黄梅台宽频带倾斜仪记录的台风扰动特征分析

利用黄梅台VP宽频带垂直摆倾斜仪在台风“巴威”（BAVI）和“烟花”（IN-FA）经过期间记录的连续观测资料,通过小波分解和傅里叶变换,分析台风引起的地脉动信号的扰动特征和频谱特性。结果表明：台风扰动幅度随着台风进程呈现出上升—峰值—下降的规律,与台风风速、台风中心与台站距离有良好的相关性;台风引起的地脉动信号的优势频率范围为0.13—0.3 Hz,对应周期为3.3—7.7 s。     

结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明：在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。     

GML&SVG的开放式WebGIS设计与应用

GML作为一种空间信息的编码、存储和交换格式,已逐渐被接受并广泛使用,为实现空间信息的共享和WebGIS的进一步发展提供了一个强有力的工具;SVG作为一种网络时代的图形文件格式标准,综合了矢量图形、位图图像和纯文本的优点,对网络环境有天然的适应性,代表未来网上图形传输发展的方向,因此,基于GML&SVG的WebGIS研究与应用具有广泛的实用价值和应用前景.文中提出了利用GML进行地理信息的存储和集成,并用SVG实现地理信息的Web显示,操作的开放式WebGIS体系结构和解决方案.且在此基础上,建立了GML&SVG的WebGIS应用系统.     

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冲击矿压的声发射监测技术研究

煤岩体的破坏伴随着声发射现象,通过分析煤岩体损伤破坏与声发射之间的耦合关系,论述了利用声发射评价冲击矿压危险的可行性,提出了冲击矿压危险性评价的声发射指标的表达方式、临界指标的确定以及危险等级的划分。实验室测试了某冲击矿压矿井煤样破坏过程的声发射特征,为现场应用提供参照。最后分析了波兰ARES声发射系统在冲击矿压矿井中的应用效果与存在的问题     

Android智能手机GNSS定位性能分析

随着全球卫星导航系统(GNSS)的发展和移动通信技术的进步,用户对位置服务(LBS)提出了更高的要求. 本文采用市面上常见的两部Android智能手机采集GNSS数据,对Android智能手机伪距单点定位(SPP)和单频精密单点定位(PPP)算法进行研究,分析了在不同条件下智能手机的SPP、单频PPP定位性能. 结果表明:在使用多普勒平滑伪距和信噪比随机模型的基础上,Android智能手机GPS单系统的SPP定位精度可达3 m,GPS、Galileo、GLONASS、北斗卫星导航系统(BDS)四系统定位精度可达亚米级. 在单频PPP静态定位中,在GPS单系统下,定位精度仅能达到米级,且收敛时间较长;在GPS、Galileo、GLONASS、BDS四系统下,定位精度可达亚米级,且平面方向可在40 min内收敛. 在单频PPP动态定位中,手机的定位精度仅能达到米级.      

五大连池风景名胜区进一步开发及保护的建议

2009年5月末,笔者应邀参加了五大连池风景名胜区成立30周年庆典暨2009火山旅游节及圣水节,目睹了风景区近年来的新变化。风景区增开了龙门石寨、温泊及石龙河水上风景线;修建了游览步行道和观景台,圈闭了部分火山微地貌景观;二龙眼矿泉水已装瓶外销;建成了景观大道及高档宾馆,交通条件也有改善;加强了宣传工作,     

中国海洋旅游资源

本文首先论述了我国海洋旅游资源的四大优势。然后详细划分了海洋及有关旅游资源的成因类型,共划为海岸、海岛、海洋生物、海潮、海洋气象气候和海岛人文景观六大类,并进一步细分和举出实例。文中将广东硇洲火山岛归入在陆岛,将台湾兰屿火山岛归入大洋岛。对台湾、海南中型岛屿则侧重于其海演及附近海岛的旅游资源。在我国的海洋旅游资源中首先列表表示与海滨、海岛有关的１３处国家重点风景名胜区,接着介绍了上海、深圳、港、澳、台等１３处主要沿海旅游区。最后提出加强海洋旅游资源开发和保护的四点建议。     

EOF-LSTM神经网络的电离层TEC预报模型

为有效利用电离层总电子含量序列的时间信息,提出一种经验正交函数分解与长短期记忆神经网络组合的预报模型,利用IGS提供的云南地区TEC格网数据,分别对不同地点和不同时段的电离层进行建模预报。实验结果表明,该模型在同一时段预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.83 TECu,较单一模型减小16%,其平均相对精度最优达91.56%,较单一模型增加7%;在同一地点预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.86 TECu,较单一模型减小25%,其平均相对精度最优达90.74%,较单一模型增加7%。