应用GNSS在线服务系统提升基准站建设质量

在GNSS连续运行基准站建设时,在基准站选址阶段均要对基准站观测环境进行测试。目前,对测试数据进行质量分析时通常采用TEQC软件,但采用TEQC软件主要获得的是点位环境的质量指标,无法确定网解时点位的可靠性与精度。为进一步提升基准站建设质量,提出利用高精度GNSS在线服务系统与TEQC软件相结合的基准站数据质量控制方法,并以某区域CORS站测试数据为例,验证该方法较传统方法的优势与可行性,为GNSS基准站的选址与质量控制提供切实可行的解决方案。     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

t-BAMBP/磺化煤油体系萃取溶液中微量铯

铯作为一种化学性质活泼的碱金属,具有优异的光电性能,在催化、光电、磁流体发电和医药等很多领域应用广泛。本文使用t-BAMBP/磺化煤油体系对溶液中微量铯进行萃取,用盐酸进行反萃。主要考察了萃取剂浓度、O/A(萃取剂油相与溶液水相之比)、碱度、萃取时间、振荡强度、萃取温度、反萃酸的浓度和反萃时间等实验条件。发现最佳正萃条件为萃取剂浓度1 mol/L,O/A相比1∶1,碱度1 mol/L,萃取时间2 min,振荡强度200 r/min,萃取温度为20℃,反萃酸c(HCl)为0.1 mol/L,反萃时间t_2为3 min。     

海洋水文气象数据管理系统的模块化设计与实现

文章针对我国目前海洋环境预报工作对海洋水文气象观测数据智能化管理的需求,提出了数据多重存储和分级管理相结合的技术方案。采用了基于面向对象的软件工程技术和基于结构化查询语言的数据库技术,实现了海洋水文气象数据管理系统的模块化设计与开发,该系统可整合现有的观测数据,实现海洋观测数据的智能化管理。     

顾及InSAR形变特征的斜坡灾害隐患早期识别遥感方法

广东省2020年在册地质灾害隐患点4744处，威胁24.95万人，但近年发生多起重大地质灾害并不在已发现的隐患点库内，全面识别排查潜在隐患仍是当前和今后一段时期防灾减灾重要任务之一。合成孔径雷达干涉测量区域范围大、形变反演灵敏度高，可以弥补传统地面调查及光学遥感技术不足。研究以广州黄埔区为例，采用2019年1月至2022年4月Sentinel-1A长时序雷达数据，综合利用SBAS-InSAR时序形变信息结合地形级实景三维模型解译风险斜坡，识别出研究区崩滑流斜坡变形潜在隐患风险84处，抽取15%比例开展外业调查5处具有显著形变的滑坡崩塌风险，证明该方法具有可行性，并对综合遥感识别地质灾害提出建议。     

基于虚拟参考站的GNSS滑坡地质灾害监测分析

针对全球卫星导航系统(GNSS)技术在滑坡监测中参考站架设选址难、建设成本高、基准不稳定等问题，使用基于虚拟参考站(VRS)的滑坡地质灾害监测方法，利用卫星导航定位连续运行参考站(CORS)在监测区生成虚拟参考站数据，代替物理参考站进行滑坡监测.实验分析不同解算策略下的虚拟参考站监测精度，并将粗差剔除后的结果与传统GNSS监测进行对比.结果表明：VRS 2 h监测精度平面可达5 mm，高程可达25 mm，所反映滑坡位移趋势与传统GNSS监测一致.     

2020与2005珠峰测量与高程确定异同

为了分析2020与2005珠峰高程测量与确定过程中的异同，该文从GNSS数据处理、高程控制网数据处理、峰顶交会数据处理、峰顶大地水准面差距计算4个方面对其进行了异同比较分析，阐述了2020珠峰高程测量的技术进步与创新。分析表明，2020珠峰高程测量从测量装备的国产化、测量手段和数据的丰富性，数据处理的高精度等多个方面，较2005年都有长足的进步。同时，中尼合作开展数据处理，共同确定了基于国际高程参考系统(international height reference system, IHRS)的珠峰正高。     

地质领域文本实体关系联合抽取方法

地质领域实体关系抽取是构建地质知识图谱的基础，对地质领域文本信息抽取与知识库构建具有重要的作用。针对地质领域实体关系复杂、缺少人工标注语料库等特点，提出了面向地质领域实体关系联合抽取模型，着重对多地质文本中存在的复杂重叠关系进行识别，避免传统流水线模型中由于实体识别错误造成级联误差。文章构建了高质量地质领域实体关系语料库，提出了基于预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和双向门控循环单元BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Units)与条件随机场CRF(Conditional Random Field)的序列标注模型，实现对实体关系的联合抽取。在构建数据集上进行了实验，结果表明，本文提出的联合抽取模型在实体关系抽取上的F1值达到0.671，验证了本文模型在地质实体关系抽取的有效性。