利用车载激光雷达扫描的街道级道路变化检测

随着城市化的发展,中国的城市路网正以惊人的速度延伸和更新,如何高效、科学地管理庞大的路网成为难题.车载激光雷达系统具有野外作业量小、操作方便、大数据量采集等优点,可以用于恢复真实的道路场景,进一步实现街道级的道路变化检测.本文利用车载激光雷达扫描获取的点云数据,提出了一种基于数字高程模型和密度图的变化检测方法,用准确率、精准率和召回率作为检测的评价指标.以高速发展变化的上海陆家嘴地区的一个路段为例,验证了该方法检测的准确率为81.8％、精准率为93.1％、召回率为83.6％,变化检测效率得到大幅度提升.     

高分二号卫星遥感影像在地形图修测中的应用

1:10000地形图作为基础测绘的重要组成部分,在国民经济发展中发挥着举足轻重的作用.如何高效、高质量地完成地形图修测工作,一直受到测绘工作者们高度重视.利用传统测绘技术进行地形图修测工作,往往费时费力,成本较高;效率较高的无人机航测技术也有它自身的局限性.近年来,国家一直致力于推广应用高分二号卫星,因此本文研究探讨了将高分二号卫星影像应用于1:10000地形图修测工作的可行性,并得出了比较可靠的结论.     

基于InSAR技术城市垃圾场存量垃圾填埋量的估计

城市垃圾治理是生态文明建设、城市精细化管理的必然要求.有效评估城市垃圾场存量垃圾填埋量,提升处理技术,减少垃圾污染是城市管理部门首要解决的问题.由于早期垃圾场采用深挖填埋式,且建立时间较长,很难获得垃圾填埋数量.通过调查雷达卫星存档数据,利用InSAR技术得到不同时期的数字高程模型数据,进而计算得到哈尔滨市某垃圾场历史存量垃圾数据.     

长牡蛎繁殖期糖原含量与类胰岛素基因表达的相关性分析

为探究长牡蛎在繁殖期间的糖原含量与类胰岛素基因(cgMIP123、cgMIP4、cgMILP7、cgILP)和相关转录调控因子(cgPdx)相对表达量的相关性,自2020年5月至2020年10月采集了山东胶南养殖海区的长牡蛎,测定了血糖含量、糖原含量、条件指数、类胰岛素基因相对表达量及环境因子(酸度、温度、盐度)等数据,采用多元统计方法对数据进行分析。logistic回归分析结果显示,长牡蛎配子排放前后血糖含量和内脏团糖原含量具有显著差异。构建的回归模型可以通过血糖含量和内脏团糖原含量准确判断配子是否已经排放,区分度C-index为0.903,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ²值为9.06,P>0.05,验证结果显示该模型可靠。多元线性回归分析结果显示:条件指数与cgMIP123和cgMIP4基因的相对表达量具有相关性,R²为0.91,P值为0.0076,极显著相关;内脏团和唇瓣组织的糖原含量与ILPs和cgPdx相对表达量具有一定的相关性,其中cgMILP7的相对表达量与内脏团和唇瓣组织的糖原含量呈负相关,cgPdx相对表达量与唇瓣组织的糖原含量呈负相关,cgMIP4和cgILP的相对表达量与糖原含量呈正相关。     

南海3种小型砗磲的外壳形态差异分析

本研究对中国南海3种小型砗磲(Tridacnaspp.)[番红砗磲(Tridacnacrocea,包括2种外壳形态)、长砗磲(Tridacna maxima)和诺亚砗磲(Tridacna noae)]的外壳形态性状进行生物统计学差异分析。研究表明,4组砗磲外壳存在显著形态学差异。单因素方差分析发现9个外壳比例性状能够较好区分3种砗磲,且2种不同外壳形态的番红砗磲在壳宽/壳长、足丝孔宽/壳长、壳质量/壳长和左右壳厚比壳长存在显著性差异(P<0.05);在基于欧氏距离Ward法且指定聚类数k=4的条件下,4组砗磲层次聚类效果较好;主成分分析提取3个主成分建立散点图,累计主成分贡献率73.85%,各主成分贡献率依次为50.47%,13.78%和9.60%;线性判别分析得出3个判别函数,方差解释率依次为70.13%、20.97%和8.90%。3种多元统计方法从不同角度解释各组砗磲的外壳形态差异,结果均显示两组番红砗磲的外壳形态更为接近,同时长砗磲与诺亚砗磲的外壳形态较为接近。     

