以阳宗海为研究对象,利用landsat-8 OLI遥感影像与叶绿素a浓度实测数据,基于波段敏感性分析,构建叶绿素a浓度估测回归模型。研究表明,以波段组合(B5-B4)/(B5+B4)为参数的多项式回归模型结果最优,拟合度达0.720 1。反演得到阳宗海2018年3月1日叶绿素a浓度和富营养化指数的空间分布图,结果显示阳宗海水体整体为中营养状态。

摘要为了研究气候变化需要实现遥感卫星对二氧化碳的高精度测量气溶胶和透射率较高的薄卷云的散射是影响大气中反演精度的主要环境因素结合主成分分析的统计方法和光程概率分

动态光散射反演算法参数的微小变化会导致解的巨大偏差，因此需建立反演算法的评价指标，据此对反演结果进行评价，以提高测量的精度。从相关函数的拟合精度、粒度分布的稳定性、测量结果的重复性等三个方面对反演算法进行了分析，进而建立起了反演算法的三个评价指标。评价指标一：相关函数拟合的均方根（RMS）误差小于 0.001，误差的品质因子Q>0.7；评价指标二：粒度分布范数的相对标准偏差RN<5%；评价指标三：测量结果的相对标准差（RSD）小于 2%。实验结果表明：当反演算法满足三个评价指标时，其稳定性好，重复精度高，可以获得最接近实际的测量结果。

matlab中inv的函数代码 这个库是我在学习UBC-GIF的重磁三维反演时候的一些笔记和代码 mark Introduction 整个GravForMedeling3D文件夹是从github clone过来的，不知道为什么无法显示原作者信息。 clone地址： 主要目的 建立反演数据的格式化--为了便于paraview成图。 修改及增加 增加density_add_coordinate.m函数，用来给密度模型增加空间网格信息，注意由于密度是建立在一个cell里面的，所以空间的坐标取的是cell中点的坐标。这个m文件与GravForMedeling3D文件夹里面的Mesh3D.m功能一样，但是适应性更强，适应v5.1的mesh格式。 translate目录下面是几个sh脚本， cpgra.sh是用来把inv目录下反演最后一次迭代得到的密度和预测文件copy到output，并分别命名为gravity_density.txt和gravity_prediction.txt format_density.m调用了density_add_coordinate.m函数，并且不启动matlab界面

飞行器姿态控制matlab代码学期论文：纳米四旋翼增量非线性动态反演控制器的设计，实现和评估 汽车制造商：Evghenii Volodscoi 抽象的 增量非线性动态反演（INDI）是一种很有前途的控制技术，广泛用于控制不同类型的飞机系统。 除了提供高性能的非线性控制外，这种类型的控制器不需要详细的受控飞机模型，并且可以有效地防止干扰。 本学期的论文描述了INDI控制器的发展，该控制器可控制纳米四极杆的姿态和位置。 它始于控制算法的推导。 然后首先在Simulink环境中开发控制器，然后在四旋翼的嵌入式硬件上实现该控制器。 随后，讨论了INDI控制器的实现方面，例如控制效果的估计，执行器时间常数的测量以及推力映射参数的估计。 最后，测试所实现的控制器应对干扰的能力。 已实现的控制算法的最终版本可通过Crazyflie四旋翼的官方开源固件获得。 在本学期论文框架中实现的INDI位置控制器的C代码与Crazyflie Quadrotor的官方固件合并在一起。 可以在以下链接下找到相应的请求请求，其中包含对最终软件结构的详细描述： 项目结构 code/ actuator_dynamics/

用 MODIS 地表反射率产品和 ProSAIL 模型反演叶面积指数。 （1）做本实验的代码在 codes/ 文件夹中。除了我们常用的 numpy、pandas和geopandas、gdal库之外，还用了tqdm显示进度条、用scikit-opt现成的遗传算法做优化、为使代码规范用了overrides库明确标明我要覆写某个方法，这些库都可以 pip 装上。 （2）主程序为main.py (3) 代码都有注释

提出了一种基于遗传算法进行频谱估计的相干多普勒测风激光雷达三维风场反演方法。该方法无需对视向风速进行计算,可以直接从多方位频谱密度中提取三维风场信息,能够提高弱信噪比情况下的数据反演精度。采用的遗传算法为针对相干激光雷达改进的遗传算法,能够准确、快速、并行地反演出风矢量解。对算法进行了仿真,结果显示,改进后的遗传算法在收敛速度以及全局寻优能力方面相对于传统遗传算法都有着明显提升,并且在低信噪比信号仿真对比中,此方法风场反演结果优于传统非线性最小二乘法反演结果。将该方法应用于实际雷达系统中,在激光雷达与探空气球实测数据对比中,两者水平风速均方根误差小于0.7 m/s,水平风向标准偏差小于6°,这些结果验证了风场反演结果的精确性。将采用所提方法得到的结果与实测数据最小二乘法风场反演结果进行对比,发现在当时的大气条件下,频谱估计法约有12.3%的探测距离的增大。仿真和实测数据对比结果充分证明了此方法反演三维风场的能力和有效性。

BayHunter v2.1 BayHunter是一个开源Python工具，用于执行表面波色散和/或接收器功能的McMC多维贝叶斯反演。 该算法遵循数据驱动策略，并针对速度-深度结构，层数，Vp / Vs比和噪声参数（即数据噪声相关性和幅度）进行求解。 包装内提供了正向建模代码，但可以轻松地用自己的代码替换。 也可以添加（完全不同的）数据集。 BayWatch模块可用于在运行时实时进行反转：这使您很容易看到每个链如何探索参数空间，数据如何拟合和模型如何变化以及反转的方向。 引文 詹妮弗·德瑞琳（Dreiling） Tilmann，Frederik（2019）：BayHunter-接收机功能的McMC多维贝叶斯反演和面波频散。 GFZ数据服务。 应用实例 Dreiling等。 （2020年）：斯里兰卡的地壳结构，是通过使用贝叶斯方法对地表波色散和接收器函数进行联合反演而得出的。 地球物

1、matlab文件一份 2、cst仿真模型一份 3、对应文献一份 4、下载者可简单邮箱交流

针对致密砂岩气储层较薄、砂泥互层地质现象普遍，常规的地震反演方法无法精细分辨薄储层空间展布情况，利用基于马尔科夫链-蒙特卡洛算法的地质统计学反演方法在薄储层预测上的优势，预测了淮南地区煤田的煤系地层致密砂岩气储层岩性，并建立三维地质模型。研究结果发现，研究区煤系地层内砂岩储层大多较薄，且具有砂泥互层的特点，通过与实际测井资料对比，利用地质统计学反演方法预测致密砂岩储层厚度的相对误差小于17%，对于5 m以上的砂岩储层，相对误差控制在5%以内。反演结果可为预测致密砂岩气藏提供精细的岩层分布信息，为致密砂岩气储层“甜点”提供参考。