中小震近场地震动估计中地震动衰减关系的适用性分析

核工程场地设计基准地震动确定中涉及弥散地震的地震动估计，这导致中小震近场地震动估计成为被关注的研究课题。本文基于一些中小震近场地震动记录资料，分析和探讨了国内外多种地震动衰减关系对中小震近场地震动估计的适用性问题，并结合我国几个核工程地震问题研究工作的实践对中小震近场地震动衰减关系确定的思路和原则提出了建议。     

武汉市地下空阎调查成果质量评价研究

近年来随着城市化的发展,许多城市已经开始对地下空间进行调查和研究,充分发挥地下空间的利用效率,支撑城市更好地发展.如何准确评价地下空间调查成果质量,目前还没有相关技术规范和标准.本文结合武汉市建成区地下空间调查成果,根据成果质量表现形式及特征,总结了现有调查成果的质量评价内容和检验方法,并通过实践加以验证,确保成果质量...     

一种改进的SAR影像边缘检测方法

由于SAR影像具有乘性相干斑噪声,某些对光学影像有较好检测性能的边缘检测算子,对于SAR影像并不适用,因此本文提出了一种将改进后的Ratio算子与Canny算子相组合的新方法。首先采用多种客观评价指标,得出经典方法中的Lee滤波能有效去除噪声,且最大限度保留了梯度信息,适用于边缘检测;然后对边缘检测具有恒虚警特性的Ratio算子进行改进,改进后的算子更利于影像归一化处理;最后利用改进后的Ratio算子与Canny算子组合成新方法。试验结果证明,组合后的新方法显著提高了边缘检测正确率和定位精度,改善了边缘连续性,具有一定的有效性和实用性。     

吉林长白山森林冠顶高度激光雷达与MERSI联合反演

将激光雷达与光学遥感相结合进行区域林分冠顶高度联合反演,提出了大脚印激光雷达GLAS脚点波形数据处理和不同地形条件下的森林冠顶高度反演算法,并建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS＋MERSI联合反演模型,制作了长白山地区森林冠顶高度图。     

“多对多”模式GPS台站网系统设计与应用分析

本文在分析GPS RTK定位工作模式的基础上,以苏州市为研究对象,讨论了＂多对多＂模式GPS台站网系统设计,研究了相应的操作规程,并进行了该模式下的定位试验,对定位结果的精度进行了分析,最后给出了结论。     

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。     

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。     

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。     

基于资源三号卫星立体像对的DEM提取实验及其应用——以拉萨市城关区为例

利用测绘卫星立体像对提取DEM效率高、精度高。本实验的主要目的是进行资源三号测绘卫星立体像对高海拔地区DEM提取实验,比较正视、前视及后视3种视角全色影像不同组合情况的立体像对所提取DEM的效果,以拉萨市城关区为实验区,并将实验结果与SRTMDEM进行比较。实验结果显示,正视与前、后视组成的立体像对提取的DEM效果相当,均好于前视、后视全色影像组成的立体像对提取得到的DEM,拉萨市城关区空间分辨率可达10 m,效果良好,可为城市地质灾害评价等提供基础数据。     

有机酸对长石溶解度影响的热力学研究

为明确认识有机酸（草酸、醋酸）对长石溶解度及储层次生孔隙发育的影响，本文利用热力学方法，计算了不同温度、酸度下钾长石在含有醋酸根0.05mol/L、草酸0.0055mol/L的溶液中的溶解度及草酸和醋酸对溶液酸度的影响，计算的结果表明醒酸根与铝的络合作用只发生在偏酸性的溶液体系中，并且随温度升高要求酸度增加，实际的络合能力降低，醋酸根的络合作用对长石溶解度的增加作用极及有限，最高时不足一倍；但醋酸能有效地缓冲溶液酸度，从而提高长石溶解度。草酸根与铝的络合作用发生在弱碱性至酸性条件下，温度升高，络合能力增加，络合效应对长石溶解度，草酸根上铝的络合作用发生在弱碱性至酸性条件下，温度升高，络合能力增加，络合效应对长石溶出量的增加最多可达2个数量级以上，草酸的浓度太低无法通过缓冲溶液在较高的酸度下来促进长石的溶解，草酸和醒酸能否促进储层次生孔隙的发育取决于盆地流体的酸度及组成流体的缓冲体系。