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第1章 绪论1

1.1 多源信息融合1

1.1.1 多源信息融合的概念1

1.1.2 多源信息融合的工作原理2

1.2 多源信息融合处理过程4

1.2.1 多源信息融合处理框架4

1.2.2 典型的融合处理过程5

1.3 多源信息融合系统的模型6

1.3.1 功能模型6

1.3.2 结构模型9

1.4 多源信息融合方法12

1.4.1 多源信息融合方法分类12

1.4.2 常用的多源信息融合方法13

1.5 多源信息融合有效性评估18

1.5.1 多源信息融合有效性的定性分析与评估19

1.5.2 基于证据理论的融合有效性分析22

1.5.3 多源信息融合有效性的定量分析与评估25

第2章 水环境多源监测信息融合系统27

2.1 研究背景27

2.1.1 问题的提出27

2.1.2 国内外研究现状28

2.2 水环境监测技术30

2.2.1 水质监测技术、仪器与分析方法30

2.2.2 遥感及水环境遥感监测35

2.3 水环境多源监测信息融合系统设计37

2.3.1 系统的层次结构37

2.3.2 系统的概念模型39

2.3.3 系统的总体设计41

2.4 基于WSN的地面水环境监测信息获取与处理43

2.4.1 WSN网络和通信基础设施相结合的系统设计44

2.4.2 LEACH路由协议47

2.4.3 基于动态成簇的路由算法50

2.5 基于Agent的多传感器管理58

2.5.1 基于知识的多传感器管理58

2.5.2 多传感器管理的功能和任务60

2.5.3 基于Agent的多传感器管理62

第3章 水环境多源监测信息融合处理66

3.1 水环境多源监测信息融合方法综述66

3.1.1 地面监测信息融合处理67

3.1.2 遥感图像信息融合处理67

3.1.3 基于遥感和地面监测的水质信息融合处理69

3.2 基于广义回归神经网络的水质空间分布分析74

3.2.1 广义回归神经网络的水质空间分布模型74

3.2.2 计算分析78

3.3 基于黑板结构的信息融合专家系统80

3.3.1 功能模块及流程设计80

3.3.2 验证与分析82

3.4 水环境遥感与地理信息系统的信息集成87

3.4.1 遥感和地理信息系统信息集成87

3.4.2 遥感和地理信息系统集成系统的模式88

3.4.3 水环境遥感和地理信息系统的空间数据组织、管理与分析88

3.4.4 太湖水环境多源监测信息管理系统90

第4章 水环境多源监测信息融合的证据理论方法93

4.1 证据理论93

4.1.1 基本概念94

4.1.2 Dempster组合规则94

4.1.3 冲突证据组合方法95

4.2 河口地面监测信息融合99

4.2.1 信息融合模型99

4.2.2 基于证据理论的信息融合100

4.2.3 基于BP网络的信息融合100

4.2.4 验证与分析101

4.3 证据理论信息融合计算分析软件103

4.3.1 信息融合计算分析软件设计开发103

4.3.2 实例分析106

4.4 湖泊富营养化状态评估的模糊证据理论方法107

4.4.1 基于相似性的模糊证据理论108

4.4.2 湖泊富营养化状态估计与评价模型114

4.4.3 验证与分析114

4.5 湖泊富营养化状态评估的BP网络证据理论方法118

4.5.1 BP网络证据理论方法118

4.5.2 监测数据选择与验证分析119

4.6 遥感与地面监测结合的湖泊水质状态评估122

4.6.1 研究背景122

4.6.2 神经网络证据理论方法123

4.6.3 验证与分析124

4.7 基于多尺度融合的对象级高分辨率遥感影像变化检测130

4.7.1 问题分析130

4.7.2 对象提取130

4.7.3 对象特征提取及比较131

4.7.4 多尺度融合132

4.7.5 方法实现流程134

4.7.6 验证与分析135

第5章 灌区水情信息源分析及渠系水情态势评估系统145

5.1 灌区渠系水情态势评估需求分析145

5.1.1 国内外研究现状146

5.1.2 存在的问题147

5.2 灌区业务流程和信息流程148

5.3 灌区水情监测数据的适用性和局限性分析149

5.3.1 灌区水情信息的种类149

5.3.2 灌区水情监测系统的功能和结构149

5.3.3 适用性和局限性155

5.4 灌区渠系运行仿真模型的适用性和局限性分析156

5.4.1 灌区渠系运行仿真模型的特点156

