典型黄土丘陵区地质灾害隐患识别与时序监测

宁厦南部地区以黄土丘陵地貌为主,区内沟壑纵横,小型滑坡较为发育,地表形变监测难度大。为探索黄土丘陵区的地质灾害隐患识别方法,以宁夏回族自治区固原市泾源县为研究区,应用SBAS-InSAR技术对采集到的2016年7月—2021年5月的11期升轨L波段ALOS-2数据进行处理,得到形变速率结果。联合高分光学影像,根据形变速率、形变规模、坡度、形变区到承灾体的距离等因素进行综合分析,在泾源县共识别疑似隐患27处。经实地验证,其中22处形变迹象较明显、而且有明确的承灾体,确定为地质灾害隐患。对其中典型隐患点进行时序形变分析,发现这些区域在监测时间段内有持续显著的地表形变,最大沉降速率达到91.53 mm/a。结果表明：在黄土丘陵区,应用L波段SAR数据,采用SBASInSAR技术的地质灾害形变监测效果显著,联合高分辨率的光学影像数据、应用综合遥感识别的方法,在该地区地质灾害隐患识别的正确率较高,具有很好的适用性。未来可编程采集升、降轨结合的L波段数据、结合无人机LiDAR数据做更深入的研究,以进一步提高地质灾害隐患识别的准确率,为地质灾害精准防治做好技术支撑。     

云南普朗铜矿井孔测井资料综合应用

云南普朗铜矿的铜矿化体和矿体主要分布于普朗复式斑岩体内,存在复杂的多期发育。为了精细了解铜矿储层的地球物理响应特征、裂隙发育特征,为普朗铜矿的勘探和开采提供精细的矿体特征、裂隙发育及层位埋深等方面的信息,通过对普朗铜矿的钻孔测井数据采集和综合评价,结合钻孔编录、部分岩心样品资料,利用数学统计、三维交会图、卷积神经网络及裂隙参数计算等开展了普朗铜矿测井响应特征分析、岩性识别和裂隙特征分析的研究。研究区石英二长斑岩、石英闪长玢岩、角岩等三类主要岩石地层的测井响应特征表明,角岩地层的电阻率相对较高,石英闪长玢岩地层、石英二长斑岩地层的电阻率依次相对偏低,在裂隙发育层段或较为破碎的层段,电阻率降低明显。石英二长斑岩地层的充电率(极化率)相对较高,最高达10%。角岩地层的放射性强度相对较高,石英闪长玢岩地层、石英二长斑岩地层的放射性强度相对偏低。采用卷积神经网络对三类主要岩石地层进行测井岩性识别分析,准确率为97.94%。利用双侧向电阻率测井资料对地层裂隙进行判别,裂隙发育层段的电阻率会明显降低,且深侧向、浅侧向电阻率差异明显;在铜品位较高的石英二长斑岩地层,其电阻率相对偏低,高角度裂隙比较发育...     

基于福鼎高分五号高光谱遥感数据森林优势树种识别的应用研究

通过分析高光谱遥感数据在自然资源调查中的研究现状及目前高光谱遥感数据地物光谱识别的主要技术方法及其精度情况,选取福鼎市一带作为试验区,基于GF5高光谱数据预处理后成果分别通过对数变换后一阶微分法、归一化变换后一阶微分法、主成分分析法、波谱角填图法等处理及分类方法,对竹林、马尾松、杉木、桉树、茶树、草地进行了试验提取。采用林业数据及第三次国土调查数据,结合外业调查进行精度评价,结果表明波谱角填图方法准确率最高。     

MODFLOW-CFP软件在岩溶水系统数值模拟应用中的若干关键问题

MODFLOW-CFP软件很好地解决了管道流与含水层连续介质地下水渗流的耦合问题以及管道中水流运动的层流-紊流转换问题,为岩溶管道型地下水系统的定量研究提供了一个适用的数值模拟平台,近年来也在工程实际中得到了较多的应用。为了更好地利用和推广该软件在岩溶地下水系统定量平价和研究中的应用,避免新方法在实际应用中的盲目性,文章结合MODFLOW-CFP软件自身的特点、岩溶水系统常见的水循环特征及其在实际应用中存在的一些关键问题,从地下水数值模拟的基本要求出发,探讨如何通过一些有针对性且相对比较容易开展的野外岩溶水文地质调查、降雨-流量（水位）高分辨率监测、地下水示踪试验和综合分析研究等工作,提取MODFLOW-CFP模型所需的关键结构要素、水文地质参数以及模型识别的目标函数,进而提高复杂岩溶水系统地下水数值模型的仿真度和预测精度,推动岩溶地下水定量研究的发展。     

