基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究

随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。     

深度学习在水声目标识别中的应用研究

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。     

台湾以东黑潮路径识别与变化规律

为研究对中国台湾以东海域黑潮路径及其变化,本文基于法国空间局AVISO中心提供的1993—2015年的卫星遥感海表流场逐日资料,对121°—125°E,22.4°—25°N海域黑潮路径进行了逐日识别,得到了共计23年累计8400天的台湾以东黑潮流轴的逐日路径,并研究其在不同纬度的流轴位置及其对应的表面黑潮流量的时空变化规律。主要结论如下:(1)采用模糊C-均值聚类法对台湾以东黑潮流轴路径进行聚类分析,发现台湾以东黑潮流轴在24°N以南出现明显摆动,形成正常和偏东两种路径;黑潮流轴存在明显的时间变化,流轴偏东现象年平均大约出现25次,大致每隔3年出现一次偏东较少的现象,各月流轴偏东次数以4、5月最少,10月至次年3月较多;(2)台湾以东黑潮表面流量大小在6.2—8.3×104m2/s之间;总体上来说,纬度越高流量越大,在23.5°N左右范围内存在一个流量低值中心;在24.3°N以北流量总体较大,且增长趋势稳定,同时表面流量大小具有较强的季节和年际变化特征。     

基于db7小波的活体浮游植物荧光识别分析技术研究

通过小波变换可对信号的不同频率成分进行分解,为弱信号特征提取提供了有效途径。通过db7小波对分属7个门32个属的43种浮游植物的三维荧光光谱进行分析,后经Bayes判别分析选择小波分解后的第三层尺度分量作为最佳荧光识别特征谱,并通过系统聚类法将最佳特征谱在不同的条件下聚类进而得到门、属上的标准谱库。基于此,运用多元线性回归辅以非负最小二乘法建立浮游植物三维荧光光谱识别技术。利用该技术对4128个单种浮游植物样品和636个混合浮游植物样品进行识别分析。单种浮游植物样品在属水平上的识别正确率为75%,门水平上的识别正确率为95%;浮游植物混合样品中的优势种在属水平上的识别正确率为83%,门水平上的识别正确率为91%。结果表明:该技术可以实现对浮游植物的快速准确识别。     

精细积分在冰荷载识别中应用

冰激振动中引起的动冰力一直是很受关注的问题。根据精细积分法的基本原理,假定外荷载在离散时间步长内按线性变化,给出了一种冰载荷时域识别方法。经数值算例仿真以及在室内开展的冰激桥墩振动模型试验冰荷载反演的结果表明,该方法形式简洁明了,计算量小,应用方便,特别适宜于计算机求解,具有一定的理论意义和实用价值。     

黄河入海口冲积平原覆盖区近地表岩土特性与识别方法

黄河三角洲冲积平原区近地表岩性变化剧烈,重点从黄河三角洲浅层沉积模式分析了岩性分布差异,统计了不同岩土的塑性、应力、压缩特性规律,探索了利用这种岩性特征差异识别岩性的方法,为地震采集提供准确的激发层段,为地震资料处理提供精细的静校正量。     

凋亡细胞的吞噬清除

吞噬清除是后生动物大多数凋亡细胞的共同命运。凋亡细胞如果不被有效及时清除,它们就会发生次级的细胞坏死,细胞核膜和细胞核裂解,细胞解体,释放出有毒内容物,导致严重炎症和狼疮样自身免疫疾病的发生。据估计人体内每天有上亿个细胞凋亡而死,但用组化方法只能检测到极少数凋亡细胞,说明人体对凋亡细胞清除效率很高。新近,对凋亡细胞吞噬清除分子机制的研究取得长足进展。本文主要就吞噬信号及其识别、传导和凋亡细胞的吞噬作简要概述。     

基于两种无人机航拍影像的林窗和林冠提取分析

森林冠层和林窗的结构及其时空变化是理解森林生态系统格局、动态变化过程的重要基础。在当前生物多样性监测倍受关注的契机下,如何以合适的手段准确描述林窗面积、分布等特征,并与森林固定样地监测数据有效地结合,更好地回答群落构建的理论问题,使森林群落物种多样性维持机制得到更全面的认识,是目前亟待解决的问题。以鼎湖山南亚热带常绿阔叶林20hm2固定监测样地为研究对象,基于不同遥感影像提取方法对其林窗和林冠表层数据进行提取分析。结果表明:基于监督分类的提取方法适合RGB波段航片林窗的提取,在林窗分类中,应首先确定林窗高度、边界木与最小面积,不同分类方法差异主要表现在林冠分类中,林窗分类生产者精度和用户精度表现都较为一致。无人机航拍识别率受地形因素影响较大,在地形复杂林地应按坡度分区域进行飞行以降低误差。相对于地面调查,MD4-1000无人机航片的林窗识别率为98.7%;大疆Phantom4无人机航片的林窗识别率为72.3%,影像后期处理数据量小,同样适用于森林林窗定量研究,符合生态学、林业等从业人员对大型样地林窗长期监测的要求。无人机航拍南亚热带森林物种识别难度较大,基于MD4-1000无人机搭载的高分辨率相机,在地势平缓区域优选的4 hm2样地中可识别林冠表层物种数17种,共2 706个个体。搭载高分辨率无人机在降低飞行高度的基础上可进行部分物种识别。应用无人机近地面遥感对森林固定样地进行林冠监测,可为后期群落构建研究提供数据基础,有望从新的研究角度探讨森林群落物种多样性维持机制。     

The application of hyperspectral remote sensing to coast environment investigation

Requirements for monitoring the coastal zone environment are first summarized. Then the application of hyperspectral remote sensing to coast environment investigation is introduced, such as the classification of coast beaches and bottom matter, target recognition, mine detection, oil spill identification and ocean color remote sensing. Finally, what is needed to follow on in application of hyperspectral remote sensing to coast environment is recommended.     

Multivariate analysis of fluorescence and source identification of dissolved organic matter in Jiaozhou Bay, China

Hierarchical clustering analysis and principal component analysis (PCA) methods were used to assess the similarities and dissimilarities of the entire Excitation-emission matrix spectroscopy (EEMs) data sets of samples collected from Jiaozhou Bay, China. The results demonstrate that multivariate analysis facilitates the complex data treatment and spectral sorting processes, and also enhances the probability to reveal otherwise hidden information concerning the chemical characteristics of the dissolved organic matter (DOM). The distribution of different water samples as revealed by multivariate results has been used to track the movement of DOM material in the study area, and the interpretation is supported by the results obtained from the numerical simulation model of substance tracing technique, which show that the substance discharged by Haibo River can be distributed in Jiaozhou Bay.