基于GIS/RS的洪湖东分洪区洪水风险制图

本文计算了洪湖东分洪区洪灾损失.洪水风险带以模拟的洪水淹没深度表示.这是洪水风险综合评价模型的基础.本项研究基于GIS为基础的水动力模型计算洪水淹没深度;并以GIS/RS为基础建立了单位洪水风险评价模型,计算不同洪水风险带的直接损失.研究表明,综合洪水风险评价模型在长江流域应用是可行的.     

一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络

近年来各国对于海洋生物的保护意识日益强烈,用来监测海洋生物生存状态的水下机器人装备的研发是保护海洋生物资源的关键。水下相机是这类机器人在水下进行海洋生物监测时的光学感知设备。然而水下环境复杂,拍摄到的图像模糊不清,为解决水下图像模糊等问题,提出了一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络。在网络的编码器中采用双通道结构,其中一个通道采用了密集连接和高效通道注意力机制,提取水下图像的细节特征,另一个通道采用多尺度结构,提取原始图像的多尺度语义特征。接着,在网络中引入残差注意力模块和自适应特征融合模块,进一步优化了特征。最后将优化后的特征输入解码器重建出增强后的水下图像。试验表明：提出的网络算法在UIQM指标和Entropy指标上分别为3.005 6和7.654 7,较第二名的算法分别高出0.097 5和0.123 2。     

2021年、2022年中国大陆地震灾害损失述评

基于2021年、2022年中国5.0级及以上地震目录,结合应急管理部、有关省(自治区、直辖市)地震局的地震灾害评估报告和相关资料,对中国大陆地震灾害情况、主要地震灾害事件及其特点进行了总结和分析。此外,按省份总结了各省地震灾害事件及地震灾害特点。其中,云南省中强震多、强震少,震区房屋抗震能力较高,人员伤亡较小; 四川省中强震少、强震多,次生灾害较为发育,造成严重人员伤亡; 青海省虽然震级高、破坏性强、致灾范围广,但震区地广人稀,房屋抗震设防等级较高,人员伤亡少。最后,结合历史震害统计数据,分析对比近2年中国大陆地震灾害致灾特点。     

一种基于大数据云计算的地震房屋损失评估模型

针对地震房屋损失评估问题,提出一种基于大数据云计算的评估模型,该模型采用HBase数据库存储采集到的地震房屋损失数据,运用Hadoop Mapreduce分布式计算模型对数据库进行计算操作,最后得到地震房屋损失的评估值。     

基于大数据的地震损失价值评估模型设计

破坏性地震往往导致严重的经济损失及人员伤亡,对地震损失价值评价有助于震前找出抗震弱点,提高抗震能力,实现减轻地震灾害损失的目的。传统空间模型在地震数据处理过程中,无法处理大数据对空间尺度选择的干扰,存在地震损失评估结果偏差大以及波动性高的弊端。因此,在云计算平台下,提出基于大数据的地震损失价值评估模型设计,对模型HAZ-China大数据的服务层次、地震应用服务层以及HAZ-China大数据体系结构进行设计,为用户提供震前、震时以及震后的地震损失价值评估服务。模型采用HBase分布式数据库实现大数据的存储和分析,设计房屋震害数据库以及云计算模型,通过考虑大数据因素的地震灾害损失综合评估过程,实现地震损失价值的准确评估。实验结果说明,所设计模型可实现地震损失价值的准确评估,具有较高的评估精度和稳定性。     

吉林向海沼泽湿地土壤氮素的剖面分布

本文以二百方子湿地和付老文泡湿地为研究对象,对比分析了两典型区湿地土壤不同形态氮素和全氮含量在生长期和成熟期的剖面分布特征及其差异,结果表明封闭性湿地和开放性湿地土壤剖面的物理性状存在地域差异;封闭性湿地在两物候期内土壤氮素含量的剖面分布特征相似,均表现为由表层向下减少的总体分布趋势;开放性湿地土壤中碱解氮、有机氮和全氮含量剖面分布特征与封闭性湿地一致;但铵态氮含量的剖面变化则表现为先增后减的变化趋势,且硝态氮在成熟期内出现累积峰．     

2003年民乐-山丹6.1、5.8级地震灾害损失评估

2003年10月25日在甘肃省民乐-山丹交界处相继发生MS6.1和MS5.8地震,造成10人死亡、46人受伤,近5万人失去住所;村镇民用房屋、水利、生命线工程和学校、卫生院所等公共设施严重破坏。震后采用抽样调查、单项调查、填表调查核实的方法,取得了大量的实际资料,将灾区合理的划分为3个评估区,建立了每个评估区的每类建筑物的破坏比、损失比和基础数据资料,分10个专项进行统计分析,通过计算得出了本次地震灾害的经济损失结果。     

2020年1月19日伽师MS6.4地震灾害损失评估及震害特点分析

2020年1月19日新疆伽师发生M S6.4地震,造成1人死亡、2人受伤,各类建(构)筑物、公共服务设施、生命线工程等都遭受不同程度的破坏。按照国家相关标准的原则和方法,通过对本次地震现场震害调查,评估出本次地震造成的总直接经济损失为15.26亿元,灾后恢复重建经费约需20.78亿元,并且分析了本次地震震害特点。这为今后的抗震救灾和灾后重建提供了科学依据。     

基于小型无人机航拍影像的地表房屋建筑提取算法对比——以新疆阿图什市琼哈拉峻村为例

选取新疆阿图什市下辖的琼哈拉峻村为研究区,将小型旋翼无人机拍摄的图像作为数据源,分别采用面向对象以及面向像元2种影像分析方法对研究区的房屋建筑进行提取,并对2种算法的提取结果进行对比,分析了各自的优势。结果表明:面向对象方法可以有效地去除椒盐噪声对分类带来的影响,保证房屋形态的完整性,但影响内部相似的光谱、纹理信息若对应多种物体则会导致影像对象的错分。在面向像元的提取方法中加入了改进的数学形态学算法,可有效的抑制椒盐噪声,保持建筑物边缘的连续性与完整性,较好地解决了面向对象方法中部分农田与房屋出现错分的问题。