水体磷酸盐O同位素技术研究进展与发展前景

磷酸盐O同位素(δ¹⁸OP)技术是识别水体P源及探究P迁移转化过程的新工具。为全面深化对δ¹⁸OP技术及其应用范围的认识,提高δ¹⁸OP技术在P源识别及P迁移转化过程领域的应用水平,有力支撑我国水体治理及管理措施的精准施策,综述了水体δ¹⁸OP值测定方法的发展历程,明确了该技术在P源识别以及探究P迁移转化领域的应用进展,并展望了该技术的发展前景。现阶段δ¹⁸OP技术面临前处理方法繁琐、应用基础争议以及应用范围受限等问题,在内陆水体中的应用仍处于起步阶段,但发展前景广阔。δ¹⁸OP技术正朝方法简单化、便捷化的方向发展,未来该技术在大尺度δ¹⁸OP空间变化信息的收集、获取以及可视化、指标化等领域具有极大的发展前景。     

来自大别山深成侵入岩图像深度迁移学习的可解释性研究

岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象？深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明：对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。     

区域地质调查文本中文命名实体识别

作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。笔者等在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型(ALBERT)—双向长短时记忆网络(BiLSTM)—条件随机场(CRF)模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。     

基于波动理论的结构损伤识别研究进展

目前人们对于结构的使用安全越来越重视,结构在日常使用或灾后的损伤识别检测也变得尤为重要。近年来国内外对于波在结构中的传播理论进行了深入研究,基于波动理论的结构损伤识别方法也取得了一定进展。文章首先介绍波在介质中的传播以及在各种类型结构中的传播规律和传播特性,其次从基于波传播理论的结构损伤识别、基于Lamb波的结构损伤识别、波动理论和神经网络相结合、波动理论与其他技术或算法的融合4个方面对国内外基于波动理论对结构损伤识别方法的研究成果进行综述。     

基于DeepLabv3+与GF-2高分辨率影像的露天煤矿区土地利用分类

遥感与深度学习为及时掌握露天煤矿区土地利用情况提供了高效率的技术手段。基于国产高分二号(GF-2)卫星高分辨率遥感影像,利用深度学习DeepLabv3+模型实现露天煤矿区土地利用识别,并与U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法进行对比。首先,制作高分辨率影像样本数据,通过敏感性测试确定适合研究区露天煤矿场景的样本最佳裁剪尺寸和方式;然后,训练深度神经网络DeepLabv3+模型,进行土地利用识别实验;最后,比较不同方法的识别结果。结果表明:研究区露天煤矿场景下的样本最佳裁剪尺寸为512像素×512像素,最佳裁剪方式为随机裁剪。采用的DeepLabv3+模型对露天煤矿区土地利用识别的总体精度、Kappa系数分别为80.10%、0.73,均优于U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法的识别精度。DeepLabv3+模型的识别速度与上述5种方法保持在同一数量级,验证了DeepLabv3+模型和GF-2卫星影像在露天煤矿区土地利用识别中的可行性,对露天煤矿区生态环境监测与修复规划具有重要意义。      

D-InSAR与随机森林模型耦合的活动性滑坡识别方法探究

灾害的早期识别是防灾减灾领域的关键技术。文中以甘肃省舟曲县为例,利用2018年1月－2019年1月Sentinel-1A雷达卫星降轨数据和2021年5月Sentinel-2光学遥感影像数据,通过D-InSAR技术获取研究区地表形变信息,利用随机森林模型识别潜在的滑坡体。结果表明:使用已有的滑坡数据集,采用随机森林模型能够较好地识别出潜在滑坡体。潜在滑坡点分布位置均位于地表形变量大的区域。舟曲县整体形变沿东西向发生,主要分布于舟曲县东北和西南方向,与潜在滑坡点高度重合。识别出的潜在滑坡点（立节乡北山滑坡）,年形变量达到0.12?m,于2021年1月18日发生滑坡,该滑坡典型案例也印证了文中方法的有效性。