遥感自动解译在农作物种植结构调查中的应用

农作物遥感分类识别中应用遥感解译和地理信息等技术手段,为农作物种植结构调查工作奠定了基础。在每年度的高分辨率遥感影像的基础上,按照统一的技术标准,在自动解译分类的基础上辅以人工,快速获得每年度主要的农作物耕地图斑,完成本年度的农作物种植结构调查工作。遥感技术的应用加快了农作物种植结构调查各个环节的数据流动,提高解译准确率,数据的采集精度和时效性都要比以往的效果更好,可为有效落实耕地轮作休耕等政策提供技术和数据支持。本文以逊克县为试验区,针对当前农作物分类工作过程中应当注意的问题进行分析与整理,总结经验和方法,更好地将遥感技术应用到农作物种植结构调查工作中去。     

一种评定公开版纸质地图编校质量计算方法

提供一种解决评定公开版纸质地图编校质量中,地图总字数计算方法缺乏适宜性和可操作性的量化指标。探讨在样本测试基础上,借助两种典型性基础地图的样本基数,确定以地图有效面积、要素表达率、城镇化率和质量因子为量化的正相关指标,使地图编校质量评价更加科学、严谨且便于实施。本方法已运用于省内出版相关的图书质量检查的地图编校质量评定,总体评价具有“适用性和便捷性”。近些年的实践,验证了本方法对于福建省域内的评定地图编校质量的差错率计算方法具科学性、实用性。     

联合VMD和Bi-LSTM的GNSS坐标时序降噪

针对GNSS坐标时间序列中的噪声难以有效去除等问题,构建了一种联合变分模态分解和双向长短期记忆模型的方法用以去除GNSS坐标时间序列中的噪声。将GNSS坐标时间序列分解为k个本征模态函数分量,并根据样本熵选择出有效的模态分量,分别通过双向长短期记忆网络处理,最后将信号进行合成。以BJFS等12个具有较长时间序列且数据完整性较好的GNSS站点坐标数据为例,对坐标时间序列进行降噪。将该方法与传统的分解方法进行对比分析,发现在E、N、U方向上,相比于单一变分模态分解,速度不确定度改正率分别提高了11.03%、4.60%、7.39%,相比于经验模态分解分别提高了31.70%、27.70%、24.42%。结果表明该方法能够更好地去除信号中的噪声,且优于传统分解方法,可提高信号可靠性。     

橡胶砂垫层在不同类别场地上的减震效应研究

橡胶砂(RSM)垫层减震是一种适用于低层房屋的低成本减震方法,关于场地类别对其减震效应影响的研究尚未开展。采用简化的层间剪切模型模拟减震垫层-上部结构动力相互作用体系,建立了RSM垫层"减震地基"分析模型。针对30%配比的橡胶砂,考虑3种垫层厚度200 mm/300 mm/500 mm、4种基底压力50 kPa～300 kPa,基于对取自于不同场地类别的195条地震波的刚性地基反应谱和RSM垫层"减震地基"反应谱的分析对比,得到以下结论:(1)RSM垫层的减震效应受场地类别的影响,场地卓越周期越短,减震效应越好;(2)RSM垫层厚度越大,减震效应越好,但当垫层厚度达到500 mm时,减震性能鲁棒性变差,且这种鲁棒性的劣化与场地类别无关;(3)各种场地类别地震波作用下,RSM垫层减震效应均随输入地震加速度和基底应力的增大而增加,但随着前者的增加,后者的影响减小。     

昆明场地脉动优势频率、等效剪切波速度和场地类别判定

以云南省昆明地区为例,对28个钻孔分别以20 m、25 m、30 m厚度计算等效剪切波速和卓越频率,同时测定场地脉动优势频率.结果显示:以20 m、25 m、30 m厚度计算的等效剪切波速,其后者一般都大于前者.对多数钻孔,用25 m厚等效剪切波速和卓越频率判定的场地土类别一致;少数钻孔在靠近30 m时二者判定结果一致.经测定,场地脉动优势频率与20 m厚波速卓越频率相近,但却明显高于25 m厚波速卓越频率.脉动优势频率与不同计算厚度的等效剪切波速度相关性基本相同,对同一厚度(深度)脉动优势频率随等效剪切波速度增加而增加.若等效剪切波速度相等,则深度小的脉动优势频率高.由此推出,脉动优势频率主要由地表层20 m厚岩土力学性质决定,而且越靠近表层的岩土力学性质对脉动优势频率的影响越大.本文从弹性力学理论证明了脉动优势频率和剪切波速度的关系式.通过进一步分析证明,用25 m厚等效剪切波速判定场地土类别更可靠,用脉动优势频率判定场地土类别可作为有效的辅助方法.它们将影响对场地类别的判定.     

融合3D DenseNet的零样本视频分类

零样本视频分类（zero-shot video classification,ZSVC）采用的点积分类方式容易使神经元产生较高方差,从而导致模型对输入分布的变化非常敏感。针对该问题,采用三维密集网络（3D DenseNet）与余弦相似性相结合的方法,提出了一种基于3D DenseNet的零样本视频分类（3D DenseNet for zero-shot video classification,DZSVC）算法,通过使用余弦相似性的分类方式替代点积分类方式来控制方差的范围,使模型对不同的输入幅值具有更强的鲁棒性。该算法首先将视频数据输入到3D DenseNet中,利用3D DenseNet的密集特性提取更丰富的时间和空间信息,并将提取出来的特征向量映射到公共空间。采用基于余弦相似性的方法对视频进行分类,在UCF101数据集和HMDB51数据集上的准确率分别为32.9%和20.2%,UCF50数据集和HMDB25数据集上的准确率分别为41.4%和23.7%,实验结果表明所提算法具有良好的分类效果。     

生成式对抗网络的高光谱遥感图像分类方法研究

针对基于深度学习的分类模型在训练样本较少时所遭受的潜在过拟合问题,提出一种具备过拟合抑制的生成式对抗网络分类算法,并应用于高光谱图像分类.该算法在每次迭代时,首先,依据训练样本的标签信息使判别器网络拟合训练样本的数据分布;然后对训练样本的高维特征进行均值最小化,该过程会重新更新判别器网络参数,减小参数的值和方差,以抑制...     

大柴旦—托素湖断裂带遥感解译及其晚更新世活动特征研究

通过对大柴旦—托素湖断裂进行遥感解译、野外地质调查,认为该断裂遥感迹象清晰、断层三角面发育、线性陡坎明显,分为东、中、西三段。断裂在东、西两段晚更新世以来活动强烈,中段晚更新世以来活动较弱。根据构造类别法认为该断裂具有发生中强地震的发震构造,很可能是德令哈至大柴旦多次中强地震的发震构造。