基于R-FCN_ResNet的深海冷泉区生物的识别与分布研究

针对深海冷泉生物数量多、密度大、特征低,人工识别它们的种类和数取它们的数量耗时费力且准确度低这一问题,利用残差学习块,改进了基于区域的全卷积网络算法,用以深海冷泉生物的自动识别与检测。首先,构建了一组包括5类目标生物的深海冷泉生物图像目标检测数据集;然后,在TensorFlow框架下对比了R-FCN_ResNet、Faster R-CNN和SSD_MobileNet三种典型的卷积神经网络算法。从训练耗损时间、平均检测速度、平均置信度三方面权衡,突出了R-FCN_ResNet模型的优势;最后,将测试集图片输入至该模型中检测深海冷泉生物的种类和数量,并且以此复现了生物的分布情况。实验证明,所提方法结合本文数据集进行的深海冷泉生物识别与分布研究,是有效可行的,且具有较高的目标分类和定位准确率。     

无人机正射影像辅助无人船测深的作业方法探讨

无人船测深系统被越来越广泛地应用于采集水深数据。在复杂水域环境中进行作业时,无人船受到工作底图及导航方式的限制,难以采用自动航行模式进行测绘,因此提出了一种无人机正射影像辅助无人船测深的作业方法。通过无人机快速获取测区正射影像成果,利用正射影像辅助进行测区划定和测线布设,避开可能造成作业风险的水上障碍物和岸滩。并在此基础上进行自动航行线路的规划设计,在水位不低于正射影像获取水位时开展无人船测深作业。经验证,采用该方法能够最大限度的完成测绘任务,同时降低作业强度与风险,具有较好的应用价值。     

基于水文分析法的海底峡谷特征要素自动提取方法研究及应用

海底峡谷是陆源沉积物向深海运移的主要通道,也是陆架/陆坡区重要的地貌单元。随着多波束测深技术的发展,如何快速而准确地从海量数据中识别并提取海底峡谷的特征要素,是一个亟待解决的重要热点问题。文中根据海底峡谷谷底下切、谷壁高而陡等地形特征,基于水文分析法和坡度分析等原理,通过ArcGIS中的数据建模工具建立了一种从数字高程模型(DEM)数据快速识别和提取海底峡谷特征要素的方法。以南海北部陆坡神狐峡谷区为例进行算例分析,结果表明,该方法在快速了解海底峡谷的发育位置和特征要素等方面是可行的,并可以获得峡谷头尾部水深、轴线长度、峡谷范围等特征信息。为获得该方法适用于研究区的最优参数组,文中讨论分析了峡谷形态、重分类阈值及数据分辨率等影响峡谷识别的因素。结果分析表明,峡谷形态会在一定程度上影响识别结果的准确性,但不影响对峡谷的总体了解;零值汇流累积量重分类阈值和DEM数据的空间分辨率是影响峡谷识别结果准确度的两个重要因素,在神狐峡谷群区,空间分辨率200 m且重分类阈值0.4时,海底峡谷识别和特征要素提取效果最佳。     

渤海氮污染的来源结构与污染压力空间分布

近30年渤海环境发生了巨大变化,陆源污染输入是导致渤海环境恶化的主要原因。为研究陆源污染压力强度与海域污染的空间关系,采用层级嵌套的水污染输出分区方法,将环渤海地区划分为23个陆海统筹管理分区,并基于土地利用数据、社会经济统计数据和污染普查等资料,估算出环渤海地区五类社会经济活动的总氮排放量,进而分析各分区单元的陆源污染压力。研究结果表明：① 渤海周边陆域总氮排放量约85万t,农业农村面源污染是氮污染的主要来源,占总排放量的57.4%,工业污染贡献有限,渤海湾沿岸城镇居民生活排放突出;② 23个陆海统筹管理分区之间的污染压力差异巨大,辽东湾、渤海湾和莱州湾周边的分区陆源污染压力大,其它分区的压力相对较低,各分区内陆域污染压力与对应海域污染状况在空间上高度一致;③ 各分区之间污染的来源构成差异显著,渤海湾氮污染的主要来源是居民生活排放,辽东湾工业污染相对突出,莱州湾农业面源污染占比大;④ 渤海周边陆源污染排海压力短期内难以缓解。     

影像金字塔增量更新方法

在分析影像金字塔结构的基础上,介绍了一种影像金字塔的增量数据组织方法,并提出了一种影像金字塔增量更新算法,该方法利用最新影像数据对原影像金字塔相关层次变化数据块进行局部更新。实验结果表明该方法可提高时态影像数据的存储效率,并能实现各级影像金字塔数据的自动更新。     

