空间分析与生物地球化学循环:西藏林周县大骨节病患病村与非患病村的比较研究

西藏林周县是我国大骨节病(KBD)患病较为严重的地区之一,本文将林周县作为研究区,通过使用地理探测器(GeoDetector)量化分析KBD患病率风险因子的影响,并使用环境化学方法验证空间分析结果。通过对10个潜在影响因子的分析以及对当地KBD患病村和非患病村的土壤-水-粮食-人这一生物地球化学循环的环境化学分析,结果表明:(1)林周县KBD由一组多重且交互作用的环境影响因子共同作用影响,其中最重要的控制因子是地层因子;(2)所有环境介质(土壤、水、谷物)及人体组织中的硒元素浓度在KBD患病区均低于非患病区;(3)当地居民对硒和铬的摄入严重不足,尤其是KBD患病村中居民硒元素平均日摄入量(ADD)大约仅为世界卫生组织(WHO)建议的成人基本摄入量下限的4%;(4)我们推测,当地居民患病主要是由于地层这一影响因子,这是由于通过生态系统的迁移转化导致当地人口严重硒缺乏,最终导致地方性生物地球化学硒缺乏。     

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

A hierarchical indexing strategy for optimizing Apache Spark with HDFS to efficiently query big geospatial raster data

ABSTRACT

Earth observations and model simulations are generating big multidimensional array-based raster data. However, it is difficult to efficiently query these big raster data due to the inconsistency among the geospatial raster data model, distributed physical data storage model, and the data pipeline in distributed computing frameworks. To efficiently process big geospatial data, this paper proposes a three-layer hierarchical indexing strategy to optimize Apache Spark with Hadoop Distributed File System (HDFS) from the following aspects: (1) improve I/O efficiency by adopting the chunking data structure; (2) keep the workload balance and high data locality by building the global index (k-d tree); (3) enable Spark and HDFS to natively support geospatial raster data formats (e.g., HDF4, NetCDF4, GeoTiff) by building the local index (hash table); (4) index the in-memory data to further improve geospatial data queries; (5) develop a data repartition strategy to tune the query parallelism while keeping high data locality. The above strategies are implemented by developing the customized RDDs, and evaluated by comparing the performance with that of Spark SQL and SciSpark. The proposed indexing strategy can be applied to other distributed frameworks or cloud-based computing systems to natively support big geospatial data query with high efficiency.     

一种移动式海洋地震仪的硬件电路研究

针对移动式海洋地震仪对控制系统电路设计的可靠性和低功耗的需求,提出了一种基于Cor-tex-M4内核芯片的硬件电路设计方案.首先选用超低功耗的STM32L4芯片作为微控制单元,在保证高运行能力的同时降低自身功耗;其次针对MCU(Microprogrammed Control Unit)、传感器等超低功耗模块提出针对性的...     

未来综合导航定位技术刍议

社会的发展和人们生活水平的不断提高,使得人们对位置及其相关信息的需求不断增加。未来人们对于导航定位技术的需求将是快速、高精度、高动态和无缝的。未来的综合导航定位技术主要包括单点快速高精度定位技术和特殊地区导航定位技术两大类。本文简要介绍了这两类导航定位技术的现状及今后的发展趋势。     

藏、汉对比视角下的城市空间环境认知研究——以中国西藏日喀则市为例

以分布式认知理论为基础,采用质性研究法、数量分析法以及GIS空间分析技术,探讨日喀则市藏族、汉族居民对城市空间环境认知的异同性。研究表明,藏族对城市空间环境的认知得分高于汉族对城市空间环境的认知得分。藏族、汉族对城市空间环境的认知水平可分为高、中、低3类。认知空间呈现圈层结构与混合结构模式,可分为藏汉一致性、藏族独立以及汉族独立3种认知空间类型。影响居民对城市空间环境的认知因素有共性因素和差异性因素。景观走廊质量、宜居性、基础设施两项是藏族居民关注的主要影响因素,汉族居民更关注公共服务设施的服务能力以及对当地文化的融入感。     

基于2D地图的城市户外ARGIS视觉辅助地理配准技术

针对当前便携式位姿传感器获取的户外6DOF绝对位姿精度通常不足,致使基于位姿传感器的户外AR地理配准精度不高,提出了一种以2D地图作为参考数据进行户外视觉辅助定位进而提高ARGIS系统地理配准精度的方法和技术框架。在位姿传感器获取初始位姿的基础上,详细阐述了基于2D地图进行图像位姿优化和辅助校正的基本原理;并通过试验验证了该方法可以对位姿传感器获取的初始位姿进行优化,进而提高户外AR地理配准精度的有效性。     

荒漠生态质量科学框架:概念、指标、监测及评估（英文）

荒漠生态系统是地球上最大的陆地生态系统,全球四分之一的人口生活在这一区域。清晰地定义荒漠生态系统生态质量,制定反映生态质量优劣的关键监测指标,集成"星–空–地"一体化监测技术、构建综合评价模型可为干旱区生态质量监测、促进区域可持续发展提供技术支撑。荒漠生态质量是指一定时空范围内荒漠生态系统要素、结构和功能的综合特征。该研究通过集成卫星、无人机和地面传感器网络的"星–空–地"一体化监测技术,在区域和站点两个尺度上对荒漠生态系统的生态要素、生物多样性和生态功能进行连续监测,通过标准化生态质量指标数值、厘定其阈值范围,构造判断矩阵建立生态质量综合评价模型,评价荒漠生态系统质量状况。本论文阐明了构建荒漠生态质量动态综合监测技术规范与评价方法的概念框架,为实现我国荒漠生态系统生态质量综合监测、科学诊断和定量评估提供理论基础。     

The Scientific Conceptual Framework for Ecological Quality of the Dryland Ecosystem: Concepts,Indicators, Monitoring and Assessment

The dryland ecosystem is the dominant component of the global terrestrial ecosystem since arid regions occupy 45% of the earth’s land area and feed 38% of the world's population. The stability and sustainable development of the dryland ecosystem are critical for achieving the millennium development goal (MDG) in the arid and semiarid areas. However, there is still no scientific guideline for measuring and conserving the health and productivity of dryland ecosystems. Therefore, the purpose of this study is to develop the scientific conceptual framework of defining, monitoring and evaluating the ecological quality of dryland ecosystems. The ecological quality of dryland ecosystems is represented by a system of comprehensive indicators that are each extracted from the ecological elements, and structural and functional indices of the ecosystem. These indicators can be monitored by integrating satellites and unmanned aerial vehicles with ground-based sensor networks at the scale of either observational sites or regional scales. Finally, the ecological quality can be evaluated by evaluation models based on the normalized index values and their thresholds. This paper presents a conceptual framework for monitoring and evaluating the ecological quality of drylands, which provides a way of advancing the monitoring, diagnosis, and evaluation of the ecological quality of the dryland ecosystems.