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北极地区热融湖分布特征及变化机制研究

地理学报 2024年第7期79卷 1751-1767页

作者：刘诗奇王平于静洁蔡红艳杨林生牟翠翠刘昌明中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049 中国科学院地理科学与资源研究所、资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室兰州730000

北极热融湖作为多年冻土区典型热喀斯特景观之一,其分布和变化规律深刻影响着区域的生态植被、水文和碳循环过程。然而,对于整个北极热融湖分布特征和变化机制的理解仍然不足,为此,本文基于荟萃分析和数理统计方法,对热融湖的分布规律... 详细信息

北极热融湖作为多年冻土区典型热喀斯特景观之一,其分布和变化规律深刻影响着区域的生态植被、水文和碳循环过程。然而,对于整个北极热融湖分布特征和变化机制的理解仍然不足,为此,本文基于荟萃分析和数理统计方法,对热融湖的分布规律和变化机制展开研究。结果表明,北极热融湖的分布和变化具有较强的时空异质性,且与多年冻土条件、岩石土壤类型、地下冰含量和土壤温度等密切相关。大部分北极热融湖分布在连续多年冻土区、地下冰含量高于10%、平均土壤温度在-4℃以上且存在一定垂向土壤温度差异的具有特定岩石和土壤类型的地区,而不同环境条件下的热融湖变化趋势存在差异。总体上,北极热融湖的变化过程包括初始形成、中期扩张和晚期萎缩三大阶段,且受到水量与水热平衡的双重影响。热融湖作为反映多年冻土退化和气候环境变化的重要指示,对北极生态系统碳循环、水文过程和生态环境变化等均具有深远影响。

关键词：热融湖多年冻土土壤岩性地下冰北极

轨迹驱动的多层时空图神经网络交通路况短期预测

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地球信息科学学报 2024年第10期26卷 2300-2315页

作者：彭锦辉张功凯王彤王培晓张彤武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室

城市交通路况的短期预测是支持交通管理、在线导航的基础应用。出租车轨迹作为低成本、高时空覆盖率的交通监测数据类型，已广泛用于提取实时路况，支持路况短期预测。然而出租车轨迹时空覆盖极不均衡，导致大量的路段和时段轨迹数据缺... 详细信息

城市交通路况的短期预测是支持交通管理、在线导航的基础应用。出租车轨迹作为低成本、高时空覆盖率的交通监测数据类型，已广泛用于提取实时路况，支持路况短期预测。然而出租车轨迹时空覆盖极不均衡，导致大量的路段和时段轨迹数据缺失或覆盖率不足，难以直接基于轨迹数据精确估计全路网所有路段全天候的交通状态，精度和可靠性都不能满足实时交通路况估计和短期预测的需要。因而基于不均衡轨迹数据的全路网交通路况在线短期预测成为大城市交通精细化监测和管理的一大技术难题。本文针对轨迹数据的时空分布不均衡问题，设计了路网的动态分层方法，将城市路网根据轨迹的时空分布划分为多层路网，包括轨迹质量较好的主干路网以及轨迹分布较为稀疏的次级路网。在分层路网基础上，我们提出轨迹驱动的多层时空图神经网络路况短期预测方法，依托不同路网层级建立多层时空图神经网络，设计顾及轨迹时空分布的层内和层间消息传递机制，基于因果膨胀卷积和图注意力描述路网之间复杂的路况时空关联。在路况关联表征模型基础上，设计实现了表征-预测一体化的集成端到端图神经网络预测模型，可同时对全路网所有路段的速度和状态进行在线预测，有效提升轨迹分布稀疏路段的路况预测质量。通过武汉市大型路网的真实轨迹数据测试，本方法比基线方法在预测精度上有显著改善，特别是在轨迹数据缺失较严重的路段上取得了较好的预测性能，同时训练效率也有显著提升，表明所提出的多层时空图神经网络预测方法能有效地应对轨迹分布不均衡导致的路况预测难题。

