Evapotranspiration Estimation Based on MODIS Products and Surface Energy Balance Algorithms for Land （SEBAL） Model in Sanjiang Plain, Northeast China

In this study,the Surface Energy Balance Algorithms for Land(SEBAL) model and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) products from Terra satellite were combined with meteorological data to estimate evapotranspiration(ET) over the Sanjiang Plain,Northeast China.Land cover/land use was classified by using a recursive partitioning and regression tree with MODIS Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) time series data,which were reconstructed based on the Savitzky-Golay filtering approach.The MODIS product Quality Assessment Science Data Sets(QA-SDS) was analyzed and all scenes with valid data covering more than 75% of the Sanjiang Plain were selected for the SEBAL modeling.This provided 12 overpasses during 184-day growing season from May 1st to October 31st,2006.Daily ET estimated by the SEBAL model was misestimaed at the range of-11.29% to 27.57% compared with that measured by Eddy Covariance system(10.52% on average).The validation results show that seasonal ET from the SEBAL model is comparable to that from ground observation within 8.86% of deviation.Our results reveal that the time series daily ET of different land cover/use increases from vegetation on-going until June or July and then decreases as vegetation senesced.Seasonal ET is lower in dry farmland(average(Ave):491 mm) and paddy field(Ave:522 mm) and increases in wetlands to more than 586 mm.As expected,higher seasonal ET values are observed for the Xingkai Lake in the southeastern part of the Sanjiang Plain(Ave:823 mm),broadleaf forest(Ave:666 mm) and mixed wood(Ave:622 mm) in the southern/western Sanjiang Plain.The ET estimation with SEBAL using MODIS products can provide decision support for operational water management issues.     

基于分片变换的图像Copy-Move篡改检测方法

针对图像区域复制（copy-move,C-M）篡改检测方法通常面临的特征向量维度高、计算量大等问题,提出了一种基于分片变换（slicing transform,SLT）的图像C-M篡改检测方法。通过对目标图像进行SLT变换并对图像分片进行分组合并,提取每组图像分片的局部分片密度特征对图像块进行C-M篡改检测。实验结果表明,该方法提出的局部分片密度特征向量能够较好地表征图像特征,较典型的基于分块的篡改检测方法特征维度低,具有较低的时间复杂度和较高的检测率,并且对图像篡改区域的旋转攻击和缩放攻击亦具有较好的鲁棒性。     

冻结土石混合体在单轴压缩下的变形和声发射特征研究

冻结土石混合体具有明显的各向异性和结构效应,相比于冻土,其物理力学行为更加复杂。为了研究冻结土石混合体受压条件下的破坏过程和声发射特征,本文对含石量分别为30%、40%、50%的人工冻结土石混合体试样和不同含水量青藏公路冻结路基砂土石混填物试样进行单轴压缩下的声发射试验。结果表明：（1）与常温土石混合体相比,冻结土石混合体试样受冰晶和冻土的蠕变作用,在单轴压缩过程中表现出轴向应力峰后裂纹发育的变形模式。（2）受冰晶体破裂的影响,冻结土石混合体在加载初始压密阶段就出现一定数量的声发射事件,轴向应力峰后阶段也存在明显的声发射活动,呈现声发射活动的多峰特征。含石量越大,峰后声发射活动越强,且基质土为黏质粉土的土石混合体峰后声发射活动要强于基质土为砂土的冻结土石混合体。（3）冻结黏质粉土的蠕变性质和含石量的大小共同影响试样内部的变形特征。冻结土含量越高,土体越易裹挟块石做整体运动,不利于裂隙的发育,试样多见鼓胀变形,声发射活动较少;当含石量较大时,土石界面数量多,土体与块石差异运动明显,试样以裂隙扩展为主,声发射事件增多,整体变形不明显。     

阿家岭隧道穿越既有铁路线综合施工技术

阿家岭隧道穿越既有铁路线,通过采取洞室管棚预支护、沉降反馈开挖法、加强初期支护、监控量测技术、管棚变形监测等综合治理技术,有效地控制了既有铁路的线路沉降量,保证了顺利穿越既有铁路线。该综合技术根据隧道施工条件,突破常规施工方法和工艺,为施工类似隧道提供了参考。     

全球变化与亚洲季风

本文介绍近年来季风研究的某些进展,着重介绍和探讨青藏高原和ENSO事件对于中国和印度夏季风雨量变化的影响以及在全球变暖的背景下中国和印度季风雨量的可能变化。     

基于离散裂隙网络模型的节理岩体渗透张量及特性分析

节理岩体几何结构非常复杂,研究其渗流特性对于指导含水岩层稳定性分析具有重要价值。应用离散裂隙网络模型DFN方法,基于VC++6.0软件平台,建立了平面渗流分析方法,分析了节理岩体不同几何分布情况下的渗透率张量特征,通过定义渗流定向性系数对岩体渗流的定向性特征进行了定量分析。结果表明：单组节理岩体渗流具有明显的各向异性特征,渗流定向性随着节理角度变化显著;节理随着节理贯通性增加,节理渗透率呈现对数增加趋势;两组节理情况下,各向异性特征随着节理组间夹角变化;两组节理岩体渗流特征研究中,正交分布下,岩体仍存在各向异性,但渗流定向性系数较低;当节理倾角服从正态分布时,随着节理倾角标准差增大,渗透率增加;两组节理夹角不同时,节理渗透主方向倾角随着夹角增大而相应增大,基本沿两组节理夹角方向的角平分线方向。     

气象无线传感网观测节点的设计与实现

针对传统自动气象站对电力和通讯基础设施依赖性强,应用环境受到限制的问题,设计并实现了一种基于无线传感器网络的气象观测节点。气象观测节点的硬件系统以CC2530芯片为核心,使用锂电池供电,通过模拟和数字接口连接气象传感器,射频部分工作在2.4 GHz。软件系统以TinyOS操作系统为基础,开发了基于LEPS协议的多跳路由协议和气象传感器驱动程序。在野外环境中对气象观测节点的功耗、通信距离、传感器及组网性能进行了测试。测试结果表明,气象观测节点在没有电力和通信基础设施的环境中能够形成一个稳定的多跳自组织数据采集与传输网络,适合在高山、海岛、沙漠等艰苦地区进行部署和应用。     

台湾地区老旧隧道安全评估及修复之现况

介绍台湾地区近年实施老旧隧道安全检测，评估与修复之方式及实例，以期唤起工程界对于隧道维护管理及营运安全之重视。     

基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测

海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。     

基于视频场景多因素的人群运动状态分析

视频GIS集成了视频处理和GIS分析,能够有效完成公共安全场景或区域的人群监测及分析,实现人群运动状态的准确把控。人群运动状态同群体性社会事件的发生及演变密切相关,视频可通过光流场和社会力场表达场景人群运动信息。为提高人群运动状态分析的准确性,综合考虑透视畸变、背景噪声和人群密度等场景多因素,提出根据视频场景多因素分析的人群运动状态的分析方法,通过引入长度透视校正参数和前景检测图像校正场景稠密光流场,然后以校正后的光流场为基础,顾及面积透视畸变与场景人群密度,估算视频前景社会力场。实验结果表明,该方法能够获取视频场景更显著的人群运动状态特征,并在人群行为异常检测等方面效果突出。