2019中国海洋发展报告

自2006年以来,自然资源部海洋发展战略研究所组织编写了关于中国海洋发展的系列年度研究报告。《报告》立足全面论述每年中国海洋事业发展的国际和国内环境、海洋战略与政策、法律与权益、经济与科技、资源与环境等方面的理论与实践问题,客观评价海洋在实现“两个一百年”、实施可持续发展战略中的作用,系统梳理国内外海洋事务的发展现状,向有关部门提出中国海洋事业发展的对策和建议,为社会公众普及海洋知识、提高海洋意识提供了阅读和参考读本。以下是《报告》主要内容。     

从沙漠到海洋——基于自然资源的综合实践活动课程设计

“当前,包括研学等在内的综合实践活动的效果差强人意,就是课程设计质量不高的有力证明。”“可以毫不夸张地说,当前饱受诟病的研学旅行,很大程度上,就是由于课程详细设计质量不及格所致。”“著名教育家陶行知先生说过,生活即教育,社会即学校,大自然是最好的课堂。包括山木林田湖草在内的自然资源为综合实践课程开发提供了取之不尽用之不竭的课程资源。”     

基于层次聚类分析的离散欧拉解质量控制方法

欧拉反褶积法采用滑动欧拉窗口方式求解场源相关信息,该处理方法的解算结果是一群离散欧拉解,如何对这些离散欧拉解进行质量控制已成为应用欧拉反褶积法的瓶颈问题。针对场源构造指数和深度变化规律,给出了发散解滤波模型,根据欧拉解空间位置分布特点,提出了层次聚类分析方案对离散欧拉解进行质量控制。采用磁性球体和长方体模型仿真试验对所提方法应用效果进行了验证,实验结果表明:滤波措施能消除大部分无效离散欧拉解,结合层次聚类分析方案,实现了场源参数准确确定。     

基于名老中医医案的知识图谱构建

目的：尝试用知识图谱的技术将名老中医医案的知识结构及其相互关系予以形象的表现,用可视化的方式剖析中医医案中蕴含的名老中医诊疗经验。方法：基于中医药行业术语规范标准将文本形式的医案转换为符合图谱要求的结构化数据;遵循中医辨证论治理论定义图谱实体之间的相互关系;依据XML的三层模型实现系统架构;采用ECharts作为可视化工具,将中医医案知识结构化、层次化的关联予以呈现。结论：通过知识图谱将“平面化”的中医医案进行“多维度”呈现,可以清晰地梳理出临床病案中所包含的疾病、证型、治法、处方、药物之间的关系,并基于知识图谱进行渐进式的学术思想发现,可为更好地研究名老中医经验传承和临床知识总结提供新的技术手段。     

2019年5月重要天象预告

五月的北半球,是春夏交替的时节,此时夜空的主角变成了木星和土星这两颗比较亮的地外行星。傍晚时分,木星已从东南方升起,并将在6月上旬冲日(“冲”指外行星和太阳分别位于地球的两侧,这时它整夜可见,观测条件最好)。土星的升起时间也提前到了前半夜。这段时间的夜晚虽然越来越短,但有意思的观测目标并不少。除春夜星空中诸多深空天体外,夏夜的代表星座、亮星,以及银河开始进入我们的视线,拍摄“银河拱桥”也正当时。     

利用模糊密度聚类和双向缓冲区自动识别热点区

通过数据挖掘手段获取聚集模式（即热点）等地理空间知识是地理信息智能化服务的基础和前提。点群聚集模式的提取本质上是热点及其边界（热点区）的探测。首先分析了使用空间聚类提取热点并以凸壳表达热点轮廓的不足,进而提出一种利用模糊密度聚类和双向缓冲区的热点区自动识别方法。该方法借鉴模糊集理论,通过计算对象之间的模糊隶属度改进基于密度的聚类算法,用以提取点群的聚集模式;在此基础上,将模糊隶属度作为对象间的影响程度,采用正负缓冲区建立热点边界。以郑州市城区的科研机构点为例进行实验,结果表明,提出的方法既能有效区分空间点的类型（噪声点与非噪声点）,又能生成连续平滑的热点边界,总体效果优于对比方法。     

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%.     

基于LOG算子的侧扫声呐图像水下小目标检测算法研究

针对侧扫声呐图像噪声干扰严重、分辨率低、目标轮廓模糊等特点,提出了一种基于LOG算子的侧扫声呐图像水下小目标检测算法。首先,根据侧扫声呐图像中水下小目标成像特点,对声呐图像进行滤波及聚类分割,大幅降低图像中噪声;然后,采用斑点检测思想,提取侧扫声呐图像中疑似目标区域;最后,基于自动阈值分割算法对声呐图像进行分割,获取目标区域二值图像,使用二阶矩估计目标尺度,剔除虚假目标,最终实现水下小目标准确检测。实验结果表明：该方法计算速度快、检测成功率高,对侧扫声呐图像中的水下小目标具有良好的检测效果。     

一种改进的RFB Net遥感影像目标识别算法

针对高分辨率遥感影像场景复杂,现有的目标识别算法检测率较低且速度较慢的问题,提出了一种改进的RFB Net模型。算法在RFB Net模型的基础上构建特征金字塔网络,融合高层语义信息和低层特征信息,提高了网络识别能力。为验证该算法性能,以遥感影像中飞机目标为例进行了实验验证。以油罐和立交桥目标为例,对该算法的推广性进行了实验验证。结果表明,改进的RFB Net模型在遥感影像目标识别中精度较高、速度较快,且具有较好的推广性。