被动微波遥感雪深反演混合像元问题研究EI北大核心CSCD

积雪深度是反映地表积雪量变化的重要因子,是水文模型和气候模式中的重要参数之一。被动微波遥感以其穿云透雾、对雪层信息敏感等特点,被广泛应用于雪深的反演研究中。被动微波传感器的低空间分辨率(数千米至数十千米)及地表覆盖的复杂性,使星载被动微波遥感影像中的混合像元现象十分突出,严重制约了被动微波雪深遥感监测的应用和发展。目前,被动微波遥感雪深反演中的混合像元问题研究仍存在着诸多挑战:①理论支撑不足,对被动微波混合像元亮温响应特征及影响机制的研究尚不充分;②针对混合像元问题所发展的被动微波雪深反演算法,对地表异质性特征考虑不足。     

广域滑坡灾害隐患InSAR显著性形变区深度学习识别技术

全面识别和发现地质灾害隐患,已成为我国地质灾害防治的重大实际需求。目前,基于InSAR技术和深度学习相结合用于广域尺度下地质灾害隐患智能识别应用效果与适用性还需要进一步探索与研究。本文基于Stacking InSAR技术获得地表形变相位数据,利用深度学习检测识别正在变形的滑坡隐患位置与分布,确定显著性形变区边界,探索将上述技术方法推广到一定的广域范围和动态更新数据集。结果显示,测试数据集显著性形变区平均识别精度为0.69,召回率为0.67,F₁ score为0.67,动态更新数据集识别精度为0.85,召回率为0.58,F₁ score为0.68。研究表明,本文方法在广域地灾隐患识别中具有应用可行性,可为地质灾害监测预警提供理论基础与技术支撑。     

基于网络和图的时空智能——概念、方法和应用

当前时空智能(SpaceTimeAI)和地理空间智能(GeoAI)已是热门的话题,该研究领域旨在将计算机科学的最新方法(如深度学习)应用于地理空间问题。虽然深度学习方法因其对栅格数据的自然适用性而在图像处理中取得了巨大成功,但仍未广泛应用于其他空间和时空数据类型。本文提出使用网络和图作为SpaceTimeAI或GeoAI的基本结构的倡议,并将其应用于城市研究中。相比于基于网格的表达,基于网络的结构更加精确和实用。图能实现对点、线、面/多边形/网格和网络等多种空间结构的表达。本文通过时空预测、聚类和时空优化等常用时空分析方法展示基于网络和图的时空智能分析的优势,并介绍其在交通出行、警务和公共卫生等领域的应用。     

基于深度学习的像素级全色图像锐化研究综述EI北大核心CSCD

全色图像锐化是遥感数据处理领域的一个基础性问题,在地物分类、目标识别等方面具有重要的研究意义和应用价值。近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大进展,也推动了像素级全色图像锐化技术的发展。本文提出从经典方式和协同方式两个方面对深度学习在全色图像锐化中的研究进行系统的综述,并在此基础上进行前景展望。首先,给出全色图像锐化常用的数据集和全色图像锐化的质量评价指标;接着,从经典方式与协同方式两个方面对基于深度学习的全色图像锐化最新研究成果进行分门别类的介绍,并进行算法性能的对比、分析和归纳;然后,对全色图像锐化的3个主要应用领域如地物分类、目标识别和地表变化检测进行分析;最后,本文探讨了基于深度学习的全色图像锐化的5个未来研究方向。     

