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美国海洋监测集成系统项目IOOS介绍 总被引:2,自引:0,他引:2
1 综述海洋对我们非常重要 ,是气象系统的发源地 ,天气和气候的改变者 ,海洋商贸的基础 ,国家安全的屏障 ,自然资源的最大仓库 ,娱乐场所、天然的课堂和自然实验室。海滨人口的急剧增长使得对海洋的索取也迅速增加 ,从而对海滨生态系统平衡的破坏威胁更大 ,人口的增长有可能导致一些自然灾害。要提高生存质量、对海洋环境有效管理、对自然资源的可持续利用 ,这些都有赖于 :快速检测到海洋生态环境和生物资源的变化 ;为公众及时预测这些变化及其结果。但目前我们还不具备这种能力。从历史上看 ,美国对这些挑战有一些应对方法 ,但这些方法是… 相似文献
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1 概述随意散落在几平方公里土地上的小传感器组成的无线网络 ,也许横过火星表面或进入苍翠繁茂的热带雨林之内。每个胡桃大小的采集仪如同一个乒乓球球 ,因有一定重量而底部入地 ,并且露出它的太阳板在外。每个采集仪 (传感器组 )内装有一个微小的芯片 ,芯片上有几个采集器 ,每个用于采集不同的参数 ,如温度、湿度、气压 ,甚至能嗅出不同气体类型的电子鼻 ( Enose)。每一个传感器所采集的信息很快通过 Sensor Web (即内部收发器所组成的网 )传到一个上行链路节点 ,这些数据被上传到一台计算机 ,科学家们就可以编辑与分析了。 因为采… 相似文献
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随着深度学习语义分割的快速发展,基于计算机视觉语义分割模型的高分辨率遥感影像分类方法也大量涌现。为系统定量地研究经典的和先进的视觉语义分割模型在遥感影像分类中的性能,在总结深度学习语义分割进展的基础上,选择9种基于卷积神经网络(CNN)和视觉注意力的语义分割算法,对米级和厘米级2个尺度的遥感数据集进行分析研究。在模型构建上基于计算机视觉通用的语义分割框架,训练时采用红绿蓝3波段遥感图像并基于ImageNet预训练权重进行迁移学习训练。研究结果表明:通用的语义分割模型通过常规训练设置进行训练能取得较好的遥感影像分类效果,部分地物的交并比(IoU)可以达到90%以上;基于视觉注意力的遥感影像分类模型的精度普遍高于基于CNN的模型,且MaskFormer能更有效地提取离散的地物信息;不同类别的精度最高值并不全在总体最优模型中,部分会存在于次优模型中;类似的地物在更高分辨率遥感数据集中可以获得更高的精度。 相似文献
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以龙塘山 2号大桥为工程背景 ,在综合考虑桥基岸坡的工程地质条件尤其是岩体结构的基础上 ,建立了数值分析模型 ,采用离散元法对该桥 10 #墩所处岸坡的破坏模式进行了模拟。模拟结果表明 :( 1)龙塘山 2号大桥 10 #墩所处岸坡基本稳定 ;( 2 )施工时 ,应对既有公路上方岸坡坡顶及坡面可能崩滑岩块进行预清除与加固 ;( 3)根据岸坡破坏趋势可得其稳定坡角为 5 0° 相似文献
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