基于DETR的高分辨率遥感影像滑坡体识别与检测

滑坡灾害因其极大的破坏性而引起高度重视，如何快速、高精度地自动检测滑坡体成为主要研究问题。针对滑坡体检测数据不足、精度低、检测滑坡体不完全等问题，本文结合卷积神经网络（CNN）和Transformer的优点，以Transformer为主体，采用DETR网络实现滑坡体的自动检测。首先，对于数据集数据不足的问题，采用离线数据增强的方式实现滑坡体数据增广；然后，采用编码器-解码器结构的DETR网络结构对增广数据集进行多尺度训练和预测；最后，对试验结果进行定量评价。试验结果表明，采用DETR网络对滑坡体检测的平均准确率（AP）达0.997，可准确识别和检测滑坡体。此外，试验结果还验证了数据增强可有效提升DETR网络对滑坡体的检测精度。     

脂肪酸标志水生生态系统营养关系的研究

类脂化合物是生物的三大重要能源物质之一,是机体代谢所需燃料的储存形式,其所连接的脂肪酸具有独特的生理作用,直接影响生物的代谢过程.     

秦淮河流域气象水文要素变化特征及径流变化归因分析

研究秦淮河流域气象水文要素变化特征及径流变化归因对该流域水旱灾害防御工作具有重要指导意义。利用秦淮河流域气象水文观测数据和遥感资料，采用β-z-h三参数综合指示法、联合突变检测法等分析该流域气象水文序列时空变化趋势、变异点和变异度，采用弹性系数法定量评估气候变化和人类活动对径流变化的贡献率。结果表明：（1）秦淮河流域年平均气温和年径流深呈显著增加趋势，且未来仍将保持显著增长趋势；年降水量和参考作物蒸散量呈不显著增加趋势，且未来仍将维持微弱上升；年平均相对湿度呈显著减少趋势，且未来仍将维持显著减少。年降水量未发生变异，年平均相对湿度在2004年发生巨变异，年平均气温在1994年发生强变异，年参考作物蒸散量在2003年发生中变异，年径流深在2002年发生弱变异。（2）基准期（1981—2002年）和变化期（2003—2019年）秦淮河流域径流深与降水量呈显著正相关，与参考作物蒸散量、下垫面指数呈负相关；变化期较基准期参考作物蒸散量和下垫面指数弹性系数增大，而降水量弹性系数减小，下垫面指数的变化对径流增加贡献量较大（91.20%），表明人类活动引起的下垫面变化是径流增加的主要因素，起正贡献作...     

基于多尺度融合网络的高速公路能见度估计北大核心

为了实现近实时公里级的高速公路能见度监测,提出了一种基于多尺度融合网络的能见度估计方法。首先,从道路监控视频中提取道路场景图像,并对图像进行质量控制;分别采用引导滤波、光谱滤波、景深估计模型从路面场景图像中提取细节结构特征、光谱特征与场景深度特征;然后,构建多尺度融合网络自适应融合结构特征、光谱特征与场景深度特征,并从中提取能见度特征;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度等级。此外,为了训练与测试模型,构建了真实道路场景图像数据集,共包含18 000张标注图像。实验结果表明,多尺度融合网络可显著提升高速公路能见度估计的准确性,能见度等级分类准确率可达81.76%。