西北太平洋海域风浪、涌浪、混合浪波浪能资源特征

用ECMWF的ERA-40海浪再分析资料,应用波浪能流密度计算方法,对西北太平洋海域的风浪能、涌浪能、混合浪能展开研究。结果表明:(1)波浪能流密度呈现出显著季节性差异。混合浪能流密度表现为冬高夏低;春、夏、秋季的涌浪能流密度明显大于风浪能流密度,冬季相反;(2)混合浪能流密度的大值区主要分布于阿留申群岛附近海域,高值中心可达60 kW/m以上;近海的大值区主要分布于琉球群岛—巴士海峡—传统的南海大风区一带,年平均值在4 kW/m以上,南海北部可达12 kW/m以上;(3)黄渤海的涌浪和混合浪能流密度峰值出现在8—9月,波谷出现在6月。风浪能流密度峰值出现在11月—次年3月,波谷出现在6—8月,均呈现双峰型月变化特征。东海、南海北部、南海中南部海域能流密度的月变化特征相似,都为双峰型,12月—次年4月的能流密度整体较高,波峰出现在12月,波谷出现在5—7月;(4)2 kW/m以上混合浪能流密度出现的频率较高,近海低于大洋;(5)0.5 m以上有效波高出现的频率都非常高,中国近海稍低于大洋;(6)涌浪能流密度的稳定性明显好于风浪能流密度;大洋的能流密度稳定性明显强于近岸。1月份能流密度的稳定性最好,4月和7月次之,10月的稳定性最差。     

深度学习支持下的宅基地复垦项目真实性智能审查技术研究与应用

全域综合整治背景下的宅基地复垦项目审查是保证复垦项目合法性合规性的有效手段,针对当前宅基地复垦项目审查效率低的问题,本文提出了基于遥感影像的农村宅基地复垦项目立项真实性审查方法。首先以重庆市农村宅基地复垦项目为例,建立宅基地复垦项目立项真实性审查模型,利用改进的U-Net模型准确提取建筑物,然后与复垦红线叠加实现复垦项目真实性的智能审查。试验结果表明,该方法能够快速准确地审查复垦项目真实性,对优化土地结构、促进土地流转、实现乡村振兴具有重要意义,可为全域综合整治背景下宅基地复垦项目真实性审查提供技术参考。     

融合余弦退火与空洞卷积的遥感影像语义分割

为了捕捉遥感影像中丰富的上下文信息与多尺度的地物信息,改进集成模型的策略,提高语义分割精度,提出一种融合周期递增余弦退火与多尺度空洞卷积的高分辨率遥感影像语义分割方法。方法引入多尺度并行的空洞卷积,有利于捕捉更大范围的上下文信息,在不增加参数的情况下,提高网络对多尺度对象的辨识能力;使用全连接条件随机场引入空间和边缘的上下文信息,提高网络对遥感影像的细节分割能力;引入周期递增的余弦退火策略调整学习率,获得合适数量的局部最优解,集成局部最优解进一步提升网络在像素上的分类能力。在GaofenImageDataset数据集上的实验结果表明,多尺度并行空洞卷积可以充分捕捉遥感影像上的多尺度地物信息,能有效辨识复杂对象;空间和边缘上下文信息的引入使语义分割对象的边界辨识更精准;周期递增余弦退火策略能明显减少集成模型的推理时间,模型的总体精度与Kappa系数均优于目前主流的语义分割模型。     