关键词：交通路况短期预测多层时空图神经网络轨迹路网分层路况关联表征消息传递

面向自然场景土地覆被分类的遥感物候模式分区

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地理学报 2024年第9期79卷 2206-2229页

作者：刘晓亮王志华杨晓梅程维明张俊瑶刘岳明刘彬孟丹曾晓伟中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

选取适当地理边界对研究区或影像进行分区,降低区域内土地覆被复杂程度及其在影像中的特征变异性,能够有效提升土地覆被遥感分类的精度和效率。现有土地覆被制图中开展分区分类策略所借助的生态分区等区划数据缺乏目标针对性,其对遥感... 详细信息

选取适当地理边界对研究区或影像进行分区,降低区域内土地覆被复杂程度及其在影像中的特征变异性,能够有效提升土地覆被遥感分类的精度和效率。现有土地覆被制图中开展分区分类策略所借助的生态分区等区划数据缺乏目标针对性,其对遥感分类的适用性范围及精度提升效果仍存在限制。植被物候变化是造成自然场景土地覆被类内光谱异质的主要原因,本文利用遥感观测的反映地表植被绿度状态的植被指数和反映地表植被生长发育节律的关键物候期构建分区指标体系,以反映微地貌形态、坡面属性及地表物质组成的地貌小区为分区单元,采用数据驱动的空间约束层次聚类算法,提出了面向自然场景土地覆被分类的遥感物候模式分区。基于统计检验和多源土地覆被产品的分区评价结果表明,本文的遥感物候模式分区可有效降低区域内土地覆被复杂程度和植被物候变化引起的类内特征异质,在土地覆被代表性样本库构建以及分区分类策略实施等方面具有较高应用潜力。

关键词：物候分区/区划土地覆被分类遥感中国

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考虑颗粒形状影响的砂土剪切波速研究

岩石力学与工程学报 2024年第5期43卷 1291-1300页

作者：刘鑫徐新钰黄良兰恒星长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710054 自然资源部生态地质与灾害防控重点实验室陕西西安710054 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101

天然砂土的形状往往差异较大,为研究剪切波在不同形状砂土中的传播特性,首先选取3种不同形状的石英砂开展颗粒形状分析;其次,采用安装有弯曲元系统的三轴仪对砂土试样进行剪切波速测试及三轴剪切试验,获得3种石英砂的剪切波波速及其临... 详细信息

天然砂土的形状往往差异较大,为研究剪切波在不同形状砂土中的传播特性,首先选取3种不同形状的石英砂开展颗粒形状分析;其次,采用安装有弯曲元系统的三轴仪对砂土试样进行剪切波速测试及三轴剪切试验,获得3种石英砂的剪切波波速及其临界状态线。试验结果表明:(1)在相近的孔隙比和围压下,随着整体规则度OR降低,石英砂试样的剪切波波速Vs逐渐增大;(2)基于临界状态土力学中的状态参数,提出计算石英砂剪切波波速的归一化模型,并采用文献中的数据对模型进行验证,发现其预测精准度较好;(3)在上述模型的基础上,提出采用剪切波波速预测不同形状石英砂剪切特性的新方法。上述成果为用原位剪切波波速判别复杂形状砂土层的剪切失稳特性提供依据。

关键词：土力学石英砂颗粒形状弯曲元剪切波波速状态参数

公路建设碳排放核算与岩土工程低碳措施及碳补偿研究综述

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中国公路学报 2024年

作者：包含王耿晏长根兰恒星谢永利长安大学公路学院中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室

交通运输领域碳排放量约占全球总量的四分之一，我国作为交通大国，交通碳减排工作面临巨大挑战。近年来，学者们在碳排放核算与减排举措等方面开展了广泛研究。本文聚焦于公路建设阶段，从碳排放核算、排放端减碳及固碳端补偿三个方面... 详细信息

