季冻区草炭土非线性K-G模型试验研究

季冻区草炭土是沼泽环境中植物残体在氧化分解作用下,堆积形成的含有大量未分解纤维残体的特殊土。草炭土纤维及其含量对其强度和变形特性具有重要影响,目前考虑纤维含量对草炭土强度和变形特性影响的本构关系研究还相对匮乏。K-G本构模型因其模型参数与土的体积模量和剪切模量能建立直接联系,因此在岩土工程非线性理论和数值计算分析方面广泛应用。以不同纤维含量的草炭土为研究对象,进行三轴剪切试验,研究了草炭土的应力应变曲线,得到了草炭土非线性K-G模型参数,分析了各模型参数随纤维含量的变化规律,建立了模型参数与纤维含量之间的线性函数关系。     

GPS水准在长江河道演变工程中的应用初探

针对长达上百公里甚至几百公里的长江河道演变及航道航运工程,如何有效利用GPS高程信息使其成为工程项目需要的正常高,是长江河道勘测人员非常关心的问题。本文就此阐述了GPS水准的原理、方法及数学模型,并给出了GPS水准拟合精度的评定方法和指标;并结合长江三峡坝下游荆江河段河势控制工程实例,用不同的GPS水准拟合方案,通过对拟合结果分析表明：在平原地区,GPS水准联测点点间距约为10公里左右均匀分布在整条测线上,采用二次多项式曲面函数进行拟合所得到的结果可以满足四等水准测量的精度要求。     

不同地形环境下无人机航线规划及三维建模分析

针对不同地形环境下存在的飞行安全性低、数据冗余、构建三维模型质量和精度差等问题,本文以单镜头四旋翼小型无人机为试验设备,对平坦地形环境下的复杂单体建筑使用井字形交叉航线和环视航线;对复杂山地地形环境下的泥石流沟谷使用水平航线、井字形交叉航线及视频航线构建三维模型,并结合航线参数、三维模型质量和精度,探讨了不同地形环境下无人机航线规划方案对三维模型构建的影响。经评价分析可知:①使用环视航线能安全、快速地获取平坦地形下的复杂单体建筑影像,构建完整、质量好、精度高的三维模型;②使用井字形交叉航线能构建山地地形下泥石流沟谷的完整、质量好、精度高的三维模型,但飞行安全性、时效性较低;③使用视频航线,影像重叠度高,能构建完整、质量好的三维模型,模型精度并无明显差异。     

非均匀地表蒸散遥感研究综述

本文评述了目前常用的遥感估算地表蒸散方法,包括地表能量平衡模型、Penman-Monteith类模型、温度—植被指数特征空间方法、Priestley-Taylor类模型和其他方法。然而使用这些方法估算地表蒸散时会面临严重的尺度效应,而产生尺度效应的根本原因之一是地表异质性,在分析了非均匀下垫面对水热通量遥感反演造成的影响后,介绍了面积加权、校正因子补偿与温度降尺度3种尺度误差纠正方法;并从地面观测实验的角度简述了非均匀下垫面水热通量真实性检验的研究;最后探讨了将来建立更具时空代表性的非均匀下垫面地表蒸散遥感估算模型可能会面临的一些挑战。     

利用InSAR和网络模型的昆明地铁沿线形变预测

针对在地铁建设和运营中容易引起地面沉降,给人民生命财产安全造成威胁的问题,该文利用SBAS-InSAR对2018年7月—2019年12月昆明市41幅Sentinel-1A升降轨影像进行处理,获取昆明地铁沿线沉降信息。在此基础上,分析了6条地铁沿线200 m缓冲区地表沉降的时空分布特征,并结合LSTM、XGBoost、Deep Forset模型进行时间序列值的预测,引入绝对误差(ε)、均方根误差(RMSE)、纳什系数(NSE)对模型进行对比评价。Deep Forest预测模型计算得到的RMSE值最小,NSE值最大,分别为0.21、0.94,结果表明,Deep Forest预测模型效果高于LSTM、XGBoost预测模型。因此,利用Deep Forest模型能够有效地对地铁沿线进行沉降预测,可以为政府部门今后开展地铁沿线地面沉降监测和灾害预警提供参考。     

