大亚湾西部海域沉积物中生物硅的含量及其分布特征

采用2. 0 mol/dm~3Na_2CO_3溶液5h单点化学提取-硅钼蓝连续分光光度分析法分别测定了大亚湾西部海域13个表层沉积物和1个沉积物岩芯中生物硅的含量.表层沉积物和沉积物岩芯中生物硅含量占比分别为0. 69%～2. 02%和1. 24%～2. 05%,平均值分别为1. 42%和1. 60%.结果证实西大亚湾沉积物中生物硅含量水平与我国南海近岸海域基本一致.在210Pbex测年的基础上,通过分析沉积物岩芯中生物硅、有机物、无机碳等多指标,揭示近百年来大亚湾周边环境变化对海洋环境的影响,证实了上世纪80年代以来西大亚湾周边农业、海水养殖业和工业发展等人类活动加剧了该海域生态环境变化,尤其90年代核电站运行对海洋生态变化造成一定的影响.     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。     

新世纪版《国家普通地图集》的内容策划与结构设计

新世纪版《国家普通地图集》是国家科技基础性工作专项《国家大地图集》系列编研项目之一,它以相对平衡的程度详细表示了水系、地貌、居民地、交通、境界、土质植被等基础地理要素的空间分布。为了适应生态文明建设和新型城镇化发展的要求,增设了地表覆盖图组和城市图组,构建了普通地图集的新型结构模式,本文主要对地图集的编研理论与内容策划、选题原则与顾及因素、结构设计与图幅编排进行了探讨和研究。     

辽宁省海洋服务新业态培育与法律保障研究

海洋服务业已成为海洋经济发展的重要引擎,"十三五"时期是辽宁省海洋经济加快转型升级的关键期,要求培育新动能、发展新模式。因此,培育海洋服务新业态对辽宁省海洋经济发展具有重要意义。文章针对辽宁海洋服务业发展滞后,规模偏小、区域发展不平衡,同质化严重、科技含量低,层次相对低下、与其他产业融合不足,资源整合较差等问题,提出培育海洋服务新业态重要路径为:积极发展四大产业,提高经济规模总量;优化产业区域布局,形成错位发展;提高科技含量,提升海洋服务业层次;促进海洋服务业与其他行业融合协调,提升资源整合度。法律保障措施为:完善法规体系、严格项目审批、提高执法水平、健全应急管理。     

南海芋螺科一新记录种(软体动物门, 腹足纲, 新腹足目)

在对中国科学院南海海洋生物标本馆馆藏芋螺科 Conidae 标本, 以及近年来在南海补充采集的标本进行整理的过程中, 通过形态分类学方法鉴定发现隶属于芋螺属 Conus 的中国海新记录种1种: 锈色芋螺 Conus ferrugineus Hwass in Bruguière, 1792, 标本采自西沙群岛。文章描述了该种的外部形态, 查明了其生活习性和地理分布特点, 并与相似种犊纹芋螺 Conus vitulinus Hwass in Bruguière, 1792 进行了比较, 通过壳口内面前沟部位的颜色可将两者区分开: 锈色芋螺呈白色, 而犊纹芋螺呈紫 (褐) 色; 同时对这两个相似种的其他区别特征进行了总结。     

空间选址关键因素及其建模研究

影响空间选址的因素错综复杂,本文在对以往一些研究成果进行综合分析的基础上,提出了空间选址的三大影响因素:容量、区位特征和作用范围,并进行了空间选址的建模研究,建立了三个基本模型(容量因素影响模型、区位特征因素影响模型、作用范围因素影响模型)和空间选址的评估模型,并结合应用实例对该模型进行了初步的验证。     

自适应空间邻域分析和瑞利-高斯分布的多时相遥感影像变化检测

提出了一种基于自适应空间邻域分析和瑞利-高斯模型(Rayleigh-Gauss models, RGM)分布的多时相遥感影像自动变化检测方法。该方法把自适应空间邻域信息和改进的差值影像与比值影像乘积变换融合 法(improved multiplying transform fusion, IMTF)结合构造差异影像, 可以有效地抑制噪声和消除多时相影像之间配准误差的影响, 具有更强的鲁棒性。在对差异影像的分割处理中, 运用瑞利和高斯模型分别模拟变化类像元和非变化类像元的分布情况, 然后估计出两类像元的概率     

全极化SAR数据反演桥面高度

根据高分辨率SAR图像上建筑区的影像特征, 提出了基于灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence Matrix, GLCM)纹理分析的建筑区提取方法, 该方法由初步定位和边界调整2个步骤组成, 均遵循特征计算、基于Bhattacharyya距离的特征选择和KNN分类流程, 所不同的是2个步骤中分别采用了逐块和逐点计算纹理特征的方式以兼顾纹理分析的效率和准确性。文中对不同SAR传感器获取的图像进行了实验。实验结果表明, 选用具有最大Bhattacharyya距离值的3或4个特征可以获得较好的初步定位结果, 建筑区的检测率超过80%, 虚警率低于10%;随着边界调整的进行, 检测到的建筑区边界逐渐接近于真实边界。实验结果验证了该算法的有效性。