遥感技术如何在地下水建模中发挥作用

地下水资源的评价,模型试验和管理受到了来自资料缺乏的阻碍,特别是在仅有微弱观测永久性基地的半干旱、干旱环境中更是这样。通常,只有有限的观测点测量数据可以利用,然而地下水模型需要的则是输入和校正资料在空间和时间上的分布。如果得不到这些数据,那么模型就不能起到在决策支持中应有的作用,因为它们是众所周知的欠定和不可靠的模型。遥感技术的新近发展开启了分布空间资料的新来源。因为遥感不能直接观测到诸如水量,水位差和导水系数相应的存在,所以必须找到将可观测到的数据与模型需要输入的资料联系起来的方法。本文概述在地下水模型试验中利用遥感观测数据的可行性,博茨瓦纳和中国的实例给予了支持。主要可行的事是：◆利用遥感数据为模型建立一些空间分布的输入参数集;◆在利用从遥感取得的空间分布数据校正的时候,约束模型。二者都能从概念和数字上改进模型。     

横带髭鲷(Hapalogenys mucronatus)仔鱼饥饿不可逆点及摄食生长特性研究

横带髭鲷(Hapalogenys mucronatus)为我国东南沿海具有良好发展前景的养殖鱼类,目前亟待突破其规模化苗种培育的瓶颈技术问题。为探究横带髭鲷仔鱼发育阶段的摄食和生长特性,采用实验生态学方法,在水温(24±0.2)℃、盐度为26的条件下对饥饿仔鱼形态发育、生长、不可逆点及投喂状态下的摄食节律进行研究。结果表明,孵化出膜后的初孵仔鱼,3日龄开口摄食,进入混合营养期,3日龄卵黄囊消耗完毕,油球于8日龄消耗完全,混合营养期为5d。饥饿组仔鱼全长呈先增长后下降趋势,拐点出现在3日龄,在4日龄有畸形仔鱼出现。饥饿仔鱼初次摄食率为10.12%,最高初次摄食率出现在7日龄,为85.06%;PNR出现在7日龄和8日龄之间,至9日龄全部死亡。早期仔鱼(7日龄)的摄食高峰出现在7:00、11:00和15:00,晚期仔鱼(14日龄)在7:00、11:00、15:00和19:00四个时间段,摄食高峰均出现在白天,属于典型的白天摄食类型,随着仔鱼的生长发育,摄食高峰有所延长。横带髭鲷仔鱼最佳开口摄食时间在3日龄,掌握仔鱼的摄食高峰期,在此时间段驯化配合饲料,对于活体饵料向配合饲料的驯食转化具有重要实践意义。     

台风期间浮标和潜标上ADCP的空间变化、数据误差及校正#br#

基于南海北部浮标和潜标的声学多普勒流速剖面仪（ADCP）数据,通过一套几何算法计算了台风海鸥（1415）期间ADCP的空间变化和流速误差,并进行数据校正。浮标上,台风过后ADCP的水平位移最大可达2.61 km,水平流速误差最大可达0.27 m/s,垂向流速误差最大仅为5×10^-4 m/s;温跃层流速校正值在台风过后显著大于流速测值,这表明水平校正对于温跃层流速的质量控制很重要。潜标上,ADCP最大垂向位移增量为179 m,最大绳子倾角为35°,最大水平位移为1.5 km; ADCP水平流速误差和倾角误差都很小,在数据校正中可忽略不计,但对台风过后中层流速的垂向校正不能忽略。     

直线段检测算法在机载LiDAR建筑物轮廓线提取中的应用

针对机载LiDAR点云数据提取建筑物轮廓线耗时多且精度不高的问题,本文提出了一种基于直线段检测(LSD)的机载LiDAR建筑物轮廓线提取方法。该方法首先对已分类的建筑物点云进行栅格化得到二值图;然后对二值图进行膨胀、腐蚀操作,消除二值图中因栅格化产生的空洞;最后利用LSD算法进行直线检测获取规则的建筑物轮廓线。经过实测数据的验证,本文方法可以检测到亚像素级的建筑物轮廓线,与传统的Canny算法相比能够提高约50倍的效率。     