基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像建筑物变化检测

变化检测是遥感测绘领域的重要任务,作为执法依据,在耕地非农化等场景监测中发挥重大作用。近年来,使用人工智能相关技术进行变化检测,常见的技术方案为叠加两期影像,再使用语义分割算法求解变化区域。本文使用变化检测数据集LEVIR-CD作为试验数据,在DeepLabV3+算法基础上,针对变化检测场景特点,对模型结构进行改进。以DeepLabV3+的孪生网络为主干,使用多层级特征交互操作,充分融合图像特征。结果表明,改进的网络结构更加适合变化检测任务场景。     

海底底质分类支持下的WorldView-3多光谱影像浅海海域水深反演

近几十年来,基于遥感影像进行水深反演一直是国内外学者研究的热点。本文使用WorldView-3高分辨率卫星影像,结合卫星测高数据,以中国海南岛附近的蜈支洲岛及其附近海域为主要研究区域,在进行数据预处理、底质分类之后,分别通过多元线性回归模型、Stumpf对数比值模型和BP神经网络集中对岛屿周围0～20 m水域的水深进行反演和结果分析。结果证明,对这3种模型而言,在进行底质分类之后精度都会明显提升。其中,BP神经网络反演水深精度最高(均方根误差范围为0.2～0.7 m),多元线性回归模型次之(均方根误差范围为0.3～0.8 m),对数比值模型精度最低(均方根误差范围为0.6～1.1 m)。     

基于遥感影像的生产建设项目扰动图斑人机协同智能提取方法

水土保持生产建设项目扰动图斑解译工作多以人工目视解译方法实现,在实际工作中,存在效率低、成本高、主观性强等问题。本文提出了“智能提取模型+遥感监管协作平台”的生产建设项目扰动图斑人机协同智能提取框架,通过本底数据要素标注、数据增强等手段构建变化检测数据集,采用改进的U-Net++模型开展生产建设项目扰动图斑智能提取试验。结果表明,模型平均准确率为79.59%,面积召回率为80.90%。针对检测模型容易误提取伪变化和云雾遮挡区域,以及存在图斑破碎、轮廓不规整等问题,在自动提取成果的基础上构建了分布式并行协同解译平台,对扰动图斑进行增、删、补、检,并将最终结果作为新样本反馈给模型,进一步提升模型性能,形成样本与模型间的良性循环,提高了实际工作效率。     

地缘环境研究的理念及议程与路径

地缘环境研究已经成为当前国内地缘政治研究的重点方向,汇聚了国内地缘政治研究力量,推动了国内地缘政治学科的复兴。本文在总结分析国内外地缘政治、地缘环境相关研究最新发展和趋势的基础上,集中探讨了地缘环境研究的理念、议程与路径。地缘环境研究理念是以多元地缘体间互动实践为中心,将地缘环境理解为多元地缘体互动实践的“信息”或称决策信息集,也是多元地缘体互动的结果。因此,地缘体行动决策既有在完备信息下的决策,也有在不完备信息下的决策,甚至还有在不能甄别信息真假情况下的决策。在此新理念下,地缘环境研究大致包括地缘环境要素解析（本底、关联、结构3类要素）、地缘环境时空过程与机制表达和地缘环境支撑体系设计三大研究议程。为了整合不同领域、不同尺度和多元行为体,论文以缅北冲突为例展现了地缘环境研究的三大路径,即跨领域互动、跨尺度耦合和多元地缘体博弈。在当今百年变局的复杂形势下,明晰地缘环境研究的理念、议程与路径,对准确、科学分析当前复杂局势和提出中国应对策略等具有重要的理论价值和现实意义。     

Analysis of fatty acid composition of sea cucumber Apostichopus japonicus using multivariate statistics

Fatty acids （FAs） provide energy and also can be used to trace trophic relationships among organisms. Sea cucumber Apostichopus japonicus goes into a state of aestivation during warm summer months. We examined fatty acid profiles in aestivated and non-aestivated A. japonicus using multivariate analyses （PERMANOVA, MDS, ANOSIM, and SIMPER）. The results indicate that the fatty acid profiles of aestivated and non-aestivated sea cucumbers differed significantly. The FAs that were produced by bacteria and brown kelp contributed the most to the differences in the fatty acid composition of aestivated and non- aestivated sea cucumbers. Aestivated sea cucumbers may synthesize FAs from heterotrophic bacteria during early aestivation, and long chain FAs such as eicosapentaenoic （EPA） and docosahexaenoic acid （DHA） that produced from intestinal degradation, are digested during deep aestivation. Specific changes in the fatty acid composition of A. japonicus during aestivation needs more detailed study in the future.