伽马能谱测量在陆地伽马空气吸收剂量率评价中的应用

2002～200年,国内首次采用就地伽马能谱测量方法在广东珠海市进行了面积性测量,并用该方法定量解释求得的钾、铀、钍含量用Beck公式估算了地表1 m高处的吸收剂量率,同时用塑料闪烁体X-γ吸收剂量率仪在相同测点做了比对测量.2种方法对比结果(514个测点)显示很好的一致性,珠海市区实测吸收剂量率和伽马能谱估算吸收剂量率平均值分别为(145.07±26.5) nGy/h和(162.10±1.51) nGy/h,计算结果与实测结果的相对误差为11.74%.     

流动人口在北京中心区和近远郊区分布差异的调查研究

为深入认识中国流动人口在城市内不同地带就业、生活的分布状态与分布差异,选择北京为例,着重社会学角度,分析研究了流动人口在北京中心区、近郊区、远郊区三个地带的分布差异。发现：①中心区、近郊区、远郊区的流动人口在人口来源地、来京时间长度、年龄结构、教育水平、职业构成、收入水平、居住状况、未来愿望等诸方面存在明显的地带分布梯度差异;②除教育程度相对较低外,中心区是来源地较近、年龄较大、来京时间较长、收入相对较高、就业相对稳定、消费水平相对较高之外来人口聚集地;③近远郊区是来源地较远、年龄较轻、来京时间较短、收入相对较低、就业稳定性较差、消费水平相对较低而教育程度却相对较高的外来人口主要分布区。     

不同种植设施背景蔬菜作物无人机高光谱精细分类

中国蔬菜产业规模大、产值高,是促进农民增收和农村农业经济发展的支柱产业。快速准确地获取区域尺度蔬菜种植结构信息对于农业现代化、自动化和精细化等具有重要意义。无人机高光谱遥感技术具有快速机动灵活和“图谱合一”的优势,在作物精细分类中具有广泛应用前景。然而蔬菜作物种植规模差异大、农业景观破碎度高,同时还受地膜、大棚和防鸟网覆盖等影响,无人机高光谱图像易产生严重的混合光谱效应,给蔬菜作物精细分类带来了极大的挑战。针对此问题,本研究以湖南省农科院高桥科研基地蔬菜种植区为例,获取无人机高光谱图像,探索采用支持向量机和深度学习方法对不同蔬菜作物进行精细分类。研究结果表明：基于无人机高光谱遥感数据,可以实现不同覆盖背景下的蔬菜作物精细分类;两大分类方法的平均总体精度分别为78.03%和90.75%,平均Kappa系数分别为0.7359和0.8887,相较于支持向量机方法,基于深度学习的分类方法获得的精细分类效果更加理想,三维卷积神经网络和引入注意力机制的卷积神经网络可以有效提取图像中的光谱—空间特征信息,在蔬菜作物精细分类中体现出更好的分类效果;蔬菜作物在大尺度地块上空间纹理特征明显,而在小地块尺度...     

历史文化地图中动态现象的表示与分析研究

文章旨在以一种动态“变化”的眼光看待历史文化 ,研究动态历史文化现象的多种表示方法 ,并以“中国政区变迁图”为例进行了地图分析研究。     

迁移条件下磷污染红土的宏微观特性研究

以云南红土为研究对象,以六偏磷酸钠为污染源,通过磷污染红土的土柱迁移试验,探讨了土柱不同位置深度磷污染红土的宏微观特性。试验结果表明:随着土柱位置深度的增加,磷污染红土的相对质量、黏粒含量减小,液限、塑限和塑性指数中上部存在最小值;新生成不稳定的-钠铁矿,红土中磷的含量在中上部出现最大值,土柱表层氧化亚铁的含量最大;其微结构图像由上部致密的鳞片状单元向中部松散的凝块状进而向下部紧密的蜂凝状单元变化,对应孔隙比在中上部存在最大值;浸泡液的铁铝离子浓度随迁移时间延长而增大,渗流液中存在痕量的铁铝离子。磷与红土的作用机理可以从磷土间所存在的水解、吸附络合、还原氧化、成盐等作用过程来解释。其综合作用的结果改变了磷污染红土的宏微观特性。