复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

关于举办第十一届中国卫星导航成就博览会的通知

尊敬的卫星导航及相关领域各单位负责人:中国卫星导航成就博览会(CSNE)创办于2010年,是中国卫星导航年会(CSNC)的重要内容,与导航年会同期举办,已连续成功举办10届,是目前全球最大规模、最具影响力和权威性的卫星导航领域专业展览。展览每届展出面积超出10000m2,10年来累计参观人数超过10万人次,1240家次国内外知名卫星导航相关企业、高校、科研院所悉数亮相,共同在CSNE平台上全面展示前沿技术、高端产品与应用服务。卫星导航产业链上中下游在博览会上实现深度交流与广泛合作,是业界共识的解读卫星导航技术进步、产业风向、政策资讯的重要窗口,是中国卫星畀航珉具权威的国际性交流平台。     

降雨量、土壤蓄水量对流动沙地土壤水分深层渗漏的影响

土壤水分深层渗漏是陆地近地层水分循环的重要环节。利用土壤水分深层渗漏记录仪对毛乌素沙地典型流动沙丘不同深度土层的土壤渗漏水量连续进行两年定点监测。结果表明：（1）2016年生长季（4月1日至10月31日）降水量为2017年的1.93倍,但50、100、200 cm沙层的渗漏水量分别是2017年同期的4.53、5.53,5.22倍。同时,渗漏水量与降雨量及土壤蓄水量的波峰较一致。（2）强降雨对深层渗漏水量的影响较大,土壤蓄水量的变化也与深层渗漏水量密切相关;降雨量较小时,土壤蓄水量与深层渗漏水量之间的关系更为密切。在连续降雨过程中,越往深处,渗漏的产生通常是多次降雨过程累积的结果,将土壤蓄水量作为中间变量,能更好地分析土壤深层渗漏过程。（3）当天蓄水量与次日渗漏水量的相关系数较高,土层越深,深层渗漏水量与土壤蓄水量的相关系数增加,二者之间的线性拟合的R²也相应增加。     

典型深度贫困县贫困格局及影响因素分析——以海伦市为例

深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明：① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。     

南海东北部表层沉积中有孔虫的分布及其环境意义

为了探讨南海东北部表层沉积中有孔虫分布的规律，选取184个表层样进行分析，结果发现有孔虫的垂向分布与碳酸盐的溶解作用密切相关。在2300－2500m水深以下，浮游有孔虫丰度迅速减小，而底栖有孔虫占有孔虫全群的比值BF／（BF＋PF）以及底栖有孔虫胶结质壳类的百分含量则迅速增加，这三者随水深的变化在3400－3500m处有一明显的转变，被认为是南海东北部CCD面（碳酸盐补偿深度）所在的位置，且该研究区内碳酸盐补偿深度南部较北部深100m。浮游有孔虫水平分布除了受表层海水温度的的控制外，黑潮南海分支以及吕宋岛北端上升流区带来的富营养水体的存在也起很重要的作用。     

一种线性深度传感器的设计和试验

设计一种海洋调查用的深度传感器，不仅要求精密准确和稳定可靠，而且要数据显示线性化好。实现线性化一般采用两种途径：一种办法是将传感器的非线性误差通过补偿措施来实现，另一种方法是直接通过弹性元件的特殊设计来实现。     

基于最优切削深度的深海采矿车定位研究

最优切削深度对矿石开采有着重要意义.为了获取相关深海地貌数据计算采矿车最优切削深度,实现最优开采,先要获得该地貌的准确位置数据,即采矿车准确定位的位置.考虑到深海地貌崎岖不平、车轮打滑、周围能见度低等复杂的工作环境,提出了一种基于从动轮的航位推算定位.通过建立非平坦地形上采矿车的运动学模型,采用电子罗盘等传感器测量采矿车的动态参数,依据运动学模型进行航位推算,从而实现采矿车的准确定位.试验结果较好地达到了预期的要求,为深海采矿车的最优切削深度控制、自主导航、路径规划等提供了前提条件.     

大洋铁锰结壳的地球化学与古海洋环境示踪

主要回顾近年来铁锰结壳在深度定年、主量元素、微量元素及Sr，Nd，Pb同位素地球化学及其古海洋环境示踪方面的主要研究进展，并提出有关认识和展望。     

淤泥质潮流深槽最大冲刷深度的一个概念模型

以概念模式方法计算了淤泥质潮流深槽的最大深度,探讨了涨落潮流速、涨落潮历时、深槽淤泥质物质粒径、深槽顶底部原始深度、水道长度等因素对潮流深槽最大深度的影响。概念模式的假设条件是:(1)深槽形态为长方体,底部纵向坡度为0;(2)沉积物粒径无垂向变化;(3)只考虑潮流作用的影响,涨、落潮流速在时间序列上呈正弦分布;(4)不考虑细颗粒物质的粘性和絮凝作用。模拟结果显示:(1)涨、落潮历时对深槽最大深度的影响很小。(2)优势潮流流速与最大深槽深度之间存在着幂函数关系。(3)深槽的底质粒径、深槽的长度均与最大冲刷深度呈正相关关系。(4)深槽顶部水深与最大深度呈负相关关系。(5)由于潮汐水道深度与潮流流速和沉积物侵蚀强度之间具有负反馈关系,因此水道冲刷存在着一个极限,即最终可以达到均衡状态。潮流深槽的均衡态特征和达到均衡态所需的时间可运用沉积动力学方法来确定;同时,若应用深槽的真实参数,进一步减少模型的假设条件,可望使该模型具有实际的应用价值。     

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。