高精度动态频率测量系统

本文介绍了一种高精度动态频率测量系统。它能以较高的采样频率，对一动态变化的频率进行自动测量，并将数据存盘。即使被测频率比较低，仍能取得很高的测量精度。     

高光谱影像分类的深度少样例学习方法

针对高光谱影像分类面临的小样本问题,提出了一种深度少样例学习算法,该算法在训练过程中通过模拟小样本分类的情况来训练深度三维卷积神经网络提取特征,其提取得到的特征具有较小类内间距和较大的类间间距,更适合小样本分类问题,且能用于不同的高光谱数据,具有更好的泛化能力。利用训练好的模型提取目标数据集的特征,然后结合最近邻分类器和支持向量机分类器进行监督分类。利用Pavia大学、Indian Pines和Salinas 3组高光谱影像数据进行分类试验,试验结果表明,该算法能够在训练样本较少的情况下（每类地物仅选取5个标记样本作为训练样本）取得优于传统半监督分类方法的分类精度。     

地电中期前兆异常特征及其对强震中期趋势的判断

在系统处理地电长期观测资料的基础上,重点研究了7级以上强震的地电阻率趋势异常特征及其与孕震过程的相关联系．地电早期快速下降和其后缓慢发展的稳定形态特征是强震地电趋势异常的一个基本特征．一般早期下降和缓慢发展变化的平均持续时间之比约为1∶4;此外,还研究了唐山7.8级和松潘7.2级地震地电趋势异常发展变化的扩散特征,以及唐山地震地电前兆信息量的时空强动态演变特征．结果表明,这两次地震地电前兆趋势异常的扩展速度分别为90 km/a和100 km/a．地电趋势异常变化特征为强震趋势背景判定和中期预报提供了一些指标．      

动态损伤Dem>(tem>)及其在孕震状态监测中的物理意义

当岩体内部含有微观或宏观裂隙时便认为受到损伤（Ｄａｍａｇｅ）．因为这些内部的裂隙并不总是能简化为一个或数个宏观裂纹,尤其在疲劳和蠕变条件下,宏观断裂前往往在薄弱区出现许多微观裂隙,或存在一个“损伤区”．近年将这类微观裂隙的力学作用理解为连续变量场或损...     

茶叶寒冻害天气指数保险设计

以茶叶萌芽至展叶期寒冻害为突破口,利用1987—2016年福建省泉州市安溪县17个自动气象站2—4月的逐日气象数据及安溪各茶树种植区产量数据,确定茶叶寒冻害的天气指数保险气象指标,分析日极端最低气温与茶叶减产率的关系,建立了茶叶寒冻害指数模型。计算安溪不同区域茶叶种植区不同等级寒冻害的发生概率,应用纯保费率方法厘定了保险费率,并根据福建省政策性农业保险的实际情况,制定茶叶不同区域种植区寒冻害指数保险触发条件、赔付标准,设计了安溪县茶叶寒冻害天气指数保险合同。设计的茶叶寒冻害天气指数保险产品以客观气象数据作为定损依据,可以为茶农提供一种有效的风险转嫁方式,也为保险公司增加新险种提供了技术支撑。     

车辆轨迹数据的道路学习提取法

车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。     

近场源激电法在桂西北两个金矿床的初步试验

本文通过对桂西北地区金牙、高龙两个微细粒浸染型金矿床进行的近场源激电法试验,在已知矿体上均获得较明显的极化率异常,其辅助参数(Js、Gs、Ps)亦有显示,其异常形态大体与矿体或矿化体产状一致。该法对寻找和评价该类型金矿床有一定的实用价值。     

农田生态系统温室气体排放研究进展

自1985年起,中国科学院大气物理研究所利用自行设计制造的自动观测仪器系统,历时十六年先后对我国四大类主要水稻产区的甲烷排放规律及其与土壤、气象条件和农业管理措施的关系进行了系统野外观测实验,并对稻田甲烷产生、转化和输送机理进行了理论研究,探讨了控制稻田甲烷排放的实用措施,建立了估算和预测稻田甲烷排放的数值模型.在甲烷排放的时空变化规律和转化率研究方面有一系列新的发现,在稻田甲烷产生率、排放率及其与环境条件的关系方面取得一系列新的成果,以充分证据改变了国际上关于全球和中国稻田甲烷排放总量的估算.在对稻田甲