轨道扣件病害自动化检测研究及应用

传统扣件检查基本采用人工检查方式,不仅工作效率低、劳动强度大,而且人为干扰因素多、检查采样率低。针对以上问题,本文提出了一种基于线结构光传感器的轨道扣件损伤和松动检测方法,并开发了轨道扣件智能监测系统以实现扣件病害自动检测。最终将研究成果应用于徐州市某地铁区间轨道扣件检测,验证了该方法的可行性和准确率,为地铁轨道扣件检查提供了新方法。     

地图数据图层级批量综合功能的设计与研制

目前,已有地图综合系统使用过程中需要专业人员深度参与,耗时耗力、自动化程度较低。针对这一问题,从软件工程的角度探讨了图层级批量综合功能的研制。以1∶5万居民地图层数据的综合处理为例,分别从建筑物目标的剖分、特征参量定义与计算、综合操作决策与实施、综合控制规则建立与表达4个方面进行分析,尝试构建"特征诊断→行为决策→操作执行"的完整技术链条。结合样例数据对提出的技术设想进行可行性验证,并对后续工作进行展望。     

Personal experience with climate change predicts intentions to act

The public's willingness to engage in mitigation actions has not received as much attention as the level of belief in Global Warming (GW), especially on the international stage. Research in Western nations indicates that people systematically misunderstand GW and the actions required for mitigation. Important factors that influence judgments about mitigation actions include personal experiences, beliefs, knowledge, values, and worldviews. We present results of an international survey (25 samples from 24 countries) measuring general intentions to act and willingness to engage in specific actions. Our analysis reveals that endorsement of specific actions is (a) lower than general endorsement of mitigation, (b) accompanied by higher intra-individual variance, and (c) more strongly related to personal experiences with GW. This pattern can be attributed to the compatibility between the proximal construal of specific actions and the nature of the personal experience. Lastly we provide recommendations on how these findings can be used to encourage mitigation action.     

城市非点源污染管理的制度、信息和决策支撑

城市非点源污染对中国水环境的威胁日益加剧。制度不健全、信息基础薄弱和缺少决策支撑是当前城市非点源污染管理的主要制约因素。短期内,改善城市非点源污染管理的首要任务是夯实信息基础。从长远来看,制度的完善是落实城市非点源污染管理的根本保障。发达国家在信息基础建设和制度设计方面的成果和经验对于中国城市非点源污染管理工作有重要的参考价值。此外,先进的决策支撑技术是管理获得预期成效的重要保障。国际上决策支撑技术研究的最新发展动态值得国内相关领域借鉴。     

浅析水利工程实施方案的灰色优选

由于灰色系统考虑了系统内部因素相互关系不完全清楚性,因而应用灰色局势决策法选择水利工程实施方案．更具有客观性、科学性。以某水利工程为实例,介绍了用灰色局势决策法对实施方案进行优选的原理和方法,通过实例证明：灰色局势决策法具有较好的实用性,且操作简便。     

冰雪灾害条件下地质灾害应急抢险处置知识构成分析

知识库是冰雪灾害条件下地质灾害应急抢险决策支持系统的核心,知识库中的知识构成则是整个研究的基础。本文按照产生式规则法的知识表示方式,分别分析了冰雪灾害条件下地质灾害应急抢险处置知识的前提及结论部分的主要构成内容,并总结了应急抢险处置措施选择应该遵循的基本原则,另外还给出了根据知识构成抽取具体知识的范例,为冰雪灾害条件下地质灾害应急抢险知识库及决策支持系统的建立提供了基础性研究成果。     

Airborne near-real-time monitoring of assembly and parking areas in case of large-scale public events and natural disasters

A critical requirement for an effective and coordinated response by public entities tasked with management, security, and relief during large-scale public events or natural disasters is the availability of current situational information. However, today there is a lack of comprehensive operational systems allowing a near-real-time (NRT) collection, visualization, and provision of situational information for larger areas. In this study a methodological framework is proposed, which allows an NRT extraction and visualization of situational information based on aerial image acquisition. The framework combines digital image analysis using a generic supervised information extraction approach based on statistical modeling with a downstream web-based visualization component realized through an automatic update of web services. Even though being applicable for different scenarios, the workflow will be demonstrated for the specific use-case of a NRT monitoring of open spaces including assembly and parking areas. Compared to other approaches, image analysis results indicate a high robustness and a low demand for computational power sources (7 seconds per image). Due to a high degree of automation, the proposed workflow contributes to a NRT ‘end-to-end’ monitoring system, which was developed within the VABENE (German acronym for ‘traffic management under large-scale public events and disaster conditions’) project covering all parts from the acquisition of raw aerial imagery to the dissemination of information products to end-users.     

采用非线性决策树的学生课堂教学满意度研究

学生反馈是评估高等院校课堂教学质量的重要指标。目前,对学生反馈的问卷仅进行主观理解和简单统计,无法提供准确定量的分析和支持依据。使用非线性决策树,对近3年本科必修双语课程《数字图像处理》的学生评教问卷进行数据挖掘,首先将其分成3类和10个不同输入,然后通过数据预处理、模型选择和建模,最后构建树状模型对其进行分析。分析结果符合对于该课程学生反应和争议较大的问题预期,为课程设计提供定量有效的教学分析工具。     

基于ENVI 的唐山湾三岛土地利用遥感分类方法的比较分析

对唐山湾三岛2010年10月10 m分辨率的SPOT5多光谱数据源,采用不同分类方法进行识别和判断,并对比不同分类器在遥感影像分类中的应用效果和分类精度。有针对性地探究海岛土地利用遥感分类过程中不同方法的优劣,获取最适于岛陆地区土地利用的遥感分类方法。根据土地利用现状分类标准(GB/T21010-2007)和海岛陆域土地利用类型划分的相关规定,将唐山湾三岛主要分为滩涂、裸地、林地、草地、居住区、内陆水体和潮间带(潮水覆盖区)6类。并分别构建结合人为控制的非监督分类、监督分类和基于专家知识的决策树分类系统,参照更高分辨率影像、先验知识和野外调查资料,评价分类结果与实地调查结果的吻合程度,最终通过总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类器精度进行评价和对比分析。     

结合地形因子与分层策略的喀斯特地区无人机影像分类

西南喀斯特山区地形起伏较大,地物分布较为破碎,致使传统的光谱特征一次分类方法的精度较低。本文基于高分辨率无人机正射影像和地形指标,充分利用无人机遥感影像空间特征、光谱特征、纹理特征及地形特征,采取面向对象CART决策树算法与分层策略提取了研究区土地覆盖类型。研究表明,结合空间地形因子和分层策略的方法减少了破碎区地物间的相干扰,故具有较高的分类精度,总体分类精度达91.2%,Kappa系数为0.87,较传统一次分类精度提高了9.8%,Kappa系数提高了0.13。该方法对西南喀斯特地区土地覆盖解译精度较好,可为土地利用监测提供参考。