顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法

城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法。首先通过密集格网采样提取尺度不变特征转换(SIFT)全局特征,并与多分辨率颜色矢量角直方图特征融合,形成视觉词典;然后将影像表示为视觉词频率直方图;最后使用随机森林分类器进行分类,以实现场景尺度的城中村识别。以高分二号影像为测试数据对该方法进行验证,结果表明,其总体精度达90.08%,Kappa系数达80.16%,相较于加速稳健特征(SURF)、SIFT、VGG16、ResNet50,总体精度分别高出8.99%、3.51%、4.78%、2.28%。     

一种基于域适应的动态商品视觉识别方法北大核心CSCD

由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,然后在此基础上识别商品的类别并给予推荐,辅助完成消费结算。针对商品拿取视频与商品库图像、训练图像之间的跨域差异,引入邻域风格自适应模型(IBN)和卷积注意力模块(CBAM),提升模型的域适应能力。为了验证该方法的有效性,构建了一个真实的场景数据集Commodity247,数据由智能货柜的顶视摄像头采集,包含247类常见的零售商品,以及37 050张带标注框和商品类别的图片。试验结果表明,在Commodity247数据集上,商品识别的准确率(mAP)可达96.84%,第一推荐正确率(Rank1)可达98.41%,最难样本检索准确率(mINP)可达85.24%;与基于ResNet搭建的基础模型相比,mAP提升了2.91%,Rank1提升了0.60%,mINP提升了10.86%,有效降低了多角度、多光线、多背景的影响。     

基于人群活动大数据的太行山区人文自然过渡区的识别研究

山地是过渡性地理空间的重要载体。中国山地占地面积大、分布范围广,开展山地过渡区的识别研究对于优化国土空间规划、促进生态系统服务提质增效有重要的指导意义。当前过渡区的识别研究对时间动态变化特征考虑较少,本文从人群活动角度出发,基于腾讯位置请求数据,以典型过渡性地理空间——太行山区为例提取了表征过渡区属性渐变、空间异质、时间动态三个指标。分析它们在人文-自然梯度上的变化,并利用滑动阈值、时空非监督分类方法,结合土地利用/覆盖、夜间灯光、不透水面、农田生产潜力、植被净初级生产力和生态系统服务价值以及分类结果的分布形态,识别了太行山区人文-自然过渡区。主要结论如下：(1)太行山区人群活动时间动态度呈现“过渡区>城区>自然区”的分布格局,人群活动的时间动态可用于人文自然过渡区的分类;(2)时间动态度在人文-自然梯度上的分布变化可能体现了不同人地地域系统有着不同的人群行为模式特征;(3)太行山区主要以自然区域为主导,城市、城乡过渡区、农业主导区近年变化稳定,而自然主导区和农业-自然过渡区分别呈现扩张和收缩趋势,变化量约占研究区总面积5.3%和6.27%;(4)地形地貌制约着不同人文自然...     

基于人地系统视角的海岸带韧性解构与测度

作为实现海岸带可持续发展的有效测度手段,韧性研究为海岸带地区自然环境和人类活动的风险评估提供了全新视角。基于人地系统视角提出海岸带韧性的概念,从海岸带韧性分析框架、概念内涵、指标构成出发,构建海岸带韧性HNS-PSR评价体系,并以中国海岸带为例进行测度。研究表明：(1)现有海岸带韧性研究大多囿于单一要素,缺乏整体性,对于海岸带交互强烈的人地属性、人地冲突为核心的人地关系关注较少,亟待基于人地系统视角对海岸带韧性底层逻辑、分析框架进行架构,构建全视角、多角度的海岸带韧性评价体系。(2)在海岸带韧性HNS-PSR评价体系中,“人”聚焦于人口数量及质量的功能发挥和以“人”为载体而物化的经济社会文化属性;“地”既是对陆或海单一区域“地”要素的继承,又着重强调海陆交互作用属性,并为人类活动提供空间场所和资源要素支撑;“人地关系”则侧重对海陆间交互作用协调的纽带作用及感知海岸带抵御、适应、更新能力产生的适应行为和结果。(3) 2005—2019年间,中国海岸带韧性呈波动上升趋势,省际差异明显,且仍以压力韧性为主导。其中,广东、上海、天津海岸带韧性位居前三位,广西、河北、海南位于后三位。研究为海岸带...     

