面拟合结果 Table 2 Plane fitting results of different gross errors under improved selecting weight iterative algorith 粗差含量 a Δa b Δb c Δc 0% −1.70997 0.00001 −1.73199 0.00006 14.14190 −0.00024 5% −1.70995 0.00003 −1.73204 0.00001 14.14196 −0.00018 10% −1.70999 −0.00001 −1.73206 −0.00001 14.14211 −0.00003 15% −1.71002 −0.00004 −1.73206 −0.00001 14.14242 0.00028 20% −1.71001 −0.00003 −1.73210 −0.00005 14.14252 0.00038 25% −1.71000 −0.00002 −1.73209 −0.00004 14.14246 0.00032 30% −1.70999 −0.00001 −1.73208 −0.00003 14.14231 0.00017 表2. 各粗差含量下改进的选权迭代拟合算法平面拟合结果 Table 3 Sphere fitting results of different gross errors under selecting weight iterative algorith 粗差含量 x0 Δx0 y0 Δy0 z0 Δz0 R0 ΔR0 0% 9.99999 −0.00001 9.99995 −0.00005 0.99988 −0.00012 14.14211 −0.00002 5% 10.00005 0.00010 10.00002 0.00000 1.00005 0.00005 14.14205 −0.00008 10% 10.00060 0.00060 10.00040 0.00040 1.00072 0.00072 14.14211 −0.00002 15% 10.00093 0.00093 10.00312 0.00312 1.00393 0.00393 14.14224 0.00011 20% 10.01005 0.01005 10.00784 0.00784 1.00933 0.00933 14.14208 −0.00005 25% 10.02539 0.02539 10.02502 0.02502 1.02694 0.02694 14.14085 −0.00128 30% 10.04310 0.04310 10.04861 0.04861 1.04941 0.04941 14.14246 0.00033 表3. 各粗差含量下选权迭代法球面拟合结果 Table 4 Sphere fitting results of different gross errors under improved selecting weight iterative algorith 粗差含量 x0 Δx0 y0 Δy0 z0 Δz0 R0 ΔR0 0% 9.99997 −0.00003 9.99992 −0.00008 0.99990 −0.00010 14.14214 0.00000 5% 9.99994 −0.00006 10.00003 0.00003 0.99999 −0.00001 14.14209 −0.00004 10% 9.99999 −0.00001 10.00004 0.00004 0.99999 −0.00001 14.14212 −0.00001 15% 9.99987 −0.00013 10.00000 0.00000 0.99997 −0.00003 14.14211 −0.00002 20% 9.99996 −0.00004 9.99995 −0.00005 0.99999 −0.00001 14.14209 −0.00004 25% 10.00000 0.00000 9.99992 −0.00008 0.99998 −0.00002 14.14211 −0.00002 30% 9.99995 −0.00005 9.99997 −0.00003 1.00006 0.00006 14.14209 −0.00004 表4. 各粗差含量下改进的选权迭代拟合算法球面拟合结果
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user: 4. 点云数据球面数据拟合算例分析 与空间平面拟合类似，为验证改进的选权迭代拟合算法用于球面点云数据拟合的有效性，自选球面方程 ( x − 10 ) 2 + ( y − 10 ) 2 + ( z − 1 ) 2 = 200 ，利用MATLAB编程进行拟合仿真实验。 从自选平面中随机抽取5000个点组成球面点云数据，同样在所有模拟点三维坐标(x， y， z)方向上均加入随机误差v~N(0，0.002)形成非粗差点，点云数据如图3所示。 设定粗差比例从5%逐次增加到30%共模拟6组数据，分别利用选权迭代法和改进的选权迭代拟合算法对球面进行拟合，结果见表3和表4。实验结果发现，当粗差含量增多时，利用选权迭代法拟合球面精度逐渐降低，而改进的选权迭代拟合算法结果仍能保持很高的精度。
