科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET₀)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET₀进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET₀的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET₀年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET₀逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET₀的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > T_min(最低气温) > R_n(冠层表面净辐射)>u₂(2 m高度风速),即VPD为影响ET₀最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET₀对VPD的变化最为敏感,其次为u₂、T_min和R_n。     

复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

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。     

机载光学全谱段遥感林火监测

森林火灾是一种危害极大的自然灾害,是森林扰动的主要类型之一,直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来,航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力,推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR,Thermal,CCD and Hyperspectral airborne observation system）,描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数;然后,阐明了集成方案和观测数据的处理方法;最后,以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例,综合多传感器数据特征,进行森林火烧程度评价,分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数,可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。     

1970—2016年阿尔金山冰川长度变化

长度是冰川的重要几何参数,对于认识冰川动态特征和模拟冰川厚度具有重要价值.基于阿尔金山第一次和第二次冰川编目数据及Landsat OLI遥感影像,利用冰川中流线方法提取了阿尔金山1970年、2010年和2016年的冰川长度数据,并结合气象资料分析了冰川长度对气候变化的响应.结果表明:2016年阿尔金山共有冰川507条,...     

如何打造电视气象节目的优质品牌

从市场和传播学的观点出发,围绕着电视气象节目的特点,提出了打造电视气象节目优质品牌的一些建议。     

贵州瓮福磷矿含磷岩系层序特征及黔中古陆控矿意义

新元古代末期震旦系陡山沱阶和早古生代早期寒武系梅树村阶是全球两大成磷时期.贵州瓮福磷矿含磷岩系—早震旦世陡山沱组磷矿a矿层与b矿层,是震旦系陡山沱阶成磷事件的典型代表.瓮福磷矿含磷岩系为在浅水陆棚地区沉积的一套与磷矿有成因联系的岩石组合,属于浅海台地相型;含磷岩系具备早期准备阶段、磷质富集阶段及晚期磷质贫化消失阶段的沉...     

大比例尺全野外数字化测图

全野外数字化测图的基本思想是将野外采集的各种有关地物和地貌信息转化为数字形式,通过数据接口传输给计算机进行处理,得到内容丰富的电子地图,需要时由电子计算机的图形输出设备(如显示器、绘图仪)绘出地形图或各种专题地图。     

传统村落景观基因信息链与自动识别模型构建——以陕西省为例

传统村落作为活的文化遗产,承载了大量历史记忆,是地域文化景观基因识别与模型构建研究的重要切入点。以陕西省71个国家级传统村落为例,基于景观基因理论建立陕西省传统村落景观基因识别体系,识别出陕西省传统村落景观基因特征;运用类型学原理和N级编码理论对景观基因进行编码,构建陕西省传统村落景观基因信息链并生成基因谱系;借鉴生物学中“胞-链-形”DNA碱基序列模型,提取出环境基因、建筑基因、农耕文化基因和宗族文化基因四个公共基因作为景观基因元（胞）,以村内道路系统作为基因链,构建传统村落景观基因DNA模型与自动识别模型,以此对传统村落的区位、类型、特征和文化基因进行自动识别。为传统村落景观基因信息有效传承与存储,以及乡村建设动态发展提供理论借鉴。     

腾格里沙漠东南缘人工固沙植被区表层土壤有机碳矿化对凋落物添加的响应

土壤有机碳矿化是调控土壤碳库时空格局、土壤碳收支平衡和植物养分供应的重要过程,植物残体和凋落物分解释放CO₂直接影响着土壤有机碳矿化。研究了不同类型凋落物对腾格里沙漠东南缘建植于1956年的人工固沙植被区土壤有机碳矿化过程及其对水分和温度的响应特征。结果表明：凋落物添加显著促进了有机碳矿化,添加柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）、油蒿（Artemisia ordosica）、小画眉草（Eragrostis minor）凋落物后,CO₂-C最大矿化速率分别增大了6.94、5.17、3.46倍,0~5 cm层土壤是5~10 cm层土壤的1.09、1.55、1.22倍;CO₂-C累积释放量分别增加了3.73、3.38、2.34倍,0~5 cm层土壤是5~10 cm层土壤的1.17、1.30、1.57倍。凋落物对有机碳矿化的促进作用与温度和水分密切相关,25℃时,CO₂-C平均释放速率、最大释放速率、累积碳释放量分别是10℃的2.21、3.60、2.21倍,而含水量10%时,CO₂-C平均释放速率、最大释放速率和累积碳释放量分别是含水量5%时的1.25、1.20、1.25倍。相关性分析表明,凋落物碳氮含量、碳氮比、木质素比氮和土壤有机碳以及全氮是影响有机碳矿化的主要因子。凋落添加土壤后潜在可矿化碳表现为柠条锦鸡儿>油蒿>小画眉草>对照。凋落物添加显著促进了有机碳矿化过程及碳周转,植被恢复过程中草本植物凋落物的输入更有利于土壤碳固存,凋落物对土壤碳库的调控作用受土壤理化性质和水热等环境因子的共同作用影响。