地表覆盖工程化自动解译平台设计与实现

随着遥感技术的快速发展,各行业对遥感监测依赖性越来越大,遥感影像自动解译研究越发重要。在浙江省第一次全国地理国情普查的地表覆盖提取中,明确要求采用先自动解译,后人工修正的作业方式。本文以浙江省第一次地理国情普查工作为例,通过研究工程化自动解译工作特点,提出针对性的作业模式,设计和开发了相应的自动解译平台。实践证明,在国普工作中,采用此平台可提高自动解译工作效率。此平台也是浙江省地理国情监测一体化生产作业平台的重要组成部分,可为常态化地理国情监测的地表覆盖动态更新提供服务。     

基于纸质气象档案数字化的图像识别算法研究浅析

随着深度学习技术的不断发展，扫描图像识别技术在提高准确率方面取得了显著进展。本文着重介绍了卷积神经网络和循环神经网络，并比较了它们在图像识别和文字识别任务中的表现。基于卷积神经网络的方法通过构建多层神经网络模型，可以自动学习图像的特征和规律，从而提高识别的准确率，显示出卓越的性能。而循环神经网络在文字识别领域展现了其独特的优势，实验结果表明，循环神经网络能够处理序列数据，并自动学习序列之间的关系。本文的研究结果表明，深度学习算法在扫描图像识别技术中具有广阔的应用前景，卷积神经网络在图像识别任务中表现出色，而循环神经网络在文字识别任务中具有良好的性能。     

末次冰期内威德尔海的冰筏碎屑增多事件与底流增强事件的耦合性

晚第四纪的气候变化控制了南极地区的冰架进退。冰架崩塌形成的冰山在其破碎、漂流、融化过程中把冰筏碎屑(IRD)搬运到海洋中。同时,大量的冰川融水促进了海洋垂直剖面结构和动力的改变,从而影响冰筏碎屑的沉积过程。此前对于揭示极地海域冰筏碎屑与底流活动变化之间关系的研究尚不充分。因此,本文分析了南极威德尔海西北部柱状沉积物的沉积记录,在对比沉积物粒度数据特征、分析沉积物端元模型的基础上,发现4次明显的沉积物粒度变化事件和底流增强事件同时发生。这种同步性说明冰架系统与海洋环境之间存在内在的调节机制。两次较强的冲刷事件证明岩心形成过程中存在着两次沉积间断,同时也合理地解释了古地磁数据和AMS14C数据存在的显著年龄差异。此外,鉴于D4-9岩心样品蛋白石、有机碳等指标均指示了极低的输出生产力情况，且与冰期的生产力水平相当,推断该岩心主要形成于末次冰期期间。综上分析, D4-9岩心所记录的事件反映出南极地区千年尺度的气温变化诱发了冰架的后退,导致了明显的冰筏碎屑事件和底流增强事件,解释了威德尔海区冰架-海洋过程的内在耦合关系。