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user: 5. 结束语 改进的选权迭代法首先通过最小截断二乘获取稳健的初值，其次在迭代过程中利用混合总体最小二乘估计控制迭代次数，综合考虑了系数矩阵和观测向量的误差。经过这两次改进，在粗差含量较高时也能获得很好的拟合结果。试验结果表明：当粗差含量不高时，采用选权迭代法和改进的选权迭代法均能获得较好的平面和球面拟合模型。当粗差含量逐步增加时，选权迭代模型随粗差含量的增加而导致拟合效果下降，而改进的选权迭代法仍然得到理想的拟合结果。
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user: 摘 要 为了准确地测定排污入海河口的污水和临近海域海水中的生化需氧量，检测人员应用国家颁布的经典方法：稀释与接种法及五日培养法(BOD 5 )，对污水及海水样品进行检测，通过反复试验最终找出影响检测结果准确性的几个关键控制技术，供大家参考。 关键词 :污水及海水，BOD 5 ，检测，关键控制技术 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着国家对环境保护工作的重视，作为水体质量的重要参数指标及污染指标的“生化需氧量”被越来越多的领域列为必检项目之一。生化需氧量又称生化耗氧量，是指在一定条件下，微生物分解存在于水中的某些可氧化物质，特别是分解有机物所进行的生物化学过程中消耗溶解氧的量。如果检测结果偏高，说明水中有机污染物质较多，易对环境造成较严重的污染。 当前国内外采用的20℃培养5 d的生化需氧量检测方法，是将当天采来的水样和经过五天培养后的水样分别进行溶解氧测定，其溶解氧的差值，定义为五日生化需氧量，简称BOD 5 。 本文作者由于承担的监测任务中的水质分别来源于陆源入海排污口及邻近海域，海水、淡水污染程度不同，检测采用由两个行业主管部门颁布的生化需氧量标准方法—即最为广泛的经典方法：HJ 505-2009 (稀释与接种法)及GB 17378.4-2007 (五日培养法)。 对于检测机构来说，可根据检测任务的来源及采集的水样的特性选择检测方法。两个标准方法均可分别使用或同时使用，但前提是使用标准的有效版本。对比两个检测标准有以下不同及相同点。 1、标准来源不同： 标准HJ 505-2009 (稀释与接种法)是国家环境保护部颁布执行的行业标准；海洋监测规范第四部分海水GB 17378.4-2007 (五日培养法)是国家海洋局颁布执行的国家强制执行的标准方法，在此标准中确定此法为仲裁方法。 根据任务的来源，本单位采用的检测方法是海洋监测规范第四部分海水GB 17378.4-2007 (五日培养法)，已经应用此法连续多年对排污入海河口及临近海域进行监测。 2、适用范围不同： HJ 505-2009 (稀释与接种法)，此方法适用于 2 mg/L~6000 mg/L 的地表水、生活污水、工业废水五日生化需氧量(BOD 5 )的测定，方法检出限0.5 mg/L，方法的测定下限为2 mg/L，非稀释法和非稀释接种法的测定上限为6 mg/L，稀释与稀释接种法的测定上限为6000 mg/L。简言之，淡水常用此法。 海洋监测规范第四部分海水GB 17378.4-2007 (五日培养法)，适用于海水的生化需氧量的测定，方法的检出限为0.5 mg/L。简言之，海水常用此法。 3、检测方法原理相同： 在HJ 505-2009 (稀释与接种法)中，方法原理为：生化需氧量是指在规定的条件下，微生物分解水中的某些可氧化的物质，特别是分解有机物的生物化学过程消耗的溶解氧。通常情况下是指水样充满完全密闭的溶解氧瓶中，在(20 ± 1)℃的暗处培养5 d ± 4 h，分别测定培养前后水样中溶解氧的质量浓度，由培养前后溶解氧的质量浓度之差，计算每升样品消耗的溶解氧量，以BOD 5 形式表示 [ 1 ] 。 在海洋监测规范第四部分海水GB 17378.4-2007 (五日培养法)中，方法原理为：水体中有机物在微生物降解的生物化学过程中，消耗水中溶解氧。用碘量法测定培养前和培养后两者溶解氧含量之差，即为生化需氧量，以氧的含量(mg/L)计。培养五天为五日生化需氧量(BOD 5 )。水中有机物越多，生物降解需氧量也越多，一般水中溶解氧有限，因此，需用氧饱和的蒸馏水稀释。为提高测定的准确度，样品培养后减少的溶解氧要求占培养前溶解氧的40%~70%为宜 [ 2 ] 。 在应用经典方法检测水质中的生化需氧量关键控制技术中，樊丽妃 [ 3 ] 的“影响测定生化需氧量的因素及解决方法”提出水样的温度、稀释倍数、保存、pH、接种水等对生化需氧量的影响。
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user: 3. 结论 排污入海河口及临近海域水质中的生化需氧量检测关键控制技术为稀释水的制备、水样稀释倍数的确定及水样培养期间的控制、在检测过程中样品保存时间及温度的控制、水样本身的特性、操作因素等五个方面。
