Bounding Cube:一种无线传感器网络节点三维定位算法

无线传感器网络经常会部署在三维区域内,但目前大部分节点定位方法仅考虑的是二维应用.针对无线传感器网络节点能量有限特点,提出1种三维节点定位算法bounding cube,研究算法的原理和实现方法,并进行仿真分析.仿真结果表明,在100 m×100 m×100 m的三维空间内随机部署400个节点,当已知节点密度>20%,通信半径分别为r=30 m,r=40 m,r=50 m时,相对定位误差均<40%,当已知节点密度>20%、通信半径>30 m时,一次定位比例可以达到100%.该算法的突出特点是方法简单、计算量小.     

裸岩石砾地生态恢复工程中覆土厚度对作物生长的影响（英文）

为研究裸岩石砾地生态修复工程中覆土厚度对农作物生长的影响机制,对2010~(–2)015年夏玉米的生理特性进行了分析研究。试验布设在裸岩石砾上,共进行了6种不同厚度的覆土处理,分别为:30(C30),40(C40),50(C50),60(C60),80(C80)和100 cm(C100)。对土壤物理性质及相关作物生理特性和产量数据进行了分析研究,结果表明:(1)覆土层土壤容重随着作物种植年限的增加,及覆土厚度的增加而增加,土壤容重与覆土厚度呈对数相关关系。土壤沉降深度与覆土厚度之间的相关关系也有类似趋势,两者的关系也可用对数函数来描述(R~2=0.91)。(2)覆土厚度对夏玉米高度及作物叶绿素含量(SPAD值)有显著影响。在各处理中,拔节期和孕穗期的作物生长速率均高于孕穗期至灌浆期。经过两年的耕作利用后,C50处理的作物平均株高分别比C30,C40,C60,C80和C100处理高8.16%,3.32%,3.39%,9.86%和7.55%,不同处理方式之间的株高差异显着(p0.05)。在抽穗期,SPAD值最高,经过两年的耕作使用后,C50处理的最高值为298.41。(3)覆土厚度对夏玉米的产量和水分利用效率(WUE)具有显著影响。试验期间,C50处理的平均作物产量和水分利用效率值最高分别为4614.12 kg ha~(–2)和13.57kg ha~(–2) mm~(–1)。C50处理在2010~(–2)015年多年平均水分利用效率显著高于其他处理。综上,裸岩石砾地覆土厚度50 cm时能够满足农作物生长需求,这种处理中的所有农作物生长指标都优于其他覆土厚度。研究成果为裸岩石砾地区土地整治和生态修复工程提供了科学依据,同时,在农业生态环境脆弱且耕地资源相对紧缺的非洲,该研究对于改善当地农业生态环境,增加耕地资源和农业收入具有重要的借鉴意义。     

基于GPS的高速公路车速全程监控方法研究

对高速公路车速进行有效监控与管理,是抑制违章超速行驶、减少高速公路交通事故的重要手段。现有的基于点速度和区间平均速度的高速公路车速监控方法,难以准确反应出车辆的实际行驶状态,实施效果有限,可靠性较差。文中提出基于GPS和地图匹配技术的高速公路车速全程监控和管理方法,建立相关算法的数学模型。经过理论分析和实例验证,车速监控与管理方法能实现高速公路车速的全程监控,极大地提高车速安全监控和管理的可靠性、准确性和有效性。     

基于DEM的西北干旱区坡度提取分析

简要介绍了DEM及其获取方法以及坡度计算方法,通过选取西北干旱区具有代表性的丘陵地和平地作为试验区,建立数字坡度模型,研究了不同分辨率的DEM提取坡度的变化规律,并对坡度提取误差进行了分析,对西北干旱区进行与坡度有关的生态环境建设具有一定的参考价值。     

一种低表面亮度星系的自动搜索算法newline--YOLOX-CS

低表面亮度星系(Low Surface Brightness Galaxy, LSBG)的特征对于理解星系整体特征非常重要, 通过现代的机器学习特别是深度学习算法来搜寻扩充低表面亮度星系样本具有重要意义. LSBG因特征不明显而难以用传统方法进行自动和准确辨别, 但深度学习确具有自动找出复杂且有效特征的优势, 针对此问题提出了一种可用于在大样本巡天观测项目中搜寻LSBG的算法---YOLOX-CS (You Only Look Once version X-CS). 首先通过实验对比5种经典目标检测算法并选择较优的YOLOX算法作为基础算法, 然后结合不同注意力机制和不同优化器, 构建了YOLOX-CS的框架结构. 数据集使用的是斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)中的图像, 其标签来自于$\alpha.40$-SDSS DR7 (40%中性氢苜蓿巡天与第7次数据发布的斯隆数字化巡天的交叉覆盖天区)巡天项目中的LSBG, 由于该数据集样本较少, 还采用了深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN)模型扩充了实验测试数据. 通过与一系列目标检测算法对比后, YOLOX-CS在扩充前后两个数据集中搜索LSBG的召回率和AP (Average Precision)值都有较好的测试结果, 其在未扩充数据集的测试集中的召回率达到97.75%, AP值达到97.83%, 在DCGAN模型扩充的数据集中, 同样测试集下进行实验的召回率达到99.10%, AP值达到98.94%, 验证了该算法在LSBG搜索中具有优秀的性能. 最后, 将该算法应用到SDSS部分测光数据上, 搜寻得到了765个LSBG候选体.     

GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用

城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明：针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。     

中国南方降水及其极端事件的动力-统计相结合延伸期预报

延伸期预报是无缝隙预测系统中的薄弱环节,如何提高灾害天气过程的延伸期预报技巧是国际热点及前沿问题。本研究基于2005年12月—2014年8月的观测/再分析资料,通过奇异值分解方法,揭示了与中国南方低频降水变化高度耦合的热带对流和中纬度波列信号。利用中国气象局参加国际次季节至季节预报计划模式（BCC-CPS-S2Sv2模式,简称BCC S2S模式）的回报数据,对中国南方低频降水异常场进行统计降尺度,构建了一套动力-统计相结合的延伸期降水预测模型。独立预测时段（2014年12月—2019年8月）的结果表明,BCC S2S模式可以提前10—15 d预报中国南方大部分区域的异常降水;提前15—20 d以上预报时,动力-统计结合预报模型对冬季（夏季）华南沿海地区（长江以北地区）的降水时间演变、降水空间分布及极端强降水事件的预报技巧均优于BCC S2S模式。文中提出的思路和方法可广泛应用于其他区域气象要素和极端天气事件的延伸期预报。     

面向应用的航天遥感科学论证研究

为适应中国民用航天遥感从科学试验向业务服务模式转变,更好地探索、了解与解决应用需求与航天遥感系统对接等方面遇到的技术问题,促进航天遥感统筹协调可持续发展,中国适时于2004年成立了国家航天局航天遥感论证中心。10余年来,论证中心以航天遥感系统为研究对象,系统开展了面向应用的航天遥感科学论证概念、理论方法、技术工程与应用研究。本文是论证中心团队长期从事航天遥感科学论证研究与实践的系统总结,介绍了遥感论证初步认知、遥感论证关注问题、遥感论证理论体系与模型方法集、遥感论证能力建设及遥感论证实践等方面内容,给出了遥感论证定义并详细分析了研究范围和内容,提出了由知识维、进程维和逻辑维所组成的遥感论证作用域3维空间结构,指出社会发展加快和信息化水平提高,带动整个航天遥感数据信息链向更大规模、更短响应时间周期、更综合数据集成、更高数据质量、更加智能化方向发展,航天遥感系统将进入新的"智慧遥感"发展阶段。得益于十余年来中国民用航天快速发展,我们经历了风云三号新型载荷校飞、多角度多光谱偏振遥感器论证、环境星应用工程论证等实践,取得了多方面理论方法的突破,并应用到2030民用航天发展规划、高分辨率对地观测系统、国家自然灾害空间信息基础设施、国家民用空间基础设施中长期发展、2030中国综合地球观测系统规划等论证当中。经过不断实践,快速迭代,形成了遥感论证理论体系及相应的十大模型方法,包括遥感信息流模型、遥感信息特征模型、遥感信息应用模型、遥感信息量分析模型、遥感数据工程模型、航天遥感系统结构模型、航天遥感系统状态描述模型、航天遥感系统质量模型、航天遥感系统发展动力模型及能力体系模型。这些模型方法全面反映了航天遥感系统特征、结构、状态、发展动力、条件等,可广泛用于对航天遥感系统进行顶层设计、规划、考察、分析、评价、预测,并开展实践探索。     

高性能计算技术在气象领域的应用

高性能计算通过应用超级计算机与并行处理技术解决复杂的计算问题,是信息技术发展比较迅猛的领域之一。气象应用始终是高性能计算的重要领域,高性能计算技术有效地解决了高分辨率、高精度气象数值预报模式发展限制,在气象预报预测业务中发挥着核心支撑作用。数十年以来,由于数值天气模式研究和业务运行对计算资源的强烈需求,国内外气象领域高性能计算机及应用迅速发展起来。气象领域对高性能计算能力及系统的可靠性需求日益提升。高性能计算技术将与气象预报应用日益融合,相互影响促进,不断创新发展。为满足气象预报预测业务和科研工作需求,中国气象部门将进一步提升高性能计算能力,并致力于优化集约高性能计算系统布局,高效管理计算资源,发挥最大效益。     

2016年夏季（2016年6—8月）山东天气评述

利用2016年6—8月山东省气温、降水资料以及500hPa月平均位势高度场、距平场等资料,结合逐日高空环流形势,分析了山东省2016年夏季的天气气候特点、环流特征和主要天气过程,对季内的主要天气及影响进行了评述。