高分辨率遥感影像建筑物提取的空洞卷积E-Unet算法

利用高分辨率遥感影像提取建筑物是目前研究热点之一,但由于建筑物颜色各异、形状大小不同、细节繁多,提取结果普遍存在边缘模糊、转角圆滑和细节丢失等问题。本文提出一种基于空洞卷积的E-Unet深度学习网络。在E-Unet的结构设计中,引入跳跃连接以减少边缘和转角的细节损失;采用新设计的卷积模块,使其扩大感受野的同时减少参数量;底层增加Dropout模块避免网络发生过拟合现象;遥感影像输入网络前先进行直方图均衡化、高斯双边滤波和波段间比值运算,然后合并为多波段张量输入模型（不转换为灰度图像）。为验证网络性能、明确性能提升的原因,本文在Massachusetts和WHU建筑物数据集上设计了两组试验。第1组是E-Unet、Unet和Res-net 3种网络的对比试验,结果表明E-Unet不仅精度评价结果优于Unet和Res-net,而且建筑物边角的细节被完整提取。第2组是消融试验,目的是明确预处理模块对提取精度的提升效果,结果表明预处理模块能提升不同网络提取精度。通过这两组试验证明了预处理模块的有效性和本文提出网络的优越性。     

桑沟湾养殖生态系统浮游植物的粒径结构及浮游生物对栉孔扇贝碳需求的贡献

The biomass and size fraction of phytoplankton in terms of chlorophyll a(Chl a) was measured during four cruises conducted in April, July, October 2013 and January 2014 in mariculture area, the Sanggou Bay, China.Results show that total Chl a levels in the surface seawater of the Sanggou Bay generally range from 0.10 to 20.46μg/L, with an average value of 2.13 μg/L. Nano-phytoplankton was the most important size-fraction and accounted for about 65.1% of total Chl a. In order to evaluate the importance of the "protozoan trophic link" for energy transfer from the microbial loop to filter-feeding feeders, Zhikong scallop Chlamys farreri was then offered a natural planktonic community as potential prey. Results show that scallops obtained carbon source from natural plankton with the rate of 11 033.05 μg/(g·d). Protists(nanoflagellates and ciliates) were the dominant source of carbon retained by scallop(48.78%). The microbial loop provided 58.45% of the carbon source for farmed scallops. These results indicate that the microbial loop represent a valuable trophic resource in mariculture system of the Sanggou Bay.     

基于DEMATEL-ISM模型的海洋生态产品价值实现影响因素研究

海洋生态产品价值实现作为一项系统性、复杂性战略工程，尚处于实践初期阶段，明确其关键影响因素，对于建立健全海洋生态产品价值实现机制具有重要意义。文章在厘清海洋生态产品价值实现机理与影响因素的基础上，构建海洋生态产品价值实现影响因素指标体系，运用DEMATEL-ISM方法建模分析各因素的相互影响程度、因果性质以及影响因素多层递阶结构，并采用MICMAC方法划分各影响因素属性，进而依据建模结果提出推进海洋生态产品价值实现的综合性建议。结果表明，海洋生态产品价值认知、资本投入、生态产业化、消费意愿、市场交易平台构建、激励机制与政策支持、利益相关者参与度与生态保护补偿机制是关键因素；海洋生态产品价值实现影响因素的多层递阶结构为4个层级，其中海洋生态产品价值认知与生态保护补偿机制作为独立因素位于最深层L4，市场交易平台构建作为依赖因素位于中心层L2。     

除草剂对海草的影响研究进展

随着除草剂在农业生产中的大量使用, 近岸海域中除草剂被频繁检出。除草剂的残留会对海草床生态系统的结构与功能产生潜在的威胁。本文回顾了近40年来除草剂对海草胁迫的相关研究工作, 总结发现:(1)光系统Ⅱ(PSⅡ)型除草剂在全球海草床中被频繁检出, 是研究最多的除草剂种类。(2)不同种类海草对不同类型除草剂耐受程度不同, 多种除草剂混合物可能会对海草表现出协同、加性或拮抗效应。(3)除草剂会与其他因素如高温、光照、重金属等共同对海草产生胁迫作用。(4)叶绿素荧光技术结合现代组学技术可以更加灵敏、全面地阐释除草剂对海草的胁迫机理。最后对未来的研究方向提出了展望, 包括开展对重点海草床中除草剂残留的长期监测, 加强对新型除草剂、海草的不同生活史阶段以及多因素联合胁迫作用的研究。本文有助于全面了解海草与除草剂胁迫之间的关系, 为将来开展更深入的研究工作提供参考。     

基于无人机智能基站的空地协同低空无人机遥感网构建及应用

无人机可以灵活、高效地获取地表要素信息，近年来轻小型民用无人机广泛普及，无人机遥感与行业应用的结合不断深入。随着科技的进步，无人机载荷、通信、数据处理等技术取得了快速发展，同时，由于续航时间和覆盖范围有限，无人机在自然资源、生态环境、社会治理中的应用也面临着困难和挑战。本文针对低空无人机组网观测的关键问题，提出了智能无人机、无人机基站和运营系统组成的空地协同低空无人机遥感网系统，通过无人机智能基站实现无人机高频次观测，通过运营系统实现多无人机自主协同作业，通过智能无人机实现智能化监测。研究成果在佛山市丹灶镇开展示范应用，构建了由8台无人机智能基站组成的低空无人机遥感网，通过5G网联无人机组网，打破传统无人机作业在巡查频率、覆盖范围、响应时间的限制，为当地水务、环保、公安、应急、城管、国土等部门提供高频次、全天时、快速响应的无人机智能巡查服务。本文提出了一种空地协同的低空无人机遥感网系统，并成功应用于国土、交通、生态环境等领域，打造了无人机遥感网驱动的智慧城镇模式，未来将与地理空间智能、物联网等技术深度融合，构建立体化无人机遥感网和智能运营平台，并在全国开展低空无人机遥感网的示范应用。