边坡位移演化的多尺度分析

通过相邻两个时间区间位移观测结果均值差分的积分描述和Harr小波基函数的小波变换方程的对比分析,得到了一个将不同时间尺度下边坡位移均值变化表示为相应尺度下小波变换系数的基本关系。根据这一关系,提出了可以采用小波变换方法确定两个相邻时间区间位移均值在不同时间尺度下变化规律的边坡位移演化的多尺度分析方法。针对卧龙寺新滑坡、三峡永久船闸边坡开挖和隔河岩水电站进水口边坡变形的观测结果,讨论了它们的位移演化多尺度特征。当边坡位移呈现较规则的变化趋势时,在一个尺度上就可以提取它们的时间演化特征。开挖剧烈扰动的影响可以通过给定时间尺度支撑区端点与位移突变点之间递增连的线进行近似。     

改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测

为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。     

基于多尺度混合滤波的GRAPES_3Dvar及其在实际暴雨预报中的应用分析

为提高暴雨的数值模拟和预报效果,在生成初值的同化分析中保证中小尺度信息的引入十分重要。为改善GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域三维变分同化系统对中小尺度信息的引入,本文利用气候态背景误差样本估计变量误差的水平协相关尺度,进而利用三个不同水平特征尺度的递归滤波器对统计结果予以拟合,以替代原有单一尺度的递归滤波方案。利用新方案对2015年6月1—2日江汉平原的暴雨过程进行同化和预报,研究结果表明:新方案的功率谱衰减较慢,通过单点试验和分析场分析发现,新同化方案引入了更多的α中尺度信息;在暴雨个例的预报中发现,利用新同化方案后湿度场、散度场和涡度场在分析场和预报场中更加接近实际情况,降水预报技巧明显提高。通过能量谱分析发现,新方案与原方案相比反映出更多的α中尺度信息;新方案对江汉平原地区暴雨预报具有正效果,在α中尺度内出现了低层辐合、高层辐散及湿度增加等有利于降水的要素。在暴雨个例的基础上,本文进行16d的批量试验,结果显示新方案对降水的预报技巧明显提高,与个例结果一致。     

Are prominent mountains frequently mentioned in text? Exploring the spatial expressiveness of text frequency

Data-driven GIScience shows a growing interest in making spatial information from large text data. In this paper, we quantify and thus evaluate the relation between text frequency and properties of the outer-text, geographic setting by comparing text frequencies of mountain names to the respective geomorphometric characteristics. We focus on some 2000 unique mountain names that appear some 50,000 times in a large compilation of texts on Swiss alpine history. The results on the full data set suggest only a weak relation: only 5–10% of the variation in the text frequency being explained by the respective geomorphometric characteristics. However, an analysis of multiple scales allows us to identify a Simpson’s Paradox. What appears to be ‘noise’ in the analysis of all mountains in the whole of Switzerland shows significant local signals. Small spatial extents, found all over Switzerland, can show considerably strong correlations between text frequency and spatial prominence, with up to 90% of the total variation explained. We argue that our findings have practical implications for data-driven GIScience. Retrieving meaningful spatial information from text might only be possible if the spatial scale of analysis reflects the spatial scale described in the input text documents.     

Response of the North Pacific Storm Track Activity in the Cold Season to Multi-scale Oceanic Variations of Kuroshio Extension System: A Statistical Assessment

In this paper, a statistical method called Generalized Equilibrium Feedback Analysis(GEFA) is used to investigate the responses of the North Pacific Storm Track(NPST) in the cold season to the multi-scale oceanic variations of the Kuroshio Extension(KE) system, including its large-scale variation, oceanic front meridional shift, and mesoscale eddy activity.Results show that in the cold season from the lower to the upper troposphere, the KE large-scale variation significantly weakens the storm tr...     