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user: 摘 要 高光谱遥感凭其极高的光谱分辨率在岩石矿物、土壤、植被等领域的应用越来越广泛。本文使用某地84个土壤样本的光谱反射数据，通过分析反射率光谱与土壤含水量之间的关系，对光谱数据进行一系列的数学变换，利用相关分析法获取的反演因子建立BP神经网络反演模型。结果表明，在土壤含水量预测研究中，利用BP神经网络建立的模型有效，且光谱变换为平方根的一阶微分时模型精度较高。 关键词 :高光谱，土壤含水量，BP神经网络 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 土壤含水量是陆地和大气能量交换过程中的重要因子，对水的运移、陆地表面蒸发、碳循环具有很强的控制作用，是生态、气候、水文、农业等领域衡量土壤干旱水平的重要指标，也是表征土壤肥力的重要指标。传统的土壤水分测定方法，如取土烘干法、张力计法、中子水分仪法等均是以点测量为基础，虽然精度高，但工作量大，范围有限，已经难以满足区域性土壤含水量监测的实际需要；土壤水分模型方法通过建立水分平衡方程求解土壤水分，可提供适时的土壤水分信息，但实验需要大量相关参数，估测误差较大。用遥感反演手段获取土壤含水量，具有范围大、时间短、分辨率高的特点，弥补了传统方法上的不足。其中高光谱遥感是利用多波段的电磁波从物体中获取有关数据，波段划分更窄，能获取更多的窄波段的光谱信息，产生一条完整而连续的地物光谱曲线 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。本文采用了BP神经网络模型对土壤水含量进行了反演，利用多层神经网络可以寻找最优因子，建立的土壤水分含量的预测模型精度高，且为快速准确预测土壤含水量提供理论依据。
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user: 2. 土壤含水量BP神经网络估测模型 人工神经网络是基于生物神经网络原理由大量简单处理单元相互连接而形成的复杂网络系统，它具有较强的学习能力、抗干扰能力、容错能力 [ 6 ] 。人工神经元相当于一个多输入多输出的非线性阑值器件。其神经元的输出可以描述为： (1) 式中： x 1 ， x 2 ， ⋯ x n 为输入信号， ω k 1 ， ω k 2 ， ⋯ ω k j 为神经元k的权值， θ k 为阈值，f为激活函数， y k 为神经元k的输出。 人工神经网络中较为典型的神经网络模型有BP神经网路、Hopfield网络、CPN网络等，应用较多的是具有非线性传递函数神经元构成的前馈网络中采用误差反向传播算法作为其学习算法的前馈网络(Back Error Propagation，BP) [ 7 ] 。BP网络包含了神经网络理论中最精华的部分，由于其结构简单、可塑性强，得到了广泛的应用。特别是它的数学意义明确、步骤分明的学习算法更使其具有广泛的应用背景。BP网络由输入层、输出层和若干隐含层组成，并且一般认为网络是严格分层的，即当且仅当两相邻层的节点才有可能互联。简单的三层BP网络的结构如图1所示。 BP神经网络计算模型如下 图1. BP网络结构图 y = f 2 ( θ 2 f 1 ( θ 1 x + b 1 ) + b 2 ) (2) 其中，y为输出层，x为输入层， f 1 为隐藏层传递函数， f 2 为输出层传递函数， b 1 为隐藏层偏差， b 2 为输出层偏差， θ 1 为输入层权重， θ 2 为隐藏层权重 [ 8 ] 。
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user: 3. 算例 以某地的土壤区作为研究对象，其主要土地利用类型为耕地、林地、牧草地、未利用地(沙地、废弃地)、建设用地等，选择地势较平坦、土壤裸露区作为样区，并考虑各种土地利用类型和土壤类型，每个样区内选择4~5个具有代表性的测点，每个测点采集一个表层土(约20 cm)土样，共采集84个土样。 3.1. 光谱数据的平滑处理 光谱曲线的平滑处理是为了去除包含在信号内的少量噪声，得到平稳的光谱波形。采用9点加权移动平均方法对光谱数据进行平滑处理。若给出了光谱曲线的n个测点的序列 ( R i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) ，则第 的值取包含前后各9个点的加权平均值 [ 9 ] ，即 R i = 0.04 R ′ i − 4 + 0.08 R ′ i − 3 + 0.12 R ′ i − 2 + 0.16 R ′ i − 1 + 0.20 R ′ i + 0.16 R ′ i + 1 + 0.12 R ′ i + 2 + 0.08 R ′ i + 3 + 0.04 R ′ i + 4 (4) 式中， R i 表示9点平滑处理后的值。经平滑处理后形成新的光谱曲线的n个测点的序列 ( R i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 。 3.2. 