一种基于灰色神经网络的卫星钟差预报策略

针对钟差预报中灰色神经网络模型种类较多、性质和适用范围尚未具体分析的问题,根据其预报特点,该文提出了一种基于灰色神经网络的自适应钟差预报策略。基于MGEX精密钟差数据进行预报实验,采用不同建模钟差数据量进行相同时间段钟差预报,对3种不同的灰色神经网络模型钟差预报效果进行对比,总结了几种预报模型的性质与适用范围。该文提出的自适应预报策略较好地平衡了几种灰色神经网络模型的特点,提升了钟差预报效果。基于该文策略的实验结果表明:所提策略能够有效利用不同灰色神经网络模型特点,提高钟差预报精度。在1d预报中,该策略较本文提及的其他可靠方法精度提升1%~3%;6h预报中,该策略较较灰色模型等精度提高0.02~0.09ns。     

城市DSM的快速获取及其三维显示的研究

城市数字表面模型（DSM）作为城市的重要信息有着十分广泛的应用，机载三维成像可以快速获取DSM数据，而无需地面控制点。该文介绍了利用三维成像仪快速获取城市DSM图像的数据处理技术，阐述了基于城市DSM影像显示城市三维模型的原理，着重分析了显示城市DSM图像奇异表的方法和侧面处理思想。最后通过珠海、澳门地区飞行数据的处理和三维鸟瞰显示，说明了方法的可行性。     

机场净空区建筑物的识别与监测

目前,在建筑物识别与监测方面,基于单幅高分辨率遥感影像的阴影测高法和基于多视角影像的立体像对法将建筑物轮廓或名称识别与高度监测相独立,因此导致其自动化水平较低、数据冗余度与成本较高。基于数字表面模型(DSM)和兴趣点(POI)数据,本文提出了一种机场净空区建筑物识别与监测集成的方法,并以某国际机场为试验区对该方法的可行性进行了验证。试验结果表明:①该方法在建筑物识别与监测方面的准确率只取决于DSM的精度,而对DSM的数据来源没有限制;②以潜在危险建筑物高程变化速率为依据进行不定期的动态监测,在确保监测间隔期间机场净空区安全的同时可以降低数据成本和重复识别与监测所有建筑物造成的数据冗余度。     

基于计算机模拟模型LESS的落叶松林木质元素影响分析

目前大部分植被辐射传输模型在模拟太阳辐射与植被之间的相互作用过程时,将植物结构进行了简化,只保留了叶片的结构和空间分布特征,而忽略了木质元素(枝干等)对冠层反射特性的影响.计算机模拟模型LESS能够充分考虑植被的多种组分光谱和结构特征,精确模拟植被冠层内部的光散射和辐射过程.本文以地面实测数据为基础,发展了以单木为基本...     

基于时空影响因子的未来社区生活圈公共服务设施优化配置北大核心CSCD

公共服务设施作为社区生活圈的核心内容,直接决定了社区生活圈的生活品质。对社区公共服务设施建设情况进行量化评价,并对设施建设的未来规划提供科学决策支持逐渐成为规划者和决策者的一大难题。本文通过ArcGIS工具对POI数据进行处理、统计和可视化,在总结他人社区生活圈量化评价方法的基础上,结合温州本地特色,搭建了一套社区生活圈公共服务设施评价模型。利用该模型可对各类社区进行综合评分和分级,并根据模型评分结果挖掘公共服务设施未来优化方向。此外,还实现了社区生活圈评分的动态计算与展示,为社区服务设施建设选址、路网建设与公共服务设施建设优先级评定等提供决策支持。既可帮助规划者和决策者快速建立对整个区域生活圈建设现状的量化认知,又可助力公共服务设施的优化配置,为社区生活圈公共服务品质评价与提升探寻全新的思路与方法。