基于多层神经网络与Sentinel-2数据的大豆种植区识别方法

大豆作为全球最重要的油料作物,是中国进口的大宗农产品,对其种植区的精准识别是决策制定、种植结构调整基础,对国家粮食安全有重要意义。本文利用Sentinel-2作为数据源,利用多层神经网络方法与对大豆进行提取,并与随机森林、决策树、支持向量机等机器学习进行对比,发现F1-Socre指标显示多层神经网络的分类精度最高,为93.53%,其次为随机森林、支持向量机、决策树。将神经网络分类结果与SLIC面向对象分割聚合之后,结果既忽略了同一地块的微小差别,又区分出了不同地块的作物差异,很好的体现了大豆的分布。Sentinel-2数据是进行大尺度大豆种植监测的绝佳数据源,大豆与玉米等其他作物在第二个红边波段的反射率有较为明显的差异。多层神经网络方法在图像分类任务中表现出色,结合图像分割算法精度可达到95.51%,可以满足大豆种植面积监测的需求。     

非对称荷载作用下土体劈裂注浆压力分析

为研究在非对称荷载作用下土体劈裂注浆压力,基于扩孔理论和统一强度准则并考虑非对称荷载的作用,建立基于扩孔理论的劈裂注浆启劈压力分析模型,推导出浆泡周围塑性区土体的应力场、位移场、塑性区半径以及启劈注浆压力的理论解答,并以工程算例进行论证。结果表明,考虑对称荷载作用下的启劈注浆启劈压力较考虑非对称荷载作用下的值要大,对称荷载作用下的分析方法低估了塑性区半径;无论是柱形劈裂还是球形劈裂,当 1时,启劈压力会随着 的增大而增大,塑性半径会随着 的增大而明显减小;当 1时,启劈压力会随着 的增大而减小,而塑性半径的变化是有限的。预先了解土体的初始应力条件对正确的确定劈裂注浆启劈压力至关重要,可为劈裂注浆的设计和施工会提供更加完善的理论依据。     

青海循化县查汗都斯水库滑坡形成条件与稳定性分析

在开展循化县查汗都斯水库滑坡野外调查及工程地质调查的基础上, 简述了滑坡的发育特征、探讨了滑坡的形成条件, 进行了稳定性分析。研究表明, 地形地貌、地层岩性、地震活动及降水是该滑坡形成的主要因素。本文采用毕肖普法对该滑坡按天然状态和饱水状态两种工况进行稳定性计算, 采用ANSYS软件进行二维数值模拟分析, 所有结果均显示该滑坡目前处于基本稳定-稳定状态。建议对滑坡进行必要的监测或群测群防。      

论海南岛地区志留系

海南岛志留系以往被划分为上、中、下三个统。志留系之上是南好组 ,其层位以往被确定为下石炭统岩关阶 ,并认为它与其下的上志留统足赛岭组呈不整合接触。最近在南好组选层型剖面发现早志留世特里奇期晚期(L ate Telychian)的 Xinanospirifer腕足动物群和三叶虫 L atiproetus cf.latilimbatus (Grabau) ,重新论证了以往被确认为中志留统靠亲山组所产的腕足类、三叶虫和珊瑚化石其实都是特里奇期早至中期的分子。现在以无可争辩的事实证明了久归于下石炭统岩关阶南好组 ,以及其下的、以往被确定为上志留统足赛岭组、中志留统靠亲山组等所谓两个构造层的地层都应改归于下志留统 (L landovery Series)。北区下志留统仅有鲁丹期中期至爱隆期早期的黑色碳质页岩相和泥页岩相沉积 ,未发现任何大化石。南区下志留统发育较全 ,为细至中粗粒碎屑岩相夹碳酸盐岩相沉积 ,产丰富介壳相各门类化石 ;当时该区所生存的动物群与扬子区早志留世的关系非常密切 ,并在早志留世末期与扬子区大部分地区一样上升为陆 ,表明海南岛地区在当时属于扬子地台区范畴。     

湖北宜昌黄花场中/下奥陶统界线附近几丁虫组合及其地层学意义

对宜昌黄花场大湾组下段牙形石 Oepikodus evae带至 Baltoniodus triangularis带系统采集与分析几丁虫样品 ,共发现几丁虫 6属 12种 ,其中包括 1个相似种、1个未定种 ,它们是 Conochitina raymondii,C.ordinaria,C.primitiva,C.langei,C.brevis,C.poumoti,C.decipiens,Belonechitina cf.micracantha,L agenochitina esthoni-ca,L.sp.,Eremochitina baculata和 Cyathochitina dispar等。根据上述几丁虫的地质和地理分布特征 ,自下而上可划分为 Conochitina langei带和 Eremochitina baculata带 ,讨论并指出了他们与相关笔石、牙形石生物带的关系     