黄土高原地区气象干旱动态格局演变及其对植被的影响

本文以黄土高原为研究区域,通过识别气象干旱的三维连续时空体,剖析了1982—2018年夏秋季节气象干旱(SPEI)事件发生发展过程与区域植被覆盖(NDVI)之间的响应关系。结果表明：(1)基于空间聚类识别的黄土高原三维气象干旱事件与历史真实干旱事件的发展演变过程基本吻合;(2)从时间和空间维度综合来看,黄土高原气象干旱发生区域NDVI往往会比同区域非干旱时期减少,且NDVI减少程度与气象干旱强度显著相关(R²=0.438 9,P<0.05);(3)从黄土高原不同土地利用类型(耕地、草地和林地)对干旱事件响应关系来看,草地最易受干旱胁迫且对干旱强度的变化最敏感,抗旱性最差;而耕地在干旱强度较大的干旱事件中更易受到影响。本研究对科学合理地理解区域干旱的动态格局演变及阐明其对植被生态系统的影响机制均具有重要参考意义。     

基于核磁共振测井资料构建水谱库的流体性质识别方法

以海拉尔地区为例,提出了基于核磁共振T2谱构建水谱库进行流体性质识别的一种新方法,实测核磁谱包含了孔隙结构、水和油气的信息,构建的水谱来自于水层的核磁实测谱,相当于消除了油气的影响,其基本原理是应用构建的水谱库与实测谱的差异识别流体性质。通过在海拉尔地区应用,得到了较好的应用效果。     

基于面向对象的山东省冬小麦种植面积监测

利用遥感技术,使用eCognition软件的面向对象分类技术,对RAPIDEYE卫星影像进行分类识别,从而快速、准确的监测小麦种植面积,为冬小麦财政补贴提供数据和技术支持。以兖州市为例,行政区面积6.501 9万hm2,小麦监测面积3.1715万hm2,小麦面积监测精度达到了90.5%。     

一次超级单体雹暴观测分析和成雹区识别研究

利用多普勒雷达资料,结合探空和常规资料,对2011 年4 月17 日一次超级单体雹暴的流场和回波结构演变特征进行了详细研究,主要结果:该雹暴是在条件性不稳定和垂直风切变较大的环境条件下产生的右移风暴。雹云初生发展阶段,垂直剖面显示逐渐形成有组织化的斜上升气流促进雹云发展。成熟降雹阶段,雹云内形成一支强的斜上升气流和深厚的中气旋,主上升气流对应雹云的弱回波区。雹云维持典型的弱回波区—悬挂回波—回波墙特征结构。根据雷达径向速度和雹云移速订正得出的“零线”演变发现,随着雹云的发展,“零线”逐渐向悬挂回波靠近,并穿过悬挂回波,“零线”的走向为上翘式,附近“穴道”的汇集力较强,有利于降雹。通过对“零线”位置的判断可分析有利成雹的区域。根据高低空两层强回波的水平错位,利用两高度强中心连线所作剖面能快速准确得出特征剖面,并将0℃ 层以上6 km 高度处降雹潜势达到100%的45 dBZ 的区域识别为成雹区,与降雹实况对比发现识别效果良好。     

一种语音识别的可定制云计算方法

以云的方式提供语音识别服务是1种新的趋势。当前市场上的语音云都是面向通用领域的,针对这一现状,提出了1种面向特定领域,可定制的,可满足用户个性化需求的云计算方案。首先介绍了语音识别的MapReduce过程,接着描述了基于Sector/Sphere的语音识别系统组成及语音识别的Sphere处理流程,并给出了语音识别系统的云计算架构,然后探讨了语音识别的可定制实现,最后进行实验评估,证明云计算架构的语音识别系统与传统C/S架构的语音识别系统相比更具优势,且具有一定的可扩展性。     

Assessing seawater quality with a variable fuzzy recognition model

With the rapid development of the marine economy industry, human exploitation of marine resources is increasing, which is contributing to the growing trend of eutrophication and frequent occurrence of red tide. Accordingly, investigations of seawater quality have attracted a great deal of attention. This study was conducted to construct a seawater environmental quality assessment model based on the variable fuzzy recognition model. The uncertainty and ambiguity of the seawater quality assessment were then considered, combining the monitoring values of evaluation indicators with the standard values of seawater quality. Laizhou Bay was subsequently selected for a case study. In this study, the correct variable model for different parameters was obtained according to the linear and nonlinear features of evaluation objects. Application of the variable fuzzy recognition model for Laizhou Bay, water quality evaluation and comparison with performance obtained using other approaches revealed that the generated model is more reliable than traditional methods, can more reasonably determine the water quality of various samples, and is more suitable for evaluation of a multi-index, multi-level, nonlinear marine environment system; accordingly, the generated model will be an effective tool for seawater quality evaluation.