深度学习驱动的地震目录构建:PhaseNet和EqT模型的对比与评估

随着地震台站数目的增加,以纯人工的分析方式拾取震相到时并编制地震目录难以满足地震目录实时自动化构建的要求。随着人工智能技术的发展,涌现出多个用于震相拾取的深度学习模型,为高分辨率地震目录的自动化构建提供了机遇,但这些模型在不同应用场景中的性能和适用性仍不明确。以2019年美国加利福尼亚州Ridgecrest地震序列和2019年中国四川威远Ms 5.4地震序列为例,对当前两种先进的震相拾取深度学习模型PhaseNet和EqT（含EqT1和EqT2两套参数）的性能及其构建的地震目录的完备性和准确性进行了测试和评估。结果表明,尽管PhaseNet和EqT最初是使用来自不同地区的数据集训练的,在跨区域应用时仍然能够取得良好的效果,到时拾取的精度可以达到十几个毫秒,与人工分析相当。EqT1即便采用低检测阈值,也能保持很高的查准率,误报少,所构建地震目录的准确性更好,但查全率有限,检测到的地震数量少于PhaseNet。PhaseNet的拾取效果随阈值选择的不同具有较大的弹性,采用中低阈值时具有较高的查全率,采用高阈值则可以达到与EqT1相当的查准率。与EqT1和PhaseNet相比,EqT2性能较差,不推荐使用。     

Mohr-Coulomb准则下基于滑动面深度的边坡参数反分析方法

利用上限定理与强度折减法,提出了一种新的边坡反分析方法。该方法基于边坡的滑动面形状,不需要位移、应力等监测数据。分析边坡的临界滑动面位置与强度参数的关系,可以发现,当边坡的几何形状、土体重度以及孔隙水压力分布确定,则临界滑动面的形状只与土体黏聚力c、内摩擦角φ的关系式c/tanφ有关,并在此基础上引入边坡的无量纲系数c,λcφ。利用极限分析上限定理与强度折减法,得到了边坡临界滑动面方程,提出了其深度的计算公式,建立了边坡c,λcφ值与滑动面深度的关系。通过已有边坡的反分析实例,验证了方法的正确性和有效性。     

陕西洛川L_1～S_4黄土-古土壤湿陷性及其成因研究

利用工程压缩实验方法,对陕西洛川坡头黄土剖面L_1黄土至S_4古土壤进行了湿陷性的测定。结果表明,2kg压力下L_1~S_4湿陷系数变化在0.002~0.091之间,S_2古土壤及其以上层位都具有湿陷性,湿陷性土层分布深度为20m。L_1和L_2黄土分别为强湿陷性和中等湿陷,湿陷系数分别为0.071和O.056;S_1古土壤上部和S_2古土壤分别为弱湿陷和中等湿陷,湿陷系数平均分别为0.018和O.031。3kg压力下L_4黄土及其以上层位都具有湿陷性,分布深度达到了28.6m。在L_4黄土和其之上的层位都具有不同程度的自重湿陷性。在洛川坡头剖面L_3黄土之下的土层已不具有湿陷性,表明导致黄土湿陷的不稳定的土壤结构性孔隙在该层黄土及其以下已经受到了重力作用的破坏。洛川剖面在0~20m左右深度范围黄土湿陷系数、孔隙度和饱和度在垂向上随黄土与古土壤的交替呈波动变化规律,黄土层的湿陷性比古土壤湿陷性强,经受成壤作用弱的s:古土壤比经受成壤强的s。古土壤湿陷强,这是当时的冰期与间冰期成壤作用强弱不同造成的,也表明第四纪气候变化是导致黄土剖面湿陷性强弱变化、饱和度及孔隙度变化的主要原因,同时表明第四纪气候变化理论研究成果在黄土工程性质、工程性质产生原因和垂向变化规律研究方面具有重要应用价值。孔隙度与湿陷系数之间呈指数函数正相关关系,饱和度与湿陷系数之间呈指数函数负相关关系。孔隙度与饱和度具有指示黄土湿陷性强弱的作用。     

新型旋转减冲装置对桩基局部冲刷防护试验研究

为减轻海上风电单桩基础周围局部冲刷对其结构安全的影响,提出了一种新型旋转减冲装置。在波流水槽中开展物理模型试验,改变波流条件、装置安装高度、安装距离,记录桩周冲刷发展历时,运用激光地形仪扫描冲刷坑形态,分析各工况下冲刷坑形态差异,验证装置不同安装距离、安装高度下的冲刷防护效果,提出了不同安装位置下的防护效率公式。结果表明：新型旋转减冲装置具有较好的冲刷防护效果,本试验工况下,桩周最大冲刷深度可减小44%左右。装置安装距离对冲刷防护效果影响较小,波流作用下的冲刷防护效果受装置安装高度影响显著,冲刷防护效果随装置安装高度的增加而减弱。