一类龙虾树优美

本文使用交错的与非交错的标号法,证明了一类龙虾树优美。     

水中荧光计及其在海洋现场探测中的应用

本文描述了近几年来我们首次研制成功的３种类型的水中荧光计系统及其应用测量结果：１．用于水体混合扩散实验研究的水中荧光计，对罗丹明Ｂ浓度测量范围为１×１０－６～１×１０－１０ｇ／ｃｍ３；２．拖曳荧光计系统，能在２～８０ｍ水深内进行水平拖曳平稳地工作，拖曳速度为０～８ｋｎ，除检测罗丹明Ｂ外，还可检测无机悬浮物质的含量，检测范围为２～２０００ｍｇ／ｄｍ３；３．用于测量海中浮游植物体内叶绿素ａ浓度的水中荧光计，测量范围为１×１０－６～１×１０－９ｇ／ｃｍ３。用荧光法测量海中物质是近代新发展的一种简便、快速、灵敏度高、用途极其广泛的测量技术，有着重要的应用价值。     

Modèles géostatistiques de concentrations ou de débits le long des cours d'eau

Estimating concentrations or flow rates along a stream network requires specific models. Two classes of models, recently proposed in the literature, are generalized, to the intrinsic case in particular. We present a global construction by ‘streams’, i.e. on the whole set of paths between sources and outlet. Combining stationary or intrinsic one-dimensional random functions leads to stationary or intrinsic models on segments, with discontinuities at the forks. A construction from outlet to sources, leads to stationary or intrinsic models on each stream, without any discontinuity at the forks. The linear variogram is found as a particular case. The extension to the linear model of coregionalization is immediate, allowing a multivariate modelling of concentrations. To cite this article: C. de Fouquet, C. Bernard-Michel, C. R. Geoscience 338 (2006).     

SEDIMENT TRANSPORT MODEL OF A WATERSHED

ChinaisoneOfthecountrieswhichsufferfromthemostserioussoilerosionintheworld,andthehillyandgullyareasof~PlateauinthemiddlereachesOftheYellowRiverarethemostseriouserosionareainChina.Inthisarea,themainerosivefactorsarerainfallandrunoff.Sometimes,thesedimentyieldinasinglefloodeventcanbe40%oftheannualsedimentload.Therefore,itisveryimPOrtanttostudytheyieldandgraphOfSedimentOfsinglefindevent.Forthispn~,thispaperiswritten.AInongsedimentmodelsforsinglefloodevent,moreandmoreattentionwaspaidtOunitse…     

Literature analysis of Dendrolimus disasters based on remote sensing monitoring

Due to global climate change, Dendrolimus pests and diseases seriously threaten the protection of forestry plants and the safety of crops all over the world. This paper aims to discuss the research results and frontier progress of Dendrolimus disasters based on remote sensing monitoring, trying to find the occurrence characteristics of pests. In this paper, bibliometric methods and CiteSpace knowledge graphs were used to analyze the publication trend, highly cited documents, key research institu...     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。     

城市用地功能精细化识别方法：时序动态图嵌入深度学习模型

多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据（Point of Interest, POI）基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。     

一种结合地理知识的遥感影像目标实体关联方法北大核心CSCD

遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。     

云南省卫星监测火点三级定位系统

云南省卫星监测火点三级定位系统，是根据云南护林防火需求，按照地理信息系统设计思想，研制出的一套将火情快速定位到地、县、乡的计算机定位系统，实践表明，该系统可以充分发挥卫星监测林火的快速优势，特别适合山区护林防火的需求。