交通运输领域碳排放量约占全球总量的四分之一，我国作为交通大国，交通碳减排工作面临巨大挑战。近年来，学者们在碳排放核算与减排举措等方面开展了广泛研究。本文聚焦于公路建设阶段，从碳排放核算、排放端减碳及固碳端补偿三个方面对前人研究进行综述。结果表明：碳排放量核算方法绝大部分使用LCA生命周期理论模型，贯穿整个公路建设阶段，其中基础数据核算集中在排放因子法，以及与人工智能相结合的软件、平台等工具；排放端减碳主要围绕绿色土力技术、固体废弃物资源化利用技术及绿色高效工程管理三个方面，从根源上完成减碳的目标；碳补偿研究包括固碳端补偿措施与固碳效果评价，碳补偿措施集中在利用边坡植被的光合作用固碳与采用新材料增加碳汇两方面，固碳效果采用主客观结合分析法进行评价。通过分析发现，目前研究仍存在亟需解决的问题，如排放因子缺乏统一标准，使得核算误差较大；减排措施的具体减排比例欠缺综合评估方法，且与人工智能结合不紧密；碳补偿措施不够丰富，固碳效果评估方法主观性较强。未来研究应集中探讨核算方法的准确性；提出更为有效的碳减排措施，增强减排效果评估研究；采取更加多元的碳补偿措施，建立具有普遍适用性的补偿效果评估方法。本综述论文可为交通岩土领域碳减排研究提供更为全面的借鉴，助力“双碳”战略目标实现。

关键词：岩土工程公路岩土绿色技术综述碳排放核算减碳与碳补偿

低空经济发展与低空路网基础设施建设的效益和挑战

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中国科学院院刊 2024年

作者：廖小罕徐晨晨叶虎平中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室中国民用航空局低空地理信息与航路重点实验室

低空空域是一种亟待充分开发的资源，低空经济是围绕低空空域开发、利用从而发展起来的新兴经济活动。无人机作为低空飞行活动的主体，其商业化、规模化、场景化的应用正促进低空经济的繁荣。低空路网是保障规模化无人机安全、高效运行... 详细信息

低空空域是一种亟待充分开发的资源，低空经济是围绕低空空域开发、利用从而发展起来的新兴经济活动。无人机作为低空飞行活动的主体，其商业化、规模化、场景化的应用正促进低空经济的繁荣。低空路网是保障规模化无人机安全、高效运行的有效手段，也是低空交通的关键新型基础设施。历史表明，对交通基础设施的公共投资是一种有力促进经济发展的政策工具。因此，对低空路网基础设施的投资和建设也将促进低空经济的全面发展，带来极大的社会经济效益。针对当前低空经济科学定义和发展路线模糊等问题，文章尝试从地理学角度，提供一种通过构建低空路网基础设施及空域收益机制来释放低空经济发展潜力的技术方案。

关键词：低空经济低空路网低空基础设施空域收益

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基于GAN-DCNN的树叶识别

林业科学 2024年第4期60卷 40-51页

作者：徐竞怡张志闫飞张雯悦北京林业大学精准林业北京市重点实验室北京100083 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京101408 商汤科技研究院北京100039

