基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。     

基于二三维一体化的智慧警务地理信息平台建设与研究

"智慧警务"是"智慧城市"的重要组成部分,也是社会治安防控体系发展的必然趋势,应提高认识,积极探索和论证建设"智慧警务"的模式和方法。本文阐述了基于二三维一体化的智慧警务地理信息平台建设内容和总体框架,并详细地介绍了警用地理信息系统及智慧警务应用系统建设内容和技术路线。     

上海海域海水水质变化趋势及应对措施

强化区域海洋生态环境评价,推进海洋生态环境监测体系建设,全面提升海洋环境保护监督管理效能,是上海建设全球海洋中心城市、发挥在"一带一路"倡议中桥头堡作用的必然要求。文章基于近年来上海海域环境质量监测资料,重点对无机氮、活性磷酸盐等海域主要污染物进行分析,结合流域来水与区域排污情况,阐明上海海域水质变化特征及总体趋势,并从体系建设、基础能力、执法监督、行业管理、生态修复与科技创新等方面提出合理化应对措施。     

2012—2016年象山近岸海域水质评价与模拟研究

为了解象山近岸海域水质污染状况,文章根据2012—2016年象山县近岸海域的水质监测结果,分析象山近岸海域水质现状及年际变化。应用灰色预测的模型来对象山近岸海域水质主要污染物的相关数据进行处理,得出主要污染物的预测结果。分析结果表明：象山近岸海域主要污染物为无机氮。用预测结果和实际数值通过残差验证,最后模拟出今后几年的监测值,为象山县近岸海域生态环境相关管理部门提供数据支撑和决策依据。     

南海东北部C型内孤立波的观测与分析

基于布放在南海东北部陆坡海域的5套潜标观测到的内孤立波波列数据和孤立波扰动KdV(PKdV)理论,研究内孤立波在趋浅陆架上的传播特征。得出如下结果:1)观测到的内孤立波属于C型内孤立波,即平均重现周期为(23.41±0.31)h。2)内孤立波在西传爬坡过程中,其振幅表现为先增大后减小再增大,与该海域温跃层深度的变化趋势一致;由观测数据和理论计算得到的孤立波振幅增长率(SAGR)数值接近,表明该海域的内孤立波的振幅变化可以采用由孤立波PKdV方程导出的趋浅温跃层理论来描述。3)随着水深变浅,内孤立波传播方向向北偏移,传播速度减小,即在A,B和D站位,传播方向分别为279°,296°和301°,偏转角度达22°;传播速度分别为2.36,2.23和1.47 m/s,减小38%。     

利用树木年轮重建阿勒泰地区1572—2014年初夏平均温度

利用阿勒泰地区3个高海拔西伯利亚落叶松(Larix sibirica)采样点的树轮样本,建立树轮宽度区域标准化年表(DKH).通过相关普查发现,DKH年表与阿勒泰地区7个气象站当年6月平均温度显著相关,相关系数为0.705(P<0.00001),表明6月平均温度是影响树木年轮径向生长的主要气候限制因子.用DKH年表可较...     

柴达木盆地盐尘暴及其资源生态环境影响

在干旱和半干旱地区,盐尘暴是一种常见的极端气象灾害。柴达木盆地频发的沙尘暴实质上就是盐尘暴。柴达木盆地盐尘暴已经对区域大气、土壤、植被、人类健康乃至全球气候变化都产生了不同程度的影响。由于柴达木盆地盐尘暴中可溶盐成分来源复杂,尽管目前对其形成过程和机制还缺乏深刻理解,但人类的资源开发活动对盐尘暴显然具有促进作用。有必要从系统的角度来考虑柴达木盆地盐尘暴对区域乃至全球的影响,这对于区域生态环境的正确评估和后期恢复治理具有重要意义。     

The cooperative and conflictual interactions between the United States,Russia, and China: A quantitative analysis of event data

The United States, Russia and China are militarily and economically among the most powerful countries in the post-Cold War period, and the interactions between the three powers heavily influence the international system. However, different conclusions about this question are generally made by researchers through qualitative analysis, and it is necessary to objectively and quantitatively investigate their interactions. Monthly-aggregated event data from the Global Data on Events, Location and Tone(GDELT) to measure cooperative and conflictual interactions between the three powers, and the complementary cumulative distribution function(CCDF) and the vector autoregression(VAR) method are utilized to investigate their interactions in two periods: January, 1991 to September, 2001, and October, 2001 to December, 2016. The results of frequencies and strengths analysis showed that: the frequencies and strengths of USA-China interactions slightly exceeded those of USA-Russia interactions and became the dominant interactions in the second period. Although that cooperation prevailed in the three dyads in two periods, the conflictual interactions between the USA and Russia tended to be more intense in the second period, mainly related to the strategic contradiction between the USA and Russia, especially in Georgia, Ukraine and Syria. The results of CCDF indicated that similar probabilities in the cooperative behaviors between the three dyads, but the differences in the probabilities of conflictual behaviors in the USA-Russia dyad showed complicated characteristic, and those between Russia and China indicated that Russia had been consistently giving China a hard time in both periods when dealing with conflict. The USA was always an essential factor in affecting the interactions between Russia and China in both periods, but China's behavior only played a limited role in influencing the interactions between the USA-Russia dyad. Our study provides quantitative insight into the direct cooperative and conflictual interactions between the three dyads since the end of the Cold War and helps to understand their interactions better.     

电力巡线LiDAR点云电塔自动定位和提取算法

针对电力巡线机载激光雷达（LiDAR）激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。     

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。