Multi-scale Incremental Analysis Update Scheme and Its Application to Typhoon Mangkhut (2018) Prediction

In the traditional incremental analysis update(IAU) process, all analysis increments are treated as constant forcing in a model’s prognostic equations over a certain time window. This approach effectively reduces high-frequency oscillations introduced by data assimilation. However, as different scales of increments have unique evolutionary speeds and life histories in a numerical model, the traditional IAU scheme cannot fully meet the requirements of short-term forecasting for the damping of hig...     

基于多尺度相关性分析的InSAR对流层延迟误差改正算法

针对合成孔径雷达干涉技术中对流层延迟误差会影响DEM精度的问题,提出采用小波多尺度相关性分析方法来减弱与高程相关的对流层延迟误差的影响,来提高合成孔径雷达干涉DEM的估计精度。该方法基于小波多分辨率分析理论,根据差分干涉相位不同组成的频率特性,利用小波分解重构均方根误差变化率确定分解层数,降低地形残差相位、噪声相位等对大气延迟误差相位估计的干扰,提取对流层延迟误差相位所在频带;然后结合对流层延迟误差相位和雷达坐标系下的DEM在不同尺度上的相关性定权并进行降权处理,重构解缠差分干涉图,改正差分干涉相位中与高程相关的对流层延迟的影响。采用本文方法对覆盖河南义马地区的2景ENVISAT ASAR数据进行处理,得到对流层延迟误差改正后的差分干涉图,估计的与高程相关的对流层延迟相位,与地形变化情况吻合。将对流层延迟误差改正后的干涉图用于DEM高程估计,结果显示本文方法重建的DEM与Aster GDEM的标准差由30.7 m提高到26.37 m,提高了InSAR DEM估计精度。     

小波域尺度积在裂缝检测中的应用

常规的裂缝检测方法实际是基于道间奇异性的检测,在检测出裂缝发育带的同时也会检测出噪声.若利用大尺度的裂缝检测方法或将一些噪声压制方法与裂缝检测方法配套使用,虽可提高信噪比,但却对裂缝定位不准确.针对这种矛盾,引入小波域尺度积的裂缝检测方法,该方法将相邻尺度上的小波系数相乘,将裂缝在不同尺度间的因果关系隐含在内,在抑制噪音的同时,可有效地提高裂缝检测的精度.通过理论试算和实例应用,证明了该方法的有效性.     

基于最优尺度和规则的高分辨率影像分类研究

高分辨率影像的广泛应用推进面向对象影像分析(OBIA)的发展,而分割作为面向对象分类的关键步骤,其尺度的选择直接关系到地物信息的提取。空间尺度是地物的固有属性,在合适的分割尺度下可以更好地挖掘地物信息。本文结合最大面积法和分割质量评价模型对张山营镇影像进行分割实验,先通过分析对象最大面积初步得到最优尺度范围,后结合分割质量评价模型以确定最优分割尺度层次。在此基础上,综合样本提取的光谱、纹理等特征进行规则训练,最终完成面向对象的土地覆被分类研究。结果显示:基于多层次最优尺度的规则分类方法获得更好的分类结果,其总体精度为88.8%,Kappa系数为0.861,而基于单一尺度的最邻近法总体精度81.4%,Kappa系数0.773,基于单一尺度的规则分类法总体精度为83.2%,Kappa系数为0.85。     

1950~2011年渤海地区海表风场的季节特征与多尺度变化分析

基于1950~2011年的NCEP/NCAR再分析资料,对渤海10 m风场的风速与风向变化进行多尺度分析。利用小波分析、交叉谱分析等方法对渤海海域的海表风速、风向的变化趋势以及周期进行研究。分析发现：渤海地区海表风的风向与风速除了存在显著的季节性变化特征外,在年际、年代际的变化尺度上也有明显的周期性。风向存在1 a、8.7 a、15.8 a的显著周期,风速存在1 a、6.3 a、15 a的显著周期。风向与风速在时间尺度分别为20 a、5.71 a、2.67 a时存在显著共振周期;共振周期受东亚季风、西太平副热带高压的年际、年代际变化的影响呈现出多尺度变化周期。