基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值。根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割。首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu法对显著性图像进行粗分割,再基于灰度共生矩阵分析云和下垫面的纹理特征,进一步提取出准确的云区。实验表明,该算法复杂度较低,提取效果良好。     

考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法

针对在提取区域GNSS时间序列共模误差时会存在忽略站间相关性的问题,本文在已有叠加滤波的研究基础上,引入单日解精度、相关系数和距离因子等多种权重因子,提出了考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法,并选取山西省测站数据以验证该方法的适用性。结果表明：利用本文的改进叠加滤波方法,测站坐标残差时间序列的均方根在N、E、U 3个分量上可分别平均降低48.53%、39.42%、48.61%,滤波对N、E方向上的速度影响为0.5 mm/a, U方向上为1 mm/a。相较于区域叠加滤波,改进后的方法可使残差时间序列的均方根进一步降低20%～40%,能更加准确地提取共模误差,为区域地壳运动及动力学的分析研究提供精细可靠的数据支持。     

多尺度视角下的印度地缘环境解析及对中国的启示

在中国和印度共同崛起的背景下,随着中国“向西开放”和“一带一路”倡议的推进,中国与印度的地缘竞争日益激烈。加强对印度地缘环境解构有助于中国更好地识别地缘风险和制定有效的地缘策略。本文从地理环境、国家的地缘政治想象、地缘关系环境三个方面,从全球、区域和国家内部三个尺度来解构印度的地缘环境,并论证了印度如何在其地缘环境的基础上制定并实施本国的地缘战略：（1）在全球尺度上,凭借印度洋的地缘优势,印度建构了以印度洋为基础的全球地缘战略,追求“有声有色”的大国地位;（2）在区域尺度上,印度凭借地理结构、体量、权力和影响力的优势,构建了邻国优先和防止域外大国干涉的区域战略,谋求南亚领导地位;（3）在国家内部尺度上,印度的国家实力被内部的多样性（包括种姓制度、宗教矛盾、地方主义、党派斗争等）所肢解,如何加强统一的国家认同是印度面临的极大挑战。根据印度地缘环境的特点和中印的权力对比情况,从中国国家利益的角度出发,在南亚和印度洋地区,中国作为权力弱势方,应该加强与印度的利益共同体建构、加强区域内合作、区域互联互通和一体化建设、增强区域内的话语权和合法性;在中印边境区,中国作为权力的强势方,应该加强边境管理、防止域外势力干涉。     

西安地区PHC管桩上浮问题初探及预防

在西安地区,随着预应力高强混凝土管桩（PHC）在工程中的广泛应用,施工中出现的质量问题也逐渐增多。个别工程项目甚至出现了在南方饱和软土地区常见的因桩身上浮导致单桩承载力大幅降低的工程病害。结合西安地区东郊某静压管桩（PHC）工程的特点,分析并阐述了挤土效应和桩身卸压回弹造成饱和黄土场地静压PHC管桩出现场地隆起、桩身上浮形成“吊脚桩”的原因和机理,并据此提出了针对饱和黄土场地管桩施工所应注意的关键环节和预防措施。     

ASO-S卫星工程科学应用系统的数据库设计

先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory, ASO-S)卫星是我国首颗太阳观测卫星, 主要观测太阳耀斑和日冕物质抛射以及产生它们的磁场结构. ASO-S卫星的科学应用系统是科学卫星工程的6大系统之一, 它连接科学用户和卫星数据, 为将卫星的科学数据转化为科学成果提供保障. 科学应用系统的数据库是连接软件与海量数据的枢纽, 为科学数据生产和用户服务及运行提供数据层的支撑. 介绍了科学应用系统的数据库架构设计、数据库的选择以及数据库性能优化和表样例. 这里的数据库包括观测计划、工程参数、运维日志、科学数据、定标数据和特征事件识别等数据库. 这些数据库的建设将为ASO-S卫星工程科学应用系统的顺利运行提供数据支撑, 也可以为未来其他科学卫星类似数据库的搭建提供参考和借鉴.     

基于J2EE和ArcIMS的地质灾害危险性评估项目备案系统

本文对J2EE和ArcIMS的地质灾害危险性评估项目备案系统的总体框架结构、系统三层体系结构、模块化思想设计要点和实现的技术路线及关键技术。系统应用Struts技术、数据库技术、ArcIMS的WebGIS技术和网络技术,建立了通用地理信息功能与地质灾害危险性评估项目备案自动审批的分布式软件系统,实现了地质灾害危险性评估项目备案的自动审批、管理、分析、决策、发布的一体化平台。该系统为有关部门提供辅助决策支持和信息发布服务。     

基于机器学习和全岩成分识别东昆仑祁漫塔格斑岩–矽卡岩矿床成矿岩体和贫矿岩体

东昆仑祁漫塔格成矿带是中国西北地区重要的铜钼铁铅锌多金属成矿带，发育卡尔却卡、野马泉、维宝、乌兰乌珠儿等许多与花岗岩类有关的斑岩-矽卡岩矿床。随着新一轮找矿突破战略行动的开展，进一步加强对祁漫塔格成矿带花岗岩成矿潜力的研究，已成为推动该地区金属矿产储量增长的重要突破口。为此，笔者在系统收集祁漫塔格成矿带典型斑岩-矽卡岩多金属矿床成矿岩体和贫矿岩体（即非成矿岩体）的全岩主量和微量元素数据基础上，选取28种常见的全岩地球化学特征，借助机器学习算法——随机森林，开展机器学习模型训练，建立能够识别该地区斑岩-矽卡岩多金属矿床成矿岩体和非成矿岩体的新方法。根据模型评价指标，笔者训练得到的随机森林分类模型准确率为0.90，证明该方法能够有效识别成矿岩体和非成矿岩体。该研究为祁漫塔格成矿带斑岩-矽卡岩多金属矿床的找矿勘查提供了新思路，将极大地提高找矿效率、降低找矿经济和人力成本，从而更好的服务新一轮找矿突破战略行动。相关机器学习代码已上传至GitHub，地址为https://github.com/ShihuaZhong/2023-Qimantagh-RF-whole-rock-classifier。     

地缘战略交汇区地缘环境演变评估模型构建及其应用——以乌克兰为例

地缘环境研究是当前国内政治地理研究的重点和热点,在概念、内涵、分析框架、空间分异、系统模拟等领域已取得较大进展,但对于地缘战略交汇区这一特殊地缘政治区域的地缘环境研究鲜有涉及。论文基于地缘战略的空间和权力属性,融合政治地理学的地缘环境、地缘位势,国际关系学的现实主义、自由主义和建构主义等理论,兼顾主体间性的哲学思想,构建了地缘战略交汇区地缘环境的评价模型,并以乌克兰为例进行了实证研究以验证模型的可靠性。结果表明：① 整体上,乌克兰的地缘环境演变态势趋好,但波动剧烈,未来其地缘环境还会出现间歇式动荡;② 受历史文化渊源、军事物质权力、战略投入意愿、经济相互依赖、地理空间距离等因素的影响,俄罗斯在乌克兰一直保持较大的地缘位势优势;③ 德国在乌克兰的地缘位势年际起伏较大,近年来主要受地缘经济因素的影响呈升高的趋势。法国和美国在乌克兰的地缘位势一直低于俄罗斯和德国,未来法国地缘位势会小幅升高,美国将会降低。论文提出的地缘战略交汇区地缘环境评价模型,经历史验证,评估结果与乌克兰国内政局演变态势拟合度较高,模型可靠性好,可为其他地缘战略交汇区的地缘环境评价提供参考。