结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法，使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数，将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验，试验表明，本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

香坊老工业区搬迁改造监测分析

利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。     

景电灌区移民对祁连山植被恢复的相对生态价值

近些年来，生态系统的服务价值研究已成为生态学以及生态经济学领域中的一个热点问题。祁连山被称为伸进西北干旱区的一座湿岛，在我国“一带一路”建设中占有重要地位。景电灌区兴建以来从祁连山移出了大量农牧民。那么，景电灌区移民对祁连山植被恢复的生态价值如何呢？以景电灌区移民涉及到的祁连山东端景泰、古浪、天祝3县山区为研究区，用价值工程方法对从祁连山区向景电灌区移民退耕退牧还林还草的生态价值做了分析，并与模型因子当量法的计算结果进行了比较。结果表明：祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为37.458 1×10⁸元。其中，退耕还林还草的生态价值为37.438 6×0⁸元，退牧后草场植被盖度增加的生态价值为194.79×104元。计算结果为用COSTANZA和谢高地模型因子当量法计算得的祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态服务价值40.054 0×0⁸元的93.52%。两种方法计算结果祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为景电工程年总成本1.45×0⁸元的25.8~27.6倍。两种计算结果一致表明，景电灌区生态移民对祁连山植被恢复的生态价值十分突出。由此也可以看出，COSTANZA和谢高地模型因子当量法适用于祁连山的生态服务价值分析。     

基于住房需求意愿的广州市中产阶层住房区位选择

以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源，从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择，并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现：1）广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性；2）现居住现状（人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间）、家庭生命周期（年龄、家庭规模、子女数量）和经济水平（家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量）等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响；3）家庭生命周期（年龄、家庭规模）、个体因素（教育程度、户籍地）等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4）制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。     

基于细分行业的安徽省创新型企业集聚研究

创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量，其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库，采用核密度估计和地理探测器等方法，对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主，并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅；（2）创新型企业空间集聚的不均衡特征显著，呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征，且合肥、芜湖是两个重要集聚区；不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异，可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。（3）创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要，但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中，产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素，但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。     

Fe3O4/Mg(OH)2复合材料的制备及形貌控制

通过种子沉积法制备出Fe_3O_4/Mg(OH)_2复合材料并进行XRD、SEM测试分析。探究了氨水的浓度与加入速度、搅拌速度及等因素对磁性复合材料形貌的影响。氨水浓度与注入速度的降低,对氢氧化镁基体形貌的影响是相同的,但要使合成磁性复合材料形貌和四氧化三铁粒子在氢氧化镁中分散性均匀,应控制氨水浓度(ω=2.5%)或加入速度在一个合理的较低值。     

A machine learning approach for predicting computational intensity and domain decomposition in parallel geoprocessing

ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.     

黑龙江哈尔滨白渔泡国家湿地公园沼泽、林地和农田土壤物理、化学和生物性质差异

为了揭示黑龙江哈尔滨白渔泡国家湿地公园沼泽、林地和农田土壤物理、化学和生物性质的差异,于2018年7月25日~8月2日,在湿地公园内,在天然芦苇(Phragmites australis)沼泽、林地、旱田和水田中设置采样地,采集不同深度(0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm)的土壤样品,测定土壤样品的物理、化学和生物指标。研究结果表明,白渔泡国家湿地公园不同采样地土壤指标存在差异;与天然芦苇沼泽土壤相比,其它采样地土壤的含水量明显偏低,土壤全氮、全磷、碱解氮和有机质含量都明显偏小,水田土壤速效磷含量偏大;天然芦苇沼泽土壤脲酶、硝酸还原酶、纤维素酶、蛋白酶和β-葡萄糖苷酶活性都高于林地和农田土壤,水田0~10 cm和10~20 cm深度土壤的硝酸还原酶活性显著高于旱田和林地;与天然芦苇沼泽土壤相比,旱田土壤小于0.25 mm的小团聚体含量偏大,而其它采样地土壤的各粒级团聚体的比例变化较小,水田土壤团聚体平均重量直径比天然芦苇沼泽和旱田土壤低。     

黄海透光层悬浮半导体矿物组成及其促进微生物胞外电子传递过程初探

在地球上最为活跃的海洋透光层体系中,矿物-微生物交互作用的形式十分丰富。系统采集了黄海近海透光层水体样品,测试分析发现其中分布大量悬浮半导体矿物及微生物群落。通过电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)、环境扫描电子显微镜(ESEM)及配有的EDX能谱仪,从宏观到微区对悬浮颗粒矿物的化学元素组成进行了测试分析,发现其主要矿物组成元素为Si、O、Na、K、Ca、Al等,且含有较高含量的Mn、Fe、Ti等金属元素;通过X射线衍射光谱(XRD)、拉曼光谱(Raman)测试从整体到局部分析悬浮颗粒矿物的物相组成,发现其主要组成矿物为石英、钠长石、方解石、云母和绿泥石等,还有锐钛矿、金红石、板钛矿、针铁矿等铁、钛金属氧化物半导体矿物。通过16S rRNA高通量测序分析海水中主要微生物群落为Proteobacteria、Actinobacteria、Bacteroidetes、Planctomycetes、Woeseia、Fluviicola等,并通过构建双室反应体系对海水微生物与悬浮矿物间氧化还原作用及胞外电子传递过程进行了表征,结果显示增加海水悬浮矿物作为电子受体后,体系开路电压由330. 80 mV提升至426. 59 mV,提升比率达130%,最大输出功率由8. 376 9 mW/m^2提升至12. 096 8 mW/m^2,为原体系的1. 44倍。实验研究表明,海水透光层悬浮矿物能有效参与并促进微生物胞外电子传递过程,为后续深入研究基于电子能量传递利用的半导体矿物-微生物协同作用以及元素循环调控机制奠定初步基础。