内蒙古翁牛特旗硐子铅锌矿构造控矿特征与找矿标志

硐子铅锌矿床位于华北板块北缘成矿带与大兴安岭南段成矿带的叠置区。矿床主要受近东西向断裂控制,属于中低温热液脉型矿床。主控矿断裂F1-1成矿前表现为压性特征,成矿期表现为左行张扭特征,在断裂带产状变陡、走向偏北地段含矿性较好。与矿脉空间分布关系密切的燕山早期花岗斑岩为成矿提供了热动力和含矿热液。矿石中方铅矿、黄铁矿单矿物δ34SCDT值为-4.8×10-3~1.4×10-3,接近陨石值,表明硫主要来源于岩浆,铅锌含量高的围岩安山岩、燕山早期闪长岩、花岗闪长岩和花岗斑岩可能提供了主要的成矿物质。根据矿物组合空间变化特点推测含矿热液在矿区内自西部深层向东部浅层运移。花岗斑岩体、地表及浅部蜂窝状硅质破碎带、铁锰帽可作为本区找矿的直接标志。     

内蒙古蓬勃山地区土壤地球化学特征及找矿方向

蓬勃山地区位于天山—阴山构造带东段,隶属于甜水井—乌珠尔嘎顺—雅干成矿带。研究区矿化主要表现为金矿化,矿化类型较为单一。通过对研究区的土壤地球化学测量,共圈出单元素异常66处。根据各元素聚类分析结果,并结合元素异常的套合情况,进一步圈定了4处组合异常。综合考虑研究区土壤地球化学异常特征、土壤地球化学组合异常所在位置及异常与地质体、矿脉的关系,在研究区内圈定了三个找矿靶区并进行了工程验证,取得了良好的找矿效果。     

柴北缘绿草山上干柴沟组沉积-构造特征及与铀矿化关系

通过1∶5万地质填图、钻孔验证,结合单井沉积相分析、古水流测定及地质连井剖面等综合研究,系统总结了绿草山地区上干柴沟组沉积特征及其与构造演化的耦合关系。结果表明绿草山地区紧邻南祁连大柴达木山富铀花岗岩体,具有良好的铀源条件;上干柴沟组沉积期处于晚燕山运动和早喜山运动间的构造静宁期,构造活动表现出较强-较弱-较强的演化趋势,从而由下到上发育有冲积扇-三角洲-冲积扇沉积序列,受周期性湖泊影响上干柴沟组发育有多期三角洲河道沉积,古水流测量方向为南东-南南东;结合钻孔中铀矿化异常段沉积组合特征分析,确定了绿草山上干柴沟组时期三角洲沉积体系为有利找矿目的层位,对绿草山内的铀成矿过程进行了综合分析,并初步评价了该区砂岩型铀成矿潜力。     

农作物长势综合监测——以印度为例

提出农作物长势综合监测方法,利用卫星遥感得到的NDVI时间序列数据,综合采用实时监测、过程监测和时间序列聚类监测方法,明确不同方法适用的监测尺度及监测目的,对不同范围农作物长势进行监测。改进了Crop Watch全球农情遥感速报系统运行化作物长势监测方法,克服了原有作物长势监测中实时监测方法无法反映相同区域苗情在整个生长过程中的连续变化情况的缺点。实现对相同区域作物长势连续变化的定量描述,可对作物长势进行更准确的判断。利用官方发布的作物单产变幅数据,对单产变幅较大的12个作物主产省区作物长势监测结果的准确性进行判断,结果表明:6个邦的实时监测和聚类监测方法所得结果一致,都符合作物单产变化的实际状况;4个邦的聚类监测方法所得结果对作物长势监测更为准确,更符合该区域作物单产的实际变化;1个邦实时监测结果对作物长势监测比聚类监测方法更为准确;只有1个邦采用两种方法对作物长势的监测存在误差,聚类监测方法在对农作物生长过程的连续监测及空间分布的定量化表述方面,比实时监测更为准确。3种方法可以综合使用,实现业务化运行的农作物长势监测。     

STUDY ON THE MULTIVARIATE STATISTICAL ESTIMATION OF TROPICAL CYCLONE INTENSITY USING FY-3 MWRI BRIGHTNESS TEMPERATURE DATA

A technique for estimating tropical cyclone (TC) intensity over the Western North Pacific utilizing FY-3 Microwave Imager (MWRI) data is developed. As a first step, we investigated the relationship between the FY-3 MWRI brightness temperature (TB) parameters, which are computed in concentric circles or annuli of different radius in different MWRI frequencies, and the TC maximum wind speed (Vmax) from the TC best track data. We found that the parameters of lower frequency channels’ minimum TB, mean TB and ratio of pixels over the threshold TB with a radius of 1.0 or 1.5 degrees from the center give higher correlation. Then by applying principal components analysis (PCA) and multiple regression method, we established an estimation model and evaluated it using independent verification data, with the RMSE being 13 kt. The estimated Vmax is always stronger in the early stages of development, but slightly weaker toward the mature stage, and a reversal of positive and negative bias takes place with a boundary of around 70 kt. For the TC that has a larger error, we found that they are often with less organized and asymmetric cloud pattern, so the classification of TC cloud pattern will help improve the acuracy of the estimated TC intensity, and with the increase of statistical samples the accuracy of the estimated TC intensity will also be improved.