基于主成分分析的近海水质评价模型及其应用研究——以雷州半岛海域为例

为建立适用于近岸海域水质的评价模型,依照《国家海水水质标准》构建了1个包含13种水质指标信息、共计400个假设采样站位的数据样本。通过计算其KMO统计量、球形检验及相关矩阵发现,各水质指标间存在较大相关性,故可利用主成分分析方法进行分析。针对13个水质指标,仅前2个特征根大于1的主成分是有效的,且它们可以代表原假设数据81.25%的信息。利用前2个主成分建立了可完全区分四类水质的自动分类图版,即水质评价模型。根据上述水质评价模型绘制了2010年雷州半岛近岸海域的水质类型专题图。分析表明,雷州半岛的湛江港湾、鉴江口海域及铁山港区为第四类水质,东海岛西南、鉴江口外海、徐闻东北角海域、流沙湾及江洪港海域为三类水质,其它区域为一、二类水质。本研究较好地反应了雷州半岛近岸海域水质分布状况,可为该海域海洋环境综合治理及利用提供一定参考。     

黄海西部、渤海海域盒管藻科Capsosiphonaceae(石莼目Ulvales)的分类研究

盒管藻科Capsosiphonaceae由Chapman[1](1952)建立,隶属于绿藻门石莼目Ulvales,目前仅包括1个海藻属即盒管藻属Capsosiphon Gobi[2](1879)。Setchelletal.[3](1920)、Chapman[4](1956)、Bliding[5](1963)、Chihara[6](1967)、Vino-gradova[7](1974)、Garbaryetal.[8](1982)报道过此属的物种。     

引黄入晋工程施工测量的特殊问题之综述

万家寨引黄入晋工程是一项大型的国家重点调水工程 ,工程总设计造价 180亿元。目前 ,对于从万家寨到太原的一期工程而言 ,大多数工程已经阶段性竣工 ,其余工程也正在施工 ,预计 2 0 0 1年通水到太原。从它的超长距离、大流量、多隧洞、超长隧洞和具有大型地下泵站等特点来看 ,确系全国之最、举世罕见。在该工程的施工测量中 ,有许多施工测量工作是超规范作业 ,存在着大量的特殊问题需要进行研究。作者对这些问题进行了大量深入地研究 ,取得了一些有益的结论。这些结论已经被应用于该工程的施工测量中 ,并且它们的正确性大部分已被工程实践所验证     

一种鲁棒的基于全景视觉的足球机器人目标识别方法

由于光照的变化和全景视觉的畸变,全自主足球机器人对目标识别不稳定且有效性差,为此提出了1种基于Gabor滤波器和支持向量机(SVM)的全自主足球机器人目标识别方法。首先根据颜色特征和面积、长宽比等简单形状特征提取候选目标,候选目标中包含实际的目标和与目标颜色相近且通过上述简单形状特征判断仍无法消除的干扰。将候选目标与Gabor滤波器作卷积来提取特征向量,将特征向量输入SVM进行分类,识别出实际的目标。在机器人MT-R的足球目标识别中对该方法进行了实验,实验表明该种方法具有较好的识别精度,且满足足球机器人的实时性要求。     

2009年夏、冬季辽东湾网采浮游植物群落结构分析

分析了2009年夏季(8月)、冬季(12月)辽东湾25个大面站的网采浮游植物的物种组成,群落结构及其与环境因子的相关性。经初步分析,共鉴定出浮游植物3门48属108种,其生态类型主要为温带近岸的世界广布种,硅藻是浮游植物的主要类群,但个别甲藻在冬季也成为优势种。夏季优势种主要为菱形藻(Nitzschiaspp.)、长菱形藻(Nitzschia longissima(Breb.)Ralfs)、虹彩圆筛藻(Coscinodiscus oculus-iridis Ehrenberg)。冬季优势种主要为威氏圆筛藻(Coscinodiscuswailesii Gran&Augst)、具槽帕拉藻(Paralia sulcata(Ehr.)Cleve)、布氏双尾藻(Ditylum bright-wellii(West)Grunow)、圆筛藻(Coscinodiscus spp.)。2009年夏、冬季浮游植物的物种组成和优势种组成存在季节差异,说明浮游植物群落结构随季节发生变化。浮游植物细胞丰度表现出沿岸高于远岸,且夏、冬季平均细胞丰度均明显低于同期历史数据的特点。2009年夏、冬季平均香农-威纳指数均大于3.0,平均Pielou均匀度指数均大于0.5,说明调查海域群落结构相对稳定,种间个体数目空间分布较均匀;夏季丰富度指数高于冬季,表明夏季较冬季物种丰富。冬季调查区各站位浮游植物群落相似性在50%以上;夏季群落相似性水平低于冬季。2009年夏、冬季浮游植物细胞丰度变化的主要影响因素是温度。