【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手... 详细信息

【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手段和理论支撑。【方法】采集6种树种的树叶图像建立数据集,引入light-weight GAN对图像进行增殖和风格转换,扩充人工拍摄的树叶数据集,通过在该数据集与原数据集上分别应用AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种深度卷积神经网络进行训练,分析生成对抗网络的图像增殖技术在树叶识别中的作用。综合模型准确率和训练时间等性能指标选择最优模型,同时对模型的学习率进行调整。使用测试样本对参数优化后的模型进行验证,分析该方法在实践中的可行性和意义。【结果】基于生成对抗网络生成的样本具有高清晰度,高保真性,能够有效地辅助神经网络模型的训练工作,同时也丰富了样本类别,使之获得包含更多不同季节、形状、健康状况的树叶图像。与原始数据集相比,AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种网络在新数据集的训练上均表现出训练误差更小、验证精度更高的特点,其中学习率为0.01的ShuffleNetV2模型对该数据集的训练效果最好,训练时最高验证精度为99.7%。使用未参与训练的测试样本对该模型进行验证,模型对各树叶的识别效果较好,模型的总体识别准确率高达99.8%。与未使用GAN技术的普通深度卷积神经网络相比,本文提出的模型对树叶识别准确率明显提升。【结论】生成对抗网络可以有效地扩充图像数量,对图像进行风格转换,与深度卷积神经网络相结合,可以显著提高树叶识别准确率,适合应用于林业树叶识别领域。

关键词：树叶识别生成对抗网络深度卷积神经网络

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循环荷载下饱和黄土的剪切特性与破坏模式

吉林大学学报（地球科学版） 2024年第5期54卷 1604-1614页

作者：刘鑫覃泽华汪潇杰兰恒星长安大学地质工程与测绘学院西安710054 自然资源部生态地质与灾害防控重点实验室西安710054 资源与环境信息系统国家重点实验室(中国科学院地理科学与资源研究所) 北京100101

饱和黄土的破坏模式和剪切特性是分析黄土地基及其构筑物地震变形的基础,为了揭示循环荷载下黄土独特的强度衰减和变形劣化规律,本文开展了饱和黄土不排水动三轴试验,控制初始剪应力(q_(s))和循环剪应力(q_(c)),研究了不同初始应力状态... 详细信息

饱和黄土的破坏模式和剪切特性是分析黄土地基及其构筑物地震变形的基础,为了揭示循环荷载下黄土独特的强度衰减和变形劣化规律,本文开展了饱和黄土不排水动三轴试验,控制初始剪应力(q_(s))和循环剪应力(q_(c)),研究了不同初始应力状态下饱和黄土的动强度、孔压发展规律及破坏模式。试验结果表明:当q_(s)

关键词：破坏模式孔压初始剪应力循环剪应力循环应力比初始孔压饱和黄土重塑黄土

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面向复杂自然场景的遥感地学分区智能解译框架及初探

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地球信息科学学报 2024年

作者：王志华杨晓梅张俊瑶刘晓亮李连发董文贺伟中国科学院大学中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室

当下，面向多圈层耦合、人类干扰强烈的复杂自然场景遥感智能解译在地学研究和实际业务中常存在不好用的问题。为此，本文从遥感地学认知原理角度出发，在明晰遥感智能解译的使命是依托遥感大数据更好地辅助建立数字地球之后，认为达成... 详细信息

当下，面向多圈层耦合、人类干扰强烈的复杂自然场景遥感智能解译在地学研究和实际业务中常存在不好用的问题。为此，本文从遥感地学认知原理角度出发，在明晰遥感智能解译的使命是依托遥感大数据更好地辅助建立数字地球之后，认为达成一致的知识表征模型是解决问题的关键，进而提出遥感解译与地学认知应该耦合为一个系统，以实现“数据获取知识”与“知识引导数据”的双向驱动。在此基础上，提出以遥感地学分区为纽带的智能解译框架，以打通已有地学知识向遥感智能解译过程的输入与引导，增加解译结果与已有地学知识体系的匹配度。该框架主要依靠定量化的场景复杂性度量和地理分区知识耦合，形成面向遥感智能解译的地学分区方法以及分区样本抽样与规范，从而实现面向大区域的知识耦合下分区解译策略。通过复杂度与优化抽样实验、影像分区分割尺度优选、耕地类型细分等实验，初步揭示了本框架思路在优选样本、影像分割、耕地精细类型识别等遥感智能解译多方面均存在巨大潜力。

关键词：遥感大数据数字地球遥感智能解译信息提取地理分区/区划土地利用/覆被分类复杂自然场景场景分类地学知识图谱