基于随机森林的暴雨灾害人口损失预估模型及应用

基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。     

滑动式与非滑动式GPS精密星历

本文在GPS卫星5 min精密星历的基础上,使用滑动式和非滑动式的Lagrange多项式插值法、Chebyshev多项式拟合法内插卫星的瞬时坐标,确定了内插精度与插值阶数的关系,并对各种方法的优缺点进行了比较分析。结果表明,滑动式内插算法能够抑制插值区间端点附近的振荡与跳跃异常,使用较低的插值阶数就可以达到最优的内插精度,在内插精度与稳定性方面都较非滑动式内插算法有所提高。      

全日面磁场观测资料的初步处理

用口径为１０ｃｍ的全日面磁场望远镜，我们获得了光球的全日面视向磁场观测资料。与３５ｃｍ磁场望远镜的观测结果比对，发现日面上各活动区磁场的形态以及强度都吻合较好，说明全日面磁场望远镜得到的观测资料是可信的。     

GPS在高速铁路精密测量中的应用

随着我国城市化进程的加快,交通运输需求急剧上升,对高速铁路工程测量的要求越来越高。GPS技术因其定位精度高,测量时间短,不受地形限制等优势广泛应用于高速铁路精密测量中的各个阶段。本文阐述传统高速铁路测量的弊端,现代高速铁路精密测量及测量特点,GPS在铁路精密测量中的应用,并介绍一些新的测量技术方面的创新。     

层合板受鸟撞冲击过程的数值模拟

近年来,经济的高速发展使人们寻求更快捷的出行方式和运输方式,飞机的方便快捷使其被大力发展,其安全问题也被人们关注并提上研究日程。基于SPH的方法,使用ANSYS/LS-DYNA软件建立了鸟撞层合板的仿真模型,通过仿真分析了鸟撞的四个阶段,首先研究了临界速度前鸟体初始速度与层合板的接触力及鸟体损伤能量的变化情况,然后对比了鸟体损失能量与鸟体质量的关系。结果表明当冲击速度小于临界速度时,接触力峰值随鸟体速度的增大而增加,速度的变化与鸟体损失能量之间呈抛物线关系。     

基于3S技术的矿产资源移动执法监察系统的设计与实现

针对矿产资源开采现状,提出了3S一体化的矿产资源移动执法的设计思想,探讨和分析了辽宁省矿产资源移动执法系统的系统架构与功能、工作流程,并对系统开发过程中的矿山违法信息提取关键技术进行了详细介绍。为矿产资源信息化管理提供了一种很好的借鉴模式。     

基于机载激光雷达数据的老街基林场样地单木分割方法研究

机载激光雷达技术凭借着对森林冠层的穿透能力,在森林资源调查中显露出无可比拟的优势。针对林业雷达领域中的单木结构参数提取问题,本文基于局部最大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法(Marked-Controlled Watered Segmentation, MCWS)提出了一种单木分割方法,并评价该方法在样地尺度上的单木分割效果,分析结果表明样地区域总体分割精度F为0.736;结合实测树高对反演树高进行相关性分析,拟合精度R²为0.907,表明本文方法能够较准确地提取单木树冠信息。     

高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展

高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括：（1）高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;（2）深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;（3）认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。