基于耀光反射差异的海面溢油遥感识别提取

溢油是海洋环境监测的重要目标之一。近年来,光学遥感对海面溢油不同污染类型的识别、分类与估算原理得到阐明,其技术优势获得认可;能为海面溢油监测提供颠覆性的技术支持,提高了溢油的识别精度,实现精细化定量探测。随着中国海洋水色业务卫星—HY-1C/D（Haiyang-1C/D）的投入应用,其搭载的海岸带成像仪CZI（CoastalZoneImager）在中国近海溢油监测中体现了较好的效能;但HY-1C/D星CZI载荷开展中国近海溢油业务化监测应用,还需要不断丰富并发展溢油识别提取算法。在HY-1C/D星CZI载荷的高空间分辨率影像中,不同的海面溢油污染类型具有明确的光谱响应特征和形态特征;太阳耀光反射差异,有助于海面溢油的遥感检测,同时也给溢油污染的识别分类与定量估算带来不确定性影响。本研究在CZI载荷数据对海面溢油波段响应基础上,通过溢油海面与背景干扰的耀光反射特征分析,厘清CZI图像中海面耀光干扰的空间分布特点;进一步在优选波段的移动窗口分割及其参数统计基础上,通过对不同分割窗间的耀光形态特征及其相关性判断,实现了CZI图像上海面溢油较高精度的识别与提取。其中,弱耀光条件下油膜提取的平均精度为90.24%、乳化油的平均精度为80.55%;强耀光条件下溢油提取总体效果也较好。面向国产自主海洋水色业务卫星数据,发展溢油光学遥感识别、分类、提取与估算,不仅能促进国产海洋光学卫星的业务化应用,更能为全面掌握中国近海溢油污染状况提供数据参考。     

广西壮族自治区短轮伐期人工林时空分布信息提取

短轮伐期人工林SRPs（Short-RotationPlantations）作为主要的经济型林类,对于生态环境保护以及社会经济发展都有着重要的影响,但精细的SRPs时空分布信息十分缺乏。本研究以中国SRPs种植最为广泛的广西壮族自治区（以下简称广西）为研究区域,基于GoogleEarthEngine云平台以及1986年—2019年的Landsat影像数据,应用LandTrendr时间序列分割算法对SRPs的时空分布信息进行了提取。结果分析表明：（1）广西SRPs种植面积近30年呈逐年稳定快速增加的态势,1990年种植面积仅1.93×10⁵ha,到2019年达到了4.04×10⁶ha,年均增长速度达到1.33×10⁵ha;（2）从空间分布来看,广西东部、南部SRPs分布较为集中,其主要分布在海拔500m以下的低海拔地区以及地表坡度在20°左右的坡地,且河池市是广西SRPs种植分布面积最大的地级市;（3）SRPs种植面积变化趋势与林业产值存在很强的相关性（r=0.83,p<0.001）,表明SRPs是影响林业经济的重要因素。本文提出的基于长时序的SRPs时空变化信息的提取方法,可以为林业管理提供决策支持,并为森林碳循环的研究提供基础数据。     

基于分类后验概率空间的孪生Nested-UNet（SNU-PS）变化检测网络

近年来,深度学习在多时相遥感影像变化检测任务中表现出巨大的潜力。充分的训练样本是深度学习技术能够有效挖掘遥感影像变化特征的重要前提,然而当前有限的公开标注数据集还不能满足实际应用中各种变化类型检测的需求。由于地表覆盖变化通常只占据少部分区域,能够获取的变化样本常常数量很少,且与不变化样本相比存在严重的不平衡问题。因此,如何在小样本与样本不平衡的情况下有效训练变化检测网络是急需突破的难题。相比变化检测样本,单时相地表覆盖分类样本的获取难度要低得多;在分类样本的支持下,充分训练的地表覆盖分类网络可为变化检测提供重要的先验特征。基于此,本文提出了一种基于分类后验概率空间的孪生Nested-UNet变化检测网络SNU-PS（SiameseNested-UNetforchangedetectioninPosteriorProbabilitySpace）,通过结合两期地表覆盖分类后验概率信息,降低对变化检测样本的依赖。该方法首先利用地表覆盖分类样本训练高分辨率网络HRNet（High-ResolutionNetwork）,得到双时相影像的地物分类后验概率;然后将后验概率图像输入到孪生Nested-UNet变化检测网络SNU（SiameseNested-UNetforchangedetection）中以获取变化检测结果。在SpaceNet7和HRSCD数据集上测试的结果表明,SNU-PS能够充分利用地表覆盖的语义信息,在不同变化检测训练样本数量水平下,保持稳定的变化检测精度;相比分类后比较PCC（PostClassificationComparison）、基于后验概率空间的变化向量分析CVAPS（Change-vectoranalysisinposteriorprobabilityspace）、以及各种类型变化检测网络（SNU、FC-EF、BIT、PCFN）,具备更高与更稳定的变化检测精度,特别在样本数量不足时,优势更为明显。因此,本文提出的SNU-PS在小样本情形下的变化检测任务上具备更好的应用前景。     