5.4.2 灌区渠系运行仿真模型组成和基于的领域知识基础156

5.4.3 适用性和局限性161

5.5 灌区渠系水情信息不确定性分析161

5.5.1 监测数据的随机性162

5.5.2 监测数据的不精确性162

5.5.3 监测数据的不完整性162

5.5.4 灌溉用水的非计划性和模糊性163

5.5.5 干扰用水对灌区水情监测系统和仿真系统的影响分析163

5.6 灌区渠系水情信息冗余分析165

5.6.1 监测数据的关联性165

5.6.2 估计干扰流量的技术途径166

5.6.3 影响监测数据冗余的因素167

5.7 灌区渠系水情态势评估系统168

5.7.1 系统的信息融合功能模型168

5.7.2 系统的信息融合结构模型173

第6章 传感器数量有限条件下的灌区渠系水情状态估计方法175

6.1 灌区渠系水情状态估计问题描述175

6.1.1 系统变量175

6.1.2 系统状态方程和量测方程176

6.1.3 研究对象比较178

6.1.4 灌区渠系水情状态估计的可行途径180

6.1.5 基于输入校正的灌区渠系水情状态估计方法181

6.2 基于动态调整虚警率的子系统级状态估计方法183

6.2.1 子系统划分183

6.2.2 干扰流量需要遵循的关系183

6.2.3 基于动态调整虚警率的干扰用水假定检验方法186

6.2.4 判别有无干扰用水的动态贝叶斯方法189

6.2.5 确定干扰用水方案的按隶属度排序方法191

6.3 基于领域模型、隶属度及最小二乘准则的系统级状态估计方法193

6.3.1 系统级状态方程和量测方程193

6.3.2 系统级状态估计的水位目标194

6.3.3 系统级状态估计的流量目标194

6.3.4 基于水位、流量多目标的系统级状态估计195

6.3.5 基于松弛隶属度约束的系统级协调方法195

6.4 灌区渠系水情状态估计流程196

6.5 模拟试验198

6.5.1 模拟试验方法198

6.5.2 模拟试验对象199

6.5.3 模拟试验情景和结果199

第7章 灌区渠系水情态势评估方法205

7.1 灌区渠系水情态势评估途径分析205

7.1.1 基于经验和专业知识的渠系水情态势评估方法205

7.1.2 基于实时水情监测数据外推的渠系水情态势评估方法206

7.1.3 基于水情图像分析的渠系水情态势估计方法206

7.2 基于灌区渠系水情状态估计的态势评估方法206

7.2.1 灌区渠系水情态势评估的定义207

7.2.2 动态跟踪和态势预测207

7.2.3 基于动态观察窗口的态势元素提取和赋值208

7.2.4 在时间域上按可信度进行综合的态势估计和评价方法213

7.2.5 态势评估流程214

7.2.6 态势评估有效性分析216

7.3 扩大灌区渠系水情态势评估信息来源的方法217

7.3.1 进一步利用实时监测数据的途径217

7.3.2 基于扩大信息源的态势元素提取和赋值217

7.3.3 基于扩大信息源的态势估计方法219

7.4 模拟试验219

7.4.1 模拟试验方法220

7.4.2 模拟试验情景设定220

7.4.3 实际系统运行结果221

7.4.4 态势预测和态势评价结果221

7.4.5 态势评估结果分析224

7.5 与其他态势预测方法的比较225

7.5.1 输入校正态势预测方法与实时监测数据趋势分析方法的比较225

7.5.2 输入校正态势预测方法与非输入校正态势预测方法的比较227

第8章 灌区渠系水情态势评估技术应用229

8.1 基于状态估计并考虑降雨影响的灌区运行决策方法229

8.1.1 问题的提出229

8.1.2 降雨对灌溉过程的影响分析229

8.1.3 降雨信息的获取230

8.1.4 状态估计信息与降雨的关联性分析231

8.1.5 考虑降雨影响的灌区运行决策方法232

8.1.6 模拟试验235

8.2 基于态势预测的闸门调节技术239

8.2.1 问题的提出239

8.2.2 闸门调节模型概述239

8.2.3 渠系水流特性对闸门调节的影响分析240

8.2.4 基于态势预测信息的闸门调节模型242

8.2.5 闸门调节的信息融合244

8.2.6 模拟试验245

8.2.7 闸门调节改进方法的推广247

8.3 基于态势预测的灌区渠系水情监测数据错误判别技术249

8.3.1 问题的提出249

8.3.2 判别监测数据错误的途径250

8.3.3 基于态势预测的证据获取技术251

8.3.4 数据错误判别的证据理论模型252

8.3.5 模拟试验254

参考文献258

索引269