深度学习遥感影像解译技术在耕地保护中的应用

耕地保护事关国家粮食安全、生态安全和社会稳定,是国计民生的头等大事。深度学习技术在海量数据分析领域的广泛应用,为高效、精准的遥感影像解译提供了技术基础。本文研究了基于深度学习的遥感影像解译技术,利用遥感影像数据和对应的矢量数据构建了可供训练的解译样本库,并提出了一种基于深度残差网络结构的解译模型。通过试验证明了该模型的实用性,实现了对试验区域主要地类面积的变化监测,对比多期影像解译结果和增减挂钩等业务数据,验证了耕地复垦的实施情况。结果表明,深度学习遥感影像解译技术在耕地保护领域有较广泛的应用前景。     

ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量

目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。     

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。     

顾及轨迹密度分布异质性的道路交叉口提取方法

车辆轨迹大数据为道路网生成与更新、道路状态信息感知提供了新机遇,从轨迹数据中准确提取道路交叉口是基于车辆轨迹数据构建精细化道路网地图的关键步骤。当前已有学者根据轨迹点的转向、速度变化等特征,基于空间聚类提出了一些道路交叉口识别的经典方法,但由于轨迹数据密度分布的异质性、噪声干扰及最优聚类参数设置等问题,从不同采样频率、分布密度的轨迹数据中提取不同大小、形态的交叉口仍是一个挑战。为此,本文首先针对轨迹密度的空间分布异质性提出基于层次划分的轨迹栅格化策略,进而从视觉角度出发,提出一种基于“转换-分割-优化”全流程的道路交叉口层次提取方法。通过对不同采样频率的真实轨迹数据进行试验分析,验证了本文方法对低频轨迹数据中道路交叉口提取的准确度与有效性,识别结果优于现有代表性方法。     

基于卷积神经网络的ICESat-2光子点云去噪分类

ICESat-2（Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2）是美国NASA（National Aeronautics and Space Administration）在2018年发射的激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS（Advanced Topographic Laser Altimeter System）采用微脉冲多波束光子计数激光雷达系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点,为此本文提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪和分类算法。首先将光子点云按照沿轨和高程方向划分格网,去除明显的噪声光子,并将每个粗信号光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建的卷积神经网络分类模型实现光子点云精去噪和分类;最后利用机载激光雷达数据进行验证,并与ATL08产品的去噪分类结果进行对比。结果表明,对于裸地和森林区域,卷积神经网络算法均能有效去除噪声光子,特别对于森林区域,可同时实现去噪和分类;其中,裸地区域地表计算的R²和RMSE分别为1.0和0.72 m,森林区域地表和树冠计算的R²分别为1.0和0.70, RMSE分别为1.11 m和4.99 m。本文利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得了较好的结果,为后续光子点云数据处理提供了参考。     

鲁甸地震,测绘应急做了些啥

正6.5级深度12千米8月3日16时30分,云南省昭通市鲁甸县发生6.5级地震,震源深度12千米,震中位于鲁甸县龙头山镇地震发生后,测绘部门迅速响应开展了地震后的应急测绘,为抗震救灾提供保障服务。8月3日下午云南省测绘地理信息局在云南鲁甸地震发生后,迅速启动最高级应急响应,投入救灾人员50余人,举全局之力应对此次地震灾害。     

Root structure,distribution and biomass in five multipurpose tree species of Western Himalayas

【Title】

【Author】

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The tree root distribution pattern and biomass of seventeen year old trees of Grewia optiva, Morus alba, Celtis australis, Bauhinia variegata and Robinia pseudoacacia were studied by excavation method. B. variegata roots penetrated to a maximum depth of 4.78 m, whereas, M. alba roots were found down to 1.48 m depth. Lateral spread was minimum in B. variegata （1.10 m）and maximum inR. pseudoacacia （7.33 m）. Maximum root biomass of 6.30 kg was found in R. pseudoacacia and minimum （2.43 kg） was found in M. alba. For four species viz.,G. optiva, M. alba, C. australis andR. pseudoacacia, 68%-87% root biomass occurred within top 0-30 cm soil depth, but forB. variegata this was only45%. The soil binding factor was maximum in G. optiva and minimum in B. variegata. Soil physico-chemical properties also showed wide variation. The study suggests thatB. variegata with a deep root system is the most suitable species for plantation under agroforestry systems. R. pseudoacacia and G. optiva with deep root systems, more lateral spread and high soil binding factor are suitable for plantation on degraded lands for soil conservation.     

A new MODIS daffy cloud free snow cover mapping algorithm on the Tibetan Plateau

Because of similar reflective characteristics of snow and cloud, the weather status seriously affects snow monitoring using optical remote sensing data. Cloud amount analysis during 2010 to 2011 snow seasons shows that cloud cover is the major limitation for snow cover monitoring using MOD10A1 and MYD10A1. By use of MODIS daily snow cover products and AMSR-E snow wa- ter equivalent products （SWE）, several cloud elimination methods were integrated to produce a new daily cloud flee snow cover product, and information of snow depth from 85 climate stations in Tibetan Plateau area （TP） were used to validate the accuracy of the new composite snow cover product. The results indicate that snow classification accuracy of the new daily snow cover product reaches 91.7% when snow depth is over 3 cm. This suggests that the new daily snow cover mapping algorithm is suitable for monitoring snow cover dynamic changes in TP.     

光衰减系数与悬浮颗粒物浓度的关系

海水中光合作用有效光强(PAR)的变化受多种因素影响,其中分布在海水中的悬浮颗粒物是造成PAR在水中衰减的重要因素之一,尤其是在风与潮混合作用较强的近海。已有的研究表明:PAR在水中是呈指数衰减的,并且在悬浮物颗粒物分布比较稳定时,光衰减系数k与悬浮物体积浓度线性相关。在生态模型中,往往需要利用k获得水下光强,而衰减系数k很难直接通过观测得到,因此本文目的就是建立衰减系数与悬浮颗粒物体积浓度的关系,后者可通过观测得到。经过对2个航次与2个定点观测数据的处理,得到了PAR衰减系数分别与所有粒径悬浮物颗粒物总体积浓度以及3种粒级(黏土、粉砂、细砂)悬浮物体积浓度之间的线性关系式,并且发现相对于细砂,较小粒径的黏土、粉砂的浓度能更好的表征PAR的衰减特性。     

莱州湾东岸近岸海域规划围填海后冲淤演变预测

运用Mike21模型中的水动力模块对研究区的潮流场进行了模拟,分析研究区的冲淤趋势;利用经验公式,对波浪和潮流进行耦合,计算出极端条件下的最大冲刷深度,对比规划用海实施前后的最大冲刷深度,以对该区域的海岸防护、工程选址等提供科学依据。结果表明:受到填海工程的影响,龙口湾内有轻微淤积,界河至石虎咀近岸海域的波浪和潮流受工程影响而变小,冲刷强度变弱。