青藏高原东南部巴松措现代沉积过程及其对气候变化的响应

湖泊沉积物是记录气候演化信息的重要载体之一,在探讨过去气候变化过程研究中发挥重要作用.然而,沉积物中的许多代用指标对气候的指示意义存在多解性,不同指标所反映的环境信息相互之间有时会存在矛盾.为了能够更准确地解读湖泊沉积物中指标所记录的环境变化信息,开展现代湖泊沉积物指标与环境之间的关系研究,深入探讨各指标对环境变化的响应机制尤为关键.本文选取青藏高原东南部巴松措湖泊表层沉积物作为研究对象,利用²¹⁰Pb与¹³⁷Cs比活度检测结果建立年代序列,对沉积物中粒度、磁化率、有机质含量等指标进行分析,揭示巴松措现代沉积过程.结合沉积物粒度端元组分分析结果,并将不同指标变化与林芝气象站所记录的数据资料进行对比,得出以下主要结论：该地区沉积物来源主要包括径流搬运的冰川碎屑物质和来自青藏高原南部、西南部上空悬浮于大气中的风成物质两部分;其中,通过风力搬运的物质输入主要集中在冬半年,受季节性风向及风速变化影响明显;径流受到冰雪融水与夏季降水的补给,因此通过径流搬运的物质输入量受到温度与降水综合影响;湖泊中磁性矿物碎屑的产生和输入主要受区域降水量影响的流域侵蚀速率变化控制,该湖泊沉积物磁化率波动可以有效的指示该地区降水量变化;沉积物中总有机碳含量和总氮含量变化主要反映湖泊自身初级生产力的变化,对区域温度变化的响应显著.     

中国海事电子海图分幅标准研究

中华人民共和国海事局电子海图(简称中国海事电子海图)作为中国官方电子海图,经过20多年的发展,其技术体制和生产流程日趋完善,目前已通过挪威PRIMAR公司认证并公开向全世界发行.但其采用的分幅标准依旧是传统海图标准,即依据航道进行分幅,这种方法显然已不适用于电子海图.为进一步完善中国海事电子海图现有的生产模式,满足不同...     

基于地形数据库的地图产品开发中图例系统的设计与制作

在基于国家基础地理信息数据库生产国家基本比例尺地形图数据产品的过程中,图例系统的设计和制作是重要的基础工作.在实践的基础上,总结出图例系统的设计思想、处理技巧、关键技术、实现方法等,并在1:50000地形图制图数据生产中得到了很好的检验.     

An object-based image analysis for building seismic vulnerability assessment using high-resolution remote sensing imagery

Building seismic vulnerability assessment plays an important role in formulating pre-disaster mitigation strategies for developing countries. The occurrence of high-resolution satellite sensors has greatly motivated it by providing a promising approach to obtain building information. However, this also brings a big challenge to the accurate building extraction and its coherent integration with the assessment model. The main objective of this paper is to investigate how to extract building attributes from high-resolution remote sensing imagery using the object-based image analysis (OBIA) method, so as to accurately and conveniently assess building seismic vulnerability by the combination of in situ field data. A general framework for the assessment of building seismic vulnerability is presented, including (1) the extraction of building information using OBIA, (2) building height estimation, and (3) the support vector machine (SVM)-based building seismic vulnerability assessment. Particularly, an integrated solution is proposed that merges the strengths of multiple spatial contextual relationships and some typical image object measures, under the unified framework to improve building information extraction at different scale levels as well as for different interest objects. With the aid of 35 building samples from two powerful earthquakes in China, the cloud-free WorldView-2 images and some building structure parameters from field survey were used to quantity the grades of building seismic vulnerability in Wuhan Optics Valley, China. The results show that all 48 buildings among the study area have been well detected with an overall accuracy of 80.67 % and the mean error of heights estimated from building shadow is less than 2 m. This indicates that the integrated analysis strategy based on OBIA is suitable for extracting the building information from high-resolution remote sensing imagery. Additionally, the assessment results using SVM show that the building seismic vulnerability is statistically significantly related to structure types and building heights. Both the proposed OBIA method and its integration strategy with SVM are easily implemented and provide readily interpretable assessment results for building seismic vulnerability. This reveals that the proposed method has a great potential to assist urban planners for making local disaster mitigation planning through the prioritization of intervention measures, such as the reinforcement of walls and the dismantlement of endangered houses.     

海口市网约车乘客出行时空模式挖掘

针对利用起讫点数据研究出行特征导致时间与空间维度割裂的问题,该文提出了一种出行模式分析方法.基于海口市滴滴出行2017年5-10月的1 200余万个订单数据,利用以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法(STL)开展时间趋势分析.基于整体趋势,将海口市划分为1 km×1 km的网格,引入经验正交函数分解法(EOF),将海口市居民的出行时间序列分解为空间模态和时间系数两部分,以探讨居民出行规律.结果显示,在研究时段内,研究区内的出行量整体呈上升趋势;出行模式具有很强的周期性;居民出行的时空模式在工作 日与周末存在差异.该文深入分析居民的出行模式,可为优化交通资源配置等提供科学依据.     