综合物探方法在不稳定斜坡地质灾害勘察中的应用研究

不稳定斜坡体地形复杂、坡度大,表层土、石混杂,下部岩石裂隙发育,探测难度大,缺乏有效的物探手段精确圈定不稳定斜坡体的分布位置及空间赋存状态。用超高密度电法和微动探测相结合,推断了不稳定斜坡的范围及空间赋存状态。工程实地勘查表明,综合物探方法具有较高的可靠性,为地质灾害的治理打下了良好的基础。     

不同混合层深度算法的全球适用性对比分析

混合层深度是研究海洋上层动力过程及海气相互作用的一个至关重要的物理量,准确估算混合层深度对上层海洋动力学和热力学的深入研究具有重要的科学意义。本文基于Argo实时观测剖面数据,分海域、分季节对比分析了目前常用的几种混合层深度算法的异同与优缺点。结果表明,理论上最大角度法的精确度最高,曲率法其次,然后是阈值法和最优线性拟合法。最大角度法和曲率法的结果比较接近,实测数据表明曲率法的时空适用性更广。阈值法、最优线性拟合法分别受梯度阈值和密度（或温度）梯度变化的制约,其计算的混合层深度相对较浅。各种算法的差异性随着季节跃层的增强而逐渐减小,且北半球的差异小于南半球。     

基于深度学习的GF-1卫星WFV影像赤潮探测方法

赤潮是我国主要的海洋生态灾害,有效监测赤潮的发生和空间分布对于赤潮的防治具有重要意义。传统的赤潮监测以低空间分辨率的水色卫星为主,但是其对于频发的小规模赤潮存在监控盲区。GF-1卫星WFV影像具有空间分辨率高、成像幅宽大和重访周期短等优点,在小规模赤潮监测中表现出较大的潜力。然而,GF-1卫星WFV影像的光谱分辨率较低,波段少,传统面向水色卫星的赤潮探测方法无法应用于GF-1卫星WFV数据。而且赤潮具有形态多变、尺度不一的特点,难以精确提取。基于此,本文提出了一种面向GF-1卫星WFV影像的尺度自适应赤潮探测网络（SARTNet）。该网络采用双层主干结构以融合赤潮水体的形状特征与细节特征,并引入注意力机制挖掘不同尺度赤潮特征之间的相关性,提高网络对复杂分布赤潮的探测能力。实验结果表明,SARTNet赤潮探测精度优于现有方法,F1分数达到0.89以上,对不同尺度的赤潮漏提和误提较少,且受环境因素的影响较小。     

黄条（鱼师）(Seriola aureovittata)生长对工厂化养殖密度的微生态适应特性

研究低(5 kg/m³)、中(10 kg/m³)、高(15 kg/m³)三个养殖密度对工厂化养殖黄条（鱼师）生长的影响, 从消化道菌群角度分析了养殖黄条（鱼师）的生长的密度适应性。利用Illumina MiSeq平台对不同养殖密度条件下黄条（鱼师）的消化道(胃、肠道、幽门盲囊)菌群进行16S rRNA高通量测序, 并进行了菌群的多样性、结构特征和菌群基因功能预测的分析。结果显示, 相较于中、低密度组, 高养殖密度显著(P<0.05)抑制了黄条（鱼师）的终末体质量、特定生长率并显著上调了血清应激相关激素水平。消化道微生物群落在属水平上, 乳杆菌属(Lactobacillus)、鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)、双歧杆菌属(Bifidobacterium)、Faecalibaculum、Ruminococcaceae_UCG等在中、高密度组中丰度降低, 克雷伯氏菌属(Klebsiella)等在中、高密度组中丰度增加, 均与低密度组差异显著(P<0.05)。KEGG通路分析发现, 各养殖密度组的菌群基因主要集中在代谢、环境信息过程、遗传信息过程三个一级功能通路。该实验设置的中、高密度组相对低密度组, 消化道菌群的组成和结构上呈现有益菌(乳酸杆菌属等)显著性减少和条件致病菌(克雷伯氏菌属)显著性增加(P<0.05)的趋势。在菌群功能方面, 与低密度组相比, 中、高密度组消化道特别是在代谢、遗传及环境信息过程的二级功能通路上注释的tags数目相对低密度组显著增加(P<0.05)。研究结果为建立工厂化养殖模式下适宜密度调控和健康养殖技术建立提供了理论依据。