三维激光空地一体化在城市热岛研究中的应用——以上海延中绿地为例

城市热岛效应是城市化进程中最显著的生态环境问题之一,城市绿地基础设施作为城市关键的自然要素,能够有效地缓解热岛效应。延中绿地的规划建设是上海市为缓解热岛效应给出的“基于自然解决方案”的重大举措。本文以上海市延中绿地为研究对象,基于无人机及其相应传感器获取的空、地激光雷达数据和Landsat 8 Collection 2 Level 2数据集的地表温度数据,对延中绿地的降温作用及其内部三维绿量分布格局和影响因子进行了研究。结论如下：(1)延中绿地具有显著的降温效应且具有方向性差异。其最大降温距离在各方向的排序依次是：东南>西南>东北>西北,局部冷岛强度最大为西南方向,最小为东南方向;不同植被类型的降温效应从高到低依次为：乔木>草地>灌木。(2)延中绿地内三维绿量高值区域基本分布在其西北部靠近公路一侧,其余各处仅有高值零星分布;三维绿量与距道路距离(D_road)呈显著负相关,与距水体距离(D_water)呈显著正相关,与距建筑(D_fw)距离呈负相关,但无显著性;影响三维绿量格局的最优模型为224....     

移动背包三维激光扫描系统在陡岸水库测绘中的应用——以白鹤滩水电站库区典型河段为例

针对陡岸水库岸坡度大、地形狭窄复杂、植被覆盖度高、水文泥沙监测精度要求高,且传统人工走测难度大、效率低、风险高的问题,本文提出了移动背包三维激光扫描系统观测方法,并以白鹤滩水电站库区典型河段为例,开展了移动背包三维激光扫描系统的应用试验研究。定性定量成果表明,移动背包三维激光扫描系统测量平面中误差为0.024 m,高程中误差为0.044 m,相对面积较差为0.24%,精度符合技术要求,较人工走测工作效率提高3.75倍,十分适用于陡岸水库监测。     

融合自适应最优邻域和卷积神经网络的三维点云分类

针对点云分类中提取单个点自身特征所需的邻域尺寸选择,以及低层次特征设计烦琐且表达地物属性能力较弱等问题,本文提出了一种自适应选择单点最优邻域尺寸及学习泛化能力更强的深层次特征的三维点云分类方法。首先基于自适应最优邻域尺寸选择获得每个点的最优局部邻域信息,继而基于局部邻域信息提取点云低层次特征;然后设计一种以待分类点低层次特征为输入的卷积神经网络模型,学习能反映目标地物内在属性的深层次特征并实现分类;最后采用拓普康公司三维点云数据集进行试验,该数据集通过一个配备TOPCON GLS-2200三维激光扫描仪的移动平台获得。试验结果表明,本文方法分类的总体精度达90.48%,优于文中其他点云分类方法。     

基于深度学习的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践

城市化进程的加快导致垃圾随处堆放的问题日益突出,给城市的环境及居民的生活质量造成了严重的影响。利用遥感手段快速监测非正规垃圾堆放点具有及时性和高效性,因此具有十分重要的意义。本文结合无人机高分辨率航空影像及非正规垃圾堆分布特征,提出了按地域特征勾画样本数据集提取样本数据特征,采用U-Net和Swin Transformer融合模型,以及针对性改进训练流程开展非正规垃圾堆放点信息分类研究。试验以绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域,利用飞马航测无人机获取航空影像数据,对比分析了本文提出的方法和基于深度学习的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用,试验结果表明本文提出的方法准确率提高了1.72倍。     

基于无人机影像的杆塔及挂线点高度空间测量方法

针对输电线路交跨点高度量测的外业测量效率低、时间成本高,以及基于立体量测对作业人员专业素质要求高、量测精度等问题,本文提出了一种基于无人机影像的杆塔及挂线点高度空间测量方法。利用飞马F300固定翼无人机获取输电线路通道走廊的影像并进行处理,基于实时水平核线,利用计算机视觉算法计算杆塔及挂线点高度,并对最终量测的精度进行检测。试验证明,该方法可以用于新建线路工程中的初设、施工图阶段。     

几何特征与神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法

室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。