基于卫星遥感的临沂市冬小麦种植时空变化特征分析

以临沂地区为研究区,基于Terra/MOD13Q1遥感植被数据产品,通过分析冬小麦的遥感光谱特征、物候历特征及其生物学特性,提取2009—2019年临沂地区冬小麦种植信息,利用GIS空间分析方法和统计分析方法分析了临沂冬小麦种植的时空分布变化规律。结果显示：1）空间上,近10年来临沂地区冬小麦种植面积在2 800～3 000 km2之间浮动,占整个地区土地面积的17%左右,总体变化较小,种植区域呈南多北少的分布格局,主要集中在兰陵、临沭和郯城;2）从冬小麦种植稳定度上看,连续种植冬小麦10 a及以上的区域,主要集中在兰陵和郯城,面积为1 638 km2,稳定度高,连续种植小于4 a的区域有1 914 km2,主要分布在莒南和费县,种植不稳定;3）时间上,冬小麦面积由2009年的2 838 km2增加到2019年的2 985 km2,变化幅度和年均变化率分别为5.5%和0.5%,呈缓慢增加趋势。本研究为临沂地区冬小麦种植的深入了解以及农业结构调整提供了较为准确、科学的参考依据。     

一次江淮地区MCV过程的数值模拟分析

本文在前期统计工作的基础上,选取了一次典型的中尺度对流涡旋(MCV)个例,利用NCEP/NCAR再分析资料分析其背景场特征,并利用WRF数值模拟结果分析其成因及其触发"二次对流"的可能机制。结果表明:MCV发生前,江淮地区处于200 h Pa强辐散场中,高层抽吸作用明显,500 h Pa江淮西北部短波槽槽后不断有冷空气南下,加强该地区大气层结不稳定,850 h Pa湖北至安徽中部有切变线活动,这种高低层配置十分有利于MCV生成及对流发生;MCV生命史各阶段垂直输送项和涡管倾斜项呈反位相分布,而水平平流项和辐合辐散项的作用基本是相互抵消的,垂直输送项和辐合辐散项是MCV生成阶段中低层涡度的主要来源;MCV引发的"二次对流"出现在其生成阶段,且位于其南侧,MCV发展成熟后,对流迅速减弱;MCV的生成使南侧西南低空急流加强,伴随水平涡度的变化,"二次对流"的发生发展与水平涡度对应的垂直环流上升支有直接联系。     

基于高分辨率模式的京津冀地区无人机航路风向风速模拟分析

随着中国低空空域的陆续开放,依靠现有的低空飞行气象保障技术为低空安全飞行提供服务略有不足,对飞行影响最大的风进行预报也有一定的困难。论文基于WRF(Weather Research and Forecasting Model)中尺度数值模式,对2015—2019年京津冀地区的风速风向进行模拟,并将模拟结果与气象站观测数据进行对比分析,可为该地区无人机低空航路飞行安全提供保障。结果表明:WRF模式能够较好地模拟风速的季节变化趋势,平原地区的模拟效果优于山区,山区模拟的风速偏大,但误差在可接受的范围内(RMSE<1.5 m·s^-1)。平均风速、最大风速最小值均出现在夏末,平均风速最大值出现在春季(山区4.43 m·s^-1、平原4.13 m·s^-1);最大风速在冬、春、夏初呈波动递增,夏季中旬开始减少,夏末秋初降至最小。京津冀地区风速呈西北向东南递减,泊头站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)和天津站(-0.02 m·s^-1·(5 a)^-1)平均风速呈下降趋势,其余站点风速呈上升趋势,唐山站上升率最大(0.08 m·s^-1·(5 a)^-1);在风速季节空间分布中,平均风速以上升趋势为主,站点所占比例为春季45.45%、夏季90.91%、秋季63.63%、冬季81.81%。平原地区盛行风呈东北—西南向;山区站点怀来站风向以WNW(18.70%)和W(15.01%)为主,蔚县站风向以N(16.79%)和NNW(12.03%)为主,相较于平原地区,山地地区风速8.0 m·s^-1的大风数量显著上升。1000 m高度的平原地区大风出现频率显著增加,增长速度高于山地地区,不利于无人机飞行,风速17.0 m·s^-1以上出现的概率明显高于山地地区。     

基于YOLOv5算法的飞机类型光学遥感识别

飞机类型检测是遥感影像分析领域的研究热点,在机场监控和情报分析等应用中起着重要的作用。其中,深度学习方法作为遥感影像分析领域广泛应用的手段之一,在飞机类型检测任务中仍面临许多问题,如使用未公开的自制数据集、实验复现困难、无法验证泛化能力等。同时,光学遥感影像易受光照条件、云雨变化等因素影响,使检测任务更加困难。为了解决这些问题,本文首先利用MTARSI数据集对样本进行筛选,再结合Google Earth等开源方法收集飞机影像,采用随机旋转、改变亮度等方法构建新的飞机类型检测数据集。其次,采用YOLOv5作为基础网络框架,针对其多层卷积和池化操作可能会削弱或完全丢失飞机特征的问题,进行多尺度优化训练,有效检测飞机类型特征。最后,利用跨数据集验证模型的泛化能力。实验结果表明,本文方法能准确、有效地检测出光学遥感影像中的飞机的具体类型,具有较强的鲁棒性和泛化能力,跨数据集进行飞机类型检测正确率达到82.12%,可为智能化的飞机目标语义分析、星上应用等研究提供技术支撑。