SAR图像海岸线检测的区域距离正则化几何主动轮廓模型

合成孔径雷达(SAR)卫星遥感图像可以极大地提高全国海岸线覆盖频率,然而受到海洋波浪所引起的随机海水表面粗糙度的影响,海岸目标与海水背景边界易混淆不清,因此本文提出了基于区域距离正则化几何主动轮廓模型(RDRGAC),引入距离正则项,解决重复初始化水平集函数为符号距离函数的问题,提高了算法收敛速度。此外,将区域面积项系数与SAR图像等效视数(ENL)建立非线性拟合关系,实现RDRGAC模型根据不同SAR遥感图像的自适应调整,改善海岸线自动提取精度。通过河北省北戴河和大连市金州湾SAR数据海岸线提取对比试验,验证了所提方法的有效性。     

层状土毛细水上升过程中Lucas-Washburn模型评价及修正

受界面效应影响,毛细水在层状土中运移规律还难以用描述均质土中水分运移规律的Lucas-Washburn（LW）渗吸模型进行描述。基于此,本文设计了层状土室内模型试验,采用分布式的主动加热光纤法（简称AHFO）监测毛细水上升过程。根据AHFO测试结果,进一步对LW模型进行了修正,提出了适用于描述层状土中毛细水上升规律的ILW模型,并对ILW模型进行了试验验证。试验结果表明:（1）当毛细水湿润锋抵达“黏土（下部）-砂土（上部）”界面时,会产生“毛细屏障作用”,从而导致上部砂土中毛细水含水率急剧下降;（2）“毛细屏障作用”由砂土和黏土中的基质吸力不均衡造成,基质吸力大小由含水率决定;（3）当毛细水湿润锋抵达“砂土（下部）-黏土（上部）”界面时,在界面处出现“反毛细屏障作用”,从而导致上部黏土层中的含水率比相邻下部砂土层含水率更高;（4）虽然常见的LW模型可准确预测均质土中毛细水上升高度及速率,但受“毛细屏障作用”和“反毛细屏障作用”影响,LW模型在层状土中失效;（5）相比LW模型,ILW模型精度更高,能够更加准确地描述层状土中毛细水上升规律。     

利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区

针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。     

主动变刚度-阻尼系统预测最优控制的理论与试验研究

介绍了一种具有自主知识产权的新型开关控制型半主动控制系统——主动变刚度.阻尼(AVS.D)系统的减振控制机理,建立了AVS.D结构振动控制体系的运动方程。为了合理补偿AVS.D系统实时控制过程中不可避免地存在着的控制时滞,本文提出一种预测最优控制算法,推导了其开关控制律。为了检验AVS.D系统的减震控制效果及预测最优控制算法的有效性,我们设计研制出AVS.D装置,编制了AVS.D系统预测最优控制的实时控制软件,在某单层钢框架模型上进行了AVS.D系统的模拟地震振动台试验,比较了不同控制方式时的减震效果。研究结果表明,本文所提出的预测最优控制算法是非常有效的,可推广应用于所有开关控制型半主动控制系统。AVS.D系统具有反应放大功能,经济可靠、安全有效,可望有较好的工程应用前景。     

地震监测实时仿真对比系统在水库气枪主动源激发观测实验中的应用

气枪震源具有高度可重复性,可用于检测和分析地震监测仪器的响应特性。2016年5—6月,在福建漳州南一水库、永定棉花滩水库进行气枪主动源激发观测实验,使用全球导航卫星系统GNSS、强震仪、烈度计实时采集数据,应用地震监测实时仿真对比系统,将强震仪和烈度计记录信号仿真为位移信号,与GNSS记录的真实位移信号进行对比分析,验证实时仿真对比算法的可靠性、适用条件以及强震仪和烈度计记录位移的能力。结果表明,该实时仿真对比系统具备实时数据接收、数据处理、数据显示功能,实现了各类仪器记录波形的实时对比,具体如下：①GNSS仪器Trimble NetR9记录的GPS信号,与北斗信号差分解算后的精度(水平向精度5mm,垂直向精度10mm)相当;②烈度计VH-GL-LDY与强震仪CMG-50TCDE记录波形具有较好的一致性,采用同一NTP授时服务器,CMG-50TDE在授时精度上的表现优于VH-GL-LDY;③强震仪和烈度计记录的加速度信号可以仿真得到相对真实的位移时程,且仿真位移信号在10—60 s频带范围内与GNSS位移信号的相关性最高。     

城市地下空间资源探测:面波与初至波层析成像联合探测济南泉域近地表速度结构

济南地区地质结构复杂,地下空间开发尚处于起步阶段,未来轨道交通规划和地下空间开发面临复杂的地质问题,如何保护泉水,避免地下空间的不当开发影响泉水断流,以及查明济南主城区地下地质结构与地质资源,是急需解决的关键问题.本文利用多道面波分析方法采集的数据,综合初至波层析成像与面波频散分析技术方法,建立了纵波速度、横波速度和纵横波速度比值模型,开展趵突泉敏感区东部边界地质结构探测工作,获得了测区浅层0～80 m地层结构特征,推测在泉水敏感区边界存在东西向径流通道,为济南中心轨道交通建设和其他地下空间资源开发利用提供了新的探测技术方法以及有力支撑.     

“生态银行”点绿成金——禹州市创新国家储备林项目建设助力乡村振兴

“你看,这些树木都是我们的国家储备林项目实施后栽种的,仅路两边就规划了2万多亩,既美化了环境,又增加了收入,助推了乡村振兴战略的实施。”在禹州市禹神快速通道上,该市国家储备林办公室主任李超锋指着两边的树木介绍道。多年来,禹州市结合当地实际,主动创新,以国家储备林基地项目建设引领现代林业高质量发展,生动诠释了“绿水青山就是金山银山”的理念。     

结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高,使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂,这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此,本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先,对研究区域进行多尺度分割,建立影像分割对象集;然后,采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量;最后,充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布,迭代选择最优样本用于训练支持向量机,用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性,以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明,本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类,正确率达到90.6%以上。     

一种卷积神经网络的地图图片智能识别方法

针对网络中的地图图片目前难以快速搜寻并对其进行有效标引这一问题,该文提出了使用深网搜索引擎持续获取网络图片,在标记样本较少的情况下,采用基于主动学习的样本扩容算法、基于卷积神经网络的网络地图图片自动语义标引方法,能快速、有效地识别网络中的地图图片,对地图图片的识别精度达到了93.64%,克服了采用人工方式获取样本和图片识别过于耗时费力的困难,有效解决了稀少样本下网络地图图片的智能提取难题,可为地理信息挖掘、问题地图监管等提供有效保障。     

空间数据计算模式分析与应用

随着传感器和其他数据采集技术的不断进步以及对地观测网络的建设和启动,空间数据的高性能处理和分析成为摆在地学工作者面前的瓶颈。本文以此为出发点,按照不同地学领域(陆地、大气、海洋)的空间数据载体的形态的不同,将空间数据划分为反映固态基质信息的陆地空间数据,反映液态基质信息的陆地水文空间数据,反映液态基质信息的海洋流体空间数据和反映气态基质信息的大气流体空间数据四类,并对每类数据的最小单元问题进行了初步的分析。本文详细阐述了地学空间计算的涵义,并根据计算行为模式及计算的侧重点的不同,将地学计算过程分为深度计算过程与主动计算过程(即“数据→特征→知识”的一般计算过程),并就此进行了阐释。以基于特征的遥感信息提取和目标识别工作为例,对上述理论进行了说明和验证。最后对空间数据计算模式相关问题进行了总结,并对以后的研究做了展望。