光谱数据变换方法 为了寻找对有含水量敏感的光谱指标，主要采用的变换方法如表1所示。 利用变换方法对光谱数据进行变换，并与含水量进行相关分析，得到反射率及其各种变换形式与含水量相关系数和包络线去除得到的各种参量与含水量的相关系数。如图2所示。由图可看出，反射率R倒数的对数、对数的一阶微分、平方根的一阶微分与含水量的相关系数较大，数据在峰值处大于0.6，表明其相关性较大，适宜线性模型的建立，而倒数、对数的倒数相关系数达到0.6的波段较多，但是峰值较少，不适合模型的建立。 光谱反演因子选取是挖掘光谱中蕴含的有效信息，通过对各种变换方法认真比较，最终选择在通过一阶微分变换、对数的一阶微分变换和平方根的一阶微分变换中选取反演因子。 采用单相关分析方法提取光谱反演因子，顾及相邻波段间的光谱数据相关性较高，在选择波段时尽量使其离散化。利用一阶微分变换、对数的一阶微分变换和平方根的一阶微分变换各选取了5个波段数据作为反演因子。 Table 1 Transformation method tabl 变换方法 1) 反射率的倒数 1 / R 2) 反射率的对数 ln R 3) 反射率对数的倒数 1 / ln R 4) 反射率的一阶微分 R ′ 5) 反射率对数的一阶微分 ( ln R ) ′ 6) 平方根的一阶微分 ( R ) ′ 表1. 本文使用的变换方法表 图2. 变换综合图 3.3. 数据处理过程 异常样本(落在总体之外的数据点)的产生是人为测量过程中带来的误差，包括土壤属性的化学测定和土壤光谱数据的测量产生的异常数据，异常值的存在可能会影响模型的准确性建模之前要先对异常样本进行删除。李希灿等提出剔除异常样本的方法是，首先对土壤含水量从小到大进行排序，对应的反演指标也进行排序，分别绘制排序后的土壤含水量和反演指标的分布曲线，然后，在分布曲线的两端寻找异常样本 [ 10 ] [ 11 ] 。 一共剔除了3个异常样本，在剔除异常样本之后R2明显增大。把剔除异常样本后剩余的81个样本分成两组，一组66个样本为建模样本，另一组15个样本为检验样本。 利用变换后的光谱数据与土壤含水量相关关系曲线选取的反演因子，光谱数据与土壤含水量建立BP神经网络模型。将BP神经网络的隐含层数设为1~3层，隐节点数设在4~5个之间，隐含层传递函数采用logsig函数或者tansig函数，输出层传递函数采用purelin函数，网络训练函数采用traincgh函数或者trainlm函数。基于特征吸收波段的分析建模时，将66个将反射率变换之后的数据按照BP神经网络输入向量，水含量实测值作为输出向量，通过网络中隐含层节点数、隐含层数这2个参数的不同组合，得到一系列的模型，然后分析误差从而得出最佳模型。
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user: 4. 结果分析 将81个样本数据分为两组，66个用于网络训练、15个用于模型检验。基于BP神经网络法建立了多个土壤水含量的高光谱反演模型，如表2~4所示，结果表明，用真实含水量与预测值做差，在剔除差 Table 2 Accuracy comparison between first-order differential models of square root 变换方法 层数及节点数 平均相对误差 R² 平方根的一阶微分 1-5 11.949 0.922 1-4 13.030 0.912 2-5-5 13.238 0.911 2-4-5 12.991 0.924 3-5-5-5 14.107 0.917 3-4-4-5 14.653 0.919 表2. 平方根的一阶微分模型之间的精度对比 Table 3 Accuracy comparison between first-order differential model 变换方法 层数及节点数 平均相对误差 R² 一阶微分 1-5 15.401 0.852 1-4 58.981 0.071 2-5-4 18.501 0.791 2-4-5 17.107 0.804 3-4-5-5 16.980 0.831 3-5-4-4 18.926 0.779 表3. 一阶微分模型之间的精度对比 Table 4 Accuracy comparison between first-order differential models of logarithm 变换方法 层数及节点数 平均相对误差 R² 对数的一阶微分 1-5 24.137 0.819 1-4 22.003 0.726 2-4-5 22.556 0.734 2-5-5 21.151 0.788 3-4-5-5 22.421 0.747 3-5-4-5 23.823 0.706 表4. 对数的一阶微分模型之间的精度对比 距较大的样本后，取含水量与预测值差值平方和，平方根的一阶微分神经网络模型，平均相对误差值最小，为11.949，决定系数最大，为0.922。 对前述的反演因子分别建立土壤含水量的多元线性回归估测模型、BP神经网络估测模型，精度分析如图3，图4所示，详细数据如表5和表6所示。BP神经网络的决定系数为0.922，多元线性回归模型的决定系数为0.869，通过比较可以得出BP神经网络模型预测值与实测值较为接近。