中国地震滑坡危险性评估及其对国土空间规划的影响研究

中国是世界上地震滑坡灾害最为严重的国家之一.考虑地质构造、地形地貌、地层岩性、河流、地震动参数等6类影响因素,针对50年超越概率10％的抗震设防水准,分别开展了基于信息量模型和Newmark模型的地震滑坡危险性评估.基于最不利原则对两项结果进行地震滑坡危险性综合分区,揭示了中国地震滑坡高危险区集中在南北构造带、青藏高原...     

面向遥感大数据的地学知识图谱构想

由于地球表面的时空异质性与复杂性,传统从遥感影像具有的信息特征出发,构建智能解译算法解决遥感地学认知的思路在应对面向全球的海量遥感大数据分析时,其精度和地学实用性已触及瓶颈.为此,本文从地学知识为核心的角度出发,结合当前知识图谱理论的发展,提出一种新的面向遥感大数据分析的地学思维构想——地学知识图谱.本构想将地学知识的...     

全球及区域模式中陆面过程的地表植被覆盖分类方法

全球和区域尺度上陆面生态系统与气候密切相关。全球和区域模式的发展对于我们认识气候与陆地生态的变化起到重要作用。在这些模型中,植被覆盖是影响大气-植被间热量、水分和CO2等交换的重要陆面参数。在分析了陆地植被覆盖分类原理基础上,介绍了目前全球不同植被覆盖分类方案,包括基于地基观测的植被分布、基于生物气候特征的分类方案（如：Holdridge的方案）;特别近年来陆面过程试验表明,各种遥感数据源（如：NOAA—AVHRR,EOS—MODIS,Landsat—TM）等为我们提供了有利的工具来监测全球植被动态,完善植被分类,并且采用高时空分辨率的全球土地覆盖状况特征,在不同时空尺度揭示植被-大气相互作用。本文分析了代表性的3种基于卫星遥感技术的陆面植被分类方案,分别是BATS（18类）、SIB（9类）、SIB2（12类）和BIOME—BGC（31类）陆地模式的植被覆盖分类方案．最后分析了目前可用于全球植被覆盖分类的新的遥感数据库。     

Modelling the Shimokita deep coalbed biosphere over deep geological time: Starvation,stimulation, material balance and population models

Basin models can simulate geological, geochemical and geophysical processes and potentially also the deep biosphere, starting from a burial curve, assuming a thermal history and utilizing other experimentally obtained data. Here, we apply basin modelling techniques to model cell abundances within the deep coalbed biosphere off Shimokita Peninsula, Japan, drilled during Integrated Ocean Drilling Program Expedition 337. Two approaches were used to simulate the deep coalbed biosphere: (a) In the first approach, the deep biosphere was modelled using a material balance approach that treats the deep biosphere as a carbon reservoir, in which fluxes are governed by temperature-controlled metabolic processes that retain carbon via cell-growth and cell-repair and pass it back via cell-damaging reactions. (b) In the second approach, the deep biosphere was modelled as a microbial community with a temperature-controlled growth ratio and carrying capacity (a limit on the size of the deep biosphere) modulated by diagenetic-processes. In all cases, the biosphere in the coalbeds and adjacent habitat are best modelled as a carbon-limited community undergoing starvation because labile sedimentary organic matter is no longer present and petroleum generation is yet to occur. This state of starvation was represented by the conversion of organic carbon to authigenic carbonate and the formation of kerogen. The potential for the biosphere to be stimulated by the generation of carbon-dioxide from the coal during its transition from brown to sub-bituminous coal was evaluated and a net thickness of 20 m of lignite was found sufficient to support an order of magnitude greater number of cells within a low-total organic carbon (TOC) horizon. By comparison, the stimulation of microbial populations in a coalbed or high-TOC horizon would be harder to detect because the increase in population size would be proportionally very small.     

中国城市信息网络结构演变特征及驱动因素分析

信息流能够客观反映城市社会经济联系,对城市网络研究具有重要价值。基于2011、2014和2017年中国城市间信息关注度数据,利用社会网络分析法,从网络密度、中心度、城市联系等方面分析中国城市网络结构的演变特征及其驱动因素,研究表明：1）城市信息网络结构明显拓展但网络总体联系强度仍较低;省域内部信息联系强度高于跨区域联系,信息联系仍受行政区划的影响较大。2）网络节点中心度显著提高,热点区主要集中在东部沿海三大城市群;中西部部分区域核心城市如重庆、成都、郑州等成长为全国性核心城市,但中西部地区城市信息发展仍与东部地区差距较大。3）信息联系层级分布特征明显,并呈现局部区域联系紧密、区域一体化特征;核心网络由以北京、上海为核心的“轴-辐”结构演变为以“北京-上海-广深-成渝”为核心的“菱形”结构。4）信息化水平、经济发展基础、城市职能等互补性因素,网络营销、大事件效应等介入性因素及信息技术变革、城市群建设等高效性因素相互作用,共同促进信息网络结构优化重组。     

多时相Landsat影像的平原河网区不透水面信息提取方法与应用

不透水面是衡量城市生态环境的重要指标,针对平原河网区不透水面与水体、裸土等地物较难区分的问题,以苏北里下河平原快速城镇化区为研究对象,利用多时相Landsat影像为数据源,基于像元光谱特征及其季节性变化分析,构建了基于时序NDWI、NDVI和NDBI的决策树模型,并利用GIS空间分析技术对不透水面的时空变化特征进行了分析。结果表明：多时相光谱信息可有效改善水体、裸土和稀疏植被等像元与不透水面的混分,2005年和2016年的不透水面分类总体精度和Kappa系数均在0.85以上,合理反映了不透水面以向东和向南扩张为主的趋势特征,年均扩张速度约为6.7 km²。研究成果为该区城镇化下的生态环境效应研究提供数据基础,同时可为其他平原河网区不透水面信息提供借鉴和参考。     

数字正射影像结合LiDAR数据在山区测绘中的应用

随着信息化社会的到来,现代水利测绘已经由传统测绘向信息化测绘发展,无人机技术应用于测绘行业推进了信息化测绘进程。本文探讨了如何有效利用无人机技术解决测绘领域在山区遇到的问题。固定翼无人机能及时获取地面数字正射影像数据,捕获裸露地面的平面和高程,但是无法获取植被覆盖下的地表高程信息,因此,本文通过机载激光雷达获取植被覆盖下的LiDAR点云数据;将二者数据相结合,再通过EPS软件生成三维地表模型,可以快速获取任何测区地物和地形数据,不仅提高了工作效率,还降低了外业劳动强度。     

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。     

ASTER数据的煤矿区水体信息提取

为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTER_xy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取,在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力,具有一定的推广价值。     

徕卡激光雷达技术在铁路全生命周期中的应用

为了将激光雷达技术应用到铁路全生命周期中,充分发挥激光雷达技术的优势,本文以徕卡公司相关激光雷达产品为例,系统分析了不同类型的激光雷达的特点和铁路工程不同阶段的测量要求,总结了激光技术在铁路全生命周期中的应用方法。通过典型工程应用分析表明,激光雷达技术可显著提高铁路工程测量的效率和质量,具有良好的应用前景。