参数区域化在全球水文模型FLEX-Global中的应用

全球水文模型是从全球视角解决全球变化相关水资源问题的重要工具,但模型精度不高是长期困扰全球水文模型发展的瓶颈问题.为了提升全球水文模型径流量模拟的精度,本文基于水文模型参数区域化开发了全球水文模型FLEX-Globa1.FLEX-Global主要是以FLEX水文模型为框架,并耦合HSC产流模块进行净雨量计算,并用全球汇...     

Absorption properties of urban/suburban aerosols in China

The broadband diffuse radiation method is improved to retrieve the aerosol refractive index imaginary part （AIP） and broadband （400-1000 nm mean） single scattering albedo （SSA）. In this method, four sets of SSA selection criteria are proposed for quality control. The method is used to retrieve AIP, SSA and absorptive optical thickness （AbOT） from routine hourly-exposed pyrheliometer and paranometer measurements over 11 sites （meteorological observatories） in China during 1998-2003. Apart from one suburban site （Ejin Qi）, the other urban sites are all located around big or medium cities. As shown in the retrieval results, annual mean SSA during 1998-2003 changes from 0.941 （Wuhan） to 0.849 （Lanzhou）, and AIP from 0.0054 to 0.0203. The 11-site average annual mean SSA and AIP are 0.898 and 0.0119, respectively. SSA during winter is smaller for most sites. There is an evidently positive correlation between SSA and aerosol optical thickness （AOT） for all sites. There is also a positive correlation between SSA and relative humidity for most sites, but a negative correlation for a few sites, such as Kashi and ǚrǚmqi in Northwest China.     

新一代天气雷达技术保障区域分中心建设的若干思考

针对新一代天气雷达技术支持保障工作存在的难点，阐述了国家、区域、雷达站三级新一代天气雷达技术支持保障体系的必要性和可行性；探索了按照与区域中心业务技术体制相一致的区域分中心建设原则；思考了区域分中心应该承担较大故障检修和定期维护、检测、标定等10项主要技术支持保障任务；提出了区域分中心建设要达到的技术支持队伍专业化、维修检测手段现代化、下站检修反应实时化、远程指导会商可视化、网络运行监控自动化、装备器材管理和技术保障工作规范化等六化建设目标。     

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。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

复杂环境下地基SAR粗差探测及应用

雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明：本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。     

基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测

经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km²、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。     

基于卷积神经网的CCTV视频中排水管道缺陷的智能检测

作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。     

高压断路器隔震体系抗震可靠度分析

给出了基于随机地震动模型的高压断路器抗震可靠性分析方法。通过建立高压断路器及其隔震体系的有限元计算模型，分析了在断路器底部瓷套管根部加设叠层橡胶垫后的动力性能，分析中利用随机地震动模型，充分考虑地震动的随机作用，给出了四类场地土条件下结构的地震响应均值和标准差；利用一次二阶矩理论计算得到高压断路器的可靠度，给出了各场地土条件下的震害率曲线。结果表明不同场地土条件下隔震垫的减震效果有所差异。