复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

不同法截面子午线椭球衔接的研究及应用

为了满足高速铁路线路控制网的投影长度变形值不大于10 mm／km的要求,将长线工程线路分成多段并建立各自的法截面子午线椭球．针对相邻法截面子午线椭球的衔接问题,提出交点法线重合的方法,实现椭球变换之后交点位置的一致性,解决线路的衔接问题,从而大大加强法截面子午线椭球理论在工程线路弯曲性、复杂性及长度的适用性．      

西部省会城市新型城镇化水平综合测度研究

新型城镇化是中国经济社会健康、稳定、可持续发展的根本途径,也是消除中国城乡社会经 济“二元结构”的根本出路。根据新型城镇化的内涵,从人口、经济发展、生活质量、基础设施、资源 环境、城乡统筹 6 个方面,构建了包含 24 项指标的新型城镇化水平综合测度指标体系,运用熵值 法,对西部 11 个省会城市 2005—2015 年的城镇化发展水平进行综合测度。研究表明：西部省会城 市的新型城镇化发展水平存在显著差异,总体上可分为“高等水平”、“中等水平”、“低等水平”3 个 级别,基础设施建设是造成差异的主要驱动力。各城市不同年间的城镇化单项水平影响因素呈现 多元化,在今后的发展中应有所侧重,同时兼顾城镇化质量,推动城乡协调发展。     

大数据视角下的商业中心和热点区分布特征及其影响因素分析——以乌鲁木齐主城区为例

商业空间结构是城市经济活动的重要载体,识别商业中心和商业热点区以及探究其影响因素对于商业资源优化配置显得尤为必要,进而指导城市有序发展。论文以乌鲁木齐主城区为例,利用开放平台大数据兴趣点(point of interest, POI),采用地理学空间统计方法定量识别商业中心和商业热点区,对商业分布和空间集聚特征进行分类和解读,并利用地理探测器方法探寻其影响因素。主要结论如下：① 乌鲁木齐市商业高值区分布在吐乌大高速—和平渠沿线地带,大型商业中心主要有南湖商圈、中山路商圈、友好商圈、会展商圈、米东商圈、铁路局商圈。② 商业热点区呈现“T型”双轴分布,北部新城商业地带与南部传统商业地带共同构成乌鲁木齐市最具活力的商业地带;6类商业热点区的分布可归纳为3种类型,商务和金融服务类为单一点状型,住宿和餐饮服务类为带状延伸型,生活与购物服务类为带状双核型。③地价、集聚效应、路网密度等是影响商业宏观分布的主要因素,其次为人口密度和中心可达性,自然因素如高程、地形起伏度等对商业布局影响有限;各因素对不同类型商业业态的影响程度各异,如人口密度、路网密度对购物类影响较大,中心可达性和地价对于商务、金融类影响较大;就各业态类型网点间的关系而言,商务和金融类协同作用强,餐饮与购物类协同效应较强,共同影响城市商业空间。     

海南省农村多维贫困及影响因素的空间分异

贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。     

两种荧光分析法在海洋浮游植物叶绿素测定中的应用

以湛江叉鞭金藻为材料．用普通荧光分析法测定了ｃｈｌａ、ｃｈｉｃ的荧光发射光谱，以四乳突扁藻为材料，用普通荧光分析法和同步荧光分析法测定了ｃｈｌａ、ｃｈｌｂ的荧光发射光谱，结果表明：ｃｈｌａ、ｃｈｌｂ、ｃｈｉｃ的荧光发射峰分别为６７０ｎｍ、６５５ｎｍ、６４０ｎｍ，普通荧光分析法适于进行浮游植物所含的ｃｈｌａ、ｃｈｌｃ的定性、定量测定，而不适于进行ｃｈｌａ、ｃｈｌｂ的同时测定；同步荧光法则适于进行浮游植物中ｃｈｌａ、ｃｈｌｂ的定性、定量的同时测定。     

国外软骨藻酸的研究概况

软骨藻酸相继从一些海洋红藻和硅藻中被发现并分离出,研究表明其为神经毒素、递质,当它进入中枢神经系统后,会发生胞溶现象,从而破坏边缘系统结构而产生记忆力丧失等症状。目前,检测其含量有化学和生化二类分析方法。     

潮汐调和分析的一种算法

本文在常规潮汐调和分析方法的基础上，提出了一种由高低潮资料进行潮汐分析的算法。具体计算表明，该算法与现今通用的常规算法（即等间隔最小二乘法）相比，既可大大减少所需原始样本量，在相同记录长度内，是常规算法的三分之一还少，同时减少样本处理的前期工作量；又能保证潮位拟合的精度和预报的可信度，两者精度相当，结果一致。该算法原理简单、实用有效，对于局部样本缺损较易处理，具有实际应用价值。     

三次样条插值在浮性频率计算中的应用

在普遍利用海洋观测站标准层的温度、盐度数据估算稳定层化海水浮性频率的传统算法中引入自然三次样条插植方法，不仅可使计算结果的精度得以提高，而且还可方便地对观测深度范围内的任一水层进行插值，从而获得总体曲率最小的温度、盐度和浮性频率随深度的分布。本文以南海（13°30’N，118°30’E；9°30’N，lll°30’E）及北太平洋（40°00’N130°00’W）3个测站为例，说明了在浮性频率的传统算法中引入自然三次样条插值法的可行性。     

1998年夏季季风爆发前后南海上层环流的诊断分析

基于1998年南海季风试验（SCSMEX，South China Sea Monsoon Experiment)期间2个强化观测航次（4－5月及6－7）所获温盐深（CTD）资料，利用一个改进逆模式研究了夏季季风爆发前后南海环流的演变特征。诊断计算表明，在此期间南海环流主要表现为两脊两槽型，即越南以东和菲律宾以西呈反气旋式环流，南海北部和南海中部呈气旋式环流。但对局部区域而言，可以发现在季风爆发前后其环流结构有明显的差异。上述计算结果亦与等压面上海水密度分布的定性分析结果及同期观测的ADCP资料进行了比较，结果表明模式计算所得到的南海上层环流主要特征与定性分析结果及实测资料大体一致，诊断结果可作为南海上层季风环流演变机制研究的依据。