陆态网VLBI站坐标解算

介绍“中国大陆构造环境监测网络”VLBI站坐标解算的方法和过程.采用1994-2009年共50次观测数据解算台站及基线的年变化率,得到了台站的坐标及基线的年变化,并给出了VLBI站坐标解算的统计分析结果.     

基于多源数据的主体功能区划分方法——以广州市为例

以广州市为例,基于城市感知数据、遥感影像等多源数据,采用卷积神经网络对遥感影像进行了语义提取,将提取结果与兴趣点（Points of Interest）样方密度的功能用地识别结果进行补充校验,根据政策和规划文件建立功能用地与主体功能区之间的关联,利用信息熵分析广州市功能用地混合程度,以辅助判别主体功能区,最终得到广州市主体功能区划分结果。将划分结果与《广州市主体功能区规划（2008—2020年）》和《广州市城市总体规划（2017—2035年）》草案对比验证,结果表明文章所提出的方法精准度较高,并能体现广州市空间格局形态,反映主体功能区实际分布情况。     

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走航测深数据的自动采集

本文介绍应用IBM微机实现走航实时水深及定位数据的自动采集系统。给出了联机系统方框图及采集、传送数据的程序流程图。并对IBM-PC/XT微机与测深仪之间的接口、数码转换和数据处理作了简要的叙述。     

松潘地区岩金统计成矿予测中泛克立格法的应用

川西北地区是国内重要的岩金普查靶区。本文对松潘地区的地质特征,泛克立格法原理,及在本区的应用情况作了介绍,对主要计算步骤,给出基本结果,对计算获得的有意义异常区,进行地质解释,并将此方法与趋势面分析进行对比。     

老挝北部Sentinel-2 A/B云覆盖适宜阈值界定及其影像获取概率时空差异

光学卫星影像云覆盖时空特征评估是衡量其作为重要遥感监测数据源的前提。Sentinel-2 A/B影像因其免费获取、多光谱（红边）、更高时空分辨率等优势,已在全球不同尺度陆面植被与生态监测中受到重视。相较于Landsat等同类影像产品,有关Sentinel-2 A/B的云覆盖分析还未见报道。本文利用2016—2018年老挝北部所有5288景Sentinel-2 A/B影像（Granule/Tile）的云覆盖元数据,基于不同云覆盖阈值（0~100%）水平下的影像获取概率差异确定了影像获取概率分析的云覆盖适宜阈值,并揭示了云量特征阈值水平下的影像获取概率时空差异。主要结论如下:① Sentinel-2 A/B影像获取概率分析云覆盖适宜特征阈值为20%（即云覆盖≤20%）,该阈值水平下老挝北部Sentinel-2 A/B影像的逐月累积平均获取概率最高（约27.41%）;② 在20%云覆盖阈值水平下,老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率差异在时间上与旱季（11月—次年4月）雨季（5月—10月）的时间分布较为吻合。旱季获取概率约为42.91%,3月概率（50.27%）最大,4月与2月次之,时间上与刀耕火种焚烧与橡胶林落叶特征吻合;雨季相应概率约为11.81%,6月最低（约1.26%）;③ 老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率在空间上存在东西差异,旱季西部省域单元（如琅南塔）影像获取概率远高于东部,雨季西部地区影像获取概率则略低于东部地区。本研究既可为后续开展大区及全球Sentinel-2 A/B影像云量分析提供借鉴,也对开展联合国减少森林砍伐和退化排放（UN-REDD）计划引发的土地利用变化如刀耕火种农业演变、橡胶林扩张等遥感监测有指导意义。     

中国国家自然地图集Internet版的设计和研制

本文系统阐述了国家自然地图集Ｉｎｔｅｒｎｅｔ版的设计和研制过程中的若干问题,包括系统的概念设计、系统开发中的ＷｅｂＧＩＳ技术和策略,系统的主要功能和特色,以及系统维护和更新方案等。本系统从概念设计来看分为服务器端软件模块、浏览器端软件模块、国家自然地图集数据库支持等几个部分。系统开发中采取的ＷｅｂＧＩＳ技术和策略有:兼顾服务器端和客户端的综合型ＷｅｂＧＩＳ策略,基于Ｊａｖａ Ａｐｐｌｅｔ的 ＷｅｂＧＩＳ浏览器开发技术,基于Ｍａｐ Ｏｂｊｅｃｔ(ＭＯ)的ＷｅｂＧＩＳ服务器开发技术等３个方面。在系统的主要功能特色方面,本文从以下５个方面进行了论述:科学有序的内容结构、清晰精练并带导航的界面、富有特色的信息查询功能、多重表达的地图可视化效果、一定的空间信息分析和制图功能。在系统维护和更新方案上,本文从网络技术、数据更新、功能开发３个方面介绍了计划,并对今后的发展趋势进行了展望。     

Natural expansion and experimental manipulation of seagrass (Zostera spp.) abundance and the response of infaunal invertebrates

A study of an expanding seagrass bed on the south-west coast of British Columbia, Canada involved documentation and explanation of the pattern of expansion of the vegetation as well as documentation and experimental investigation of the accompanying changes in the distribution of infaunal invertebrates. Expansion followed a major environmental change, improved water clarity initiated in 1969 when a causeway blocked access to the site for silty Fraser River water. The original eelgrass (Zostera marina) bed expanded landward over 30 m year⁻¹, probably causing more and more water to be retained in the bed at low tide and thus improving its own habitat. More rapid expansion occurred from 1979–1983 after Z.japonica colonized at the landward edge of the eelgrass bed and in a separate intertidal area. Expansion ceased around 1983 coincident with, but probably independent of, further construction.Burrowing shrimp (Callianassa californiensis) decreased in abundance between 1977 and 1984 in areas where the two seagrasses colonized. Short-term experiment over one summer and fall showed that removal of all shoots allowed adult shrimp and tube worms to colonize the sediment while addition of shoots of Z. japonica by transplanting caused temporary decreases in shrimp abundance. After a few weeks an established shrimp population destroyed the transplants. Among reasonable alternate hypotheses for the decline in Callianassa, the effect of sediment texture can be eliminated, but either direct negative effects of seagrass, i.e. inhibition of the burrowing of adult shrimp or of settlement of juveniles, or indirect effects, i.e. the harboring of more predators of shrimp in seagrass beds, deserve further study.     

海尔—波普彗星的CO（J=1—0）谱线的观测

使用紫金山天文台青海观测站13．7米毫米波射电望远镜,于1996年12月10日至1997年1月2日和1997年3月25日至1997年4月4日对海尔－波普彗星的CO分子J＝1—0转动跃迁谱线（频率为115．27120GHz）进行了观测．观测谱线表明,CO分子相对于地心的速度比彗星整体相对于地心的速度要小些,即有蓝移现象．这反映了CO分子是由该彗星迎着太阳的面以一定的速度产生出来的．从观测谱线中还初步估算了该彗星CO分子的产生速率．     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。