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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

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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

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

基于注意力常微分方程的PM_(2.5)浓度预测及其可解释性分析

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1363-1373页

作者：王培晓张恒才张彤陆锋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 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 政务大数据应用省部共建协同创新中心福州350003

可解释的准确预测PM_(2.5)浓度变化可以有助于人类规避暴露风险,对人类健康风险评估和政策实施具有重要意义。目前已有PM_(2.5)浓度预测模型过多专注于提升模型预测精度,但忽略了模型的可解释性,造成模型可复用性和可信任度较差。鉴于此... 详细信息

可解释的准确预测PM_(2.5)浓度变化可以有助于人类规避暴露风险,对人类健康风险评估和政策实施具有重要意义。目前已有PM_(2.5)浓度预测模型过多专注于提升模型预测精度,但忽略了模型的可解释性,造成模型可复用性和可信任度较差。鉴于此,本文提出了一种兼顾模型预测精度与模型可解释性的注意力时空常微分方程模型(Attentional SpatioTemporal Ordinary Differential Equation,ASTODE)用于PM_(2.5)浓度预测任务。具体而言,本文将神经常微分方程集成至PM_(2.5)浓度预测任务中,以提升预测模型的可解释性。此外,针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中空间依赖关系的挑战,本文提出了一种新颖时空导数网络将传统神经常微分方程扩展到了时空常微分方程。针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中长期依赖关系的挑战,本文设计了一种时空注意力机制去融合多个时间节点的隐藏状态。本文采用真实的PM_(2.5)浓度数据集对提出的ASTODE模型进行了验证。实验结果表明,ASTODE模型不仅在预测精度上优于或逼近于存在的6个基线方法,并且在可视化的视角下具有良好的可解释性。

关键词： PM_(2.5)浓度预测空气污染节能减排时空预测注意力机制神经常微分方程时空常微分方程模型可解释性

耦合叶肉导度的陆面过程模型最大叶肉导度参数的敏感性分析

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生态学报 2024年第1期44卷 271-282页

作者：陈美玲袁国富陈报章中国科学院地理科学与资源研究所生态网络观测与模拟重点实验室北京100101 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 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 气象防灾减灾湖南省重点实验室长沙410118

陆面过程模型添加叶肉导度能有效改善模型模拟的CO_(2)施肥效应精度,但叶肉导度模拟受最大叶肉导度参数取值的影响,优化模型中最大叶肉导度参数是改进陆面过程模型叶肉导度和CO_(2)施肥效应模拟的重要途径。以EALCO(Ecological Assimila... 详细信息

陆面过程模型添加叶肉导度能有效改善模型模拟的CO_(2)施肥效应精度,但叶肉导度模拟受最大叶肉导度参数取值的影响,优化模型中最大叶肉导度参数是改进陆面过程模型叶肉导度和CO_(2)施肥效应模拟的重要途径。以EALCO(Ecological Assimilation of Land and Climate Observations)模型为例添加叶肉导度,通过人为改变最大叶肉导度值的取值,分析模型输出结果对最大叶肉导度的响应,揭示最大叶肉导度参数在模型中的敏感性,并与已有研究结果或观测数据比较,探讨耦合叶肉导度的陆面过程模型最大叶肉导度参数优化的途径。模拟试验以美国哈佛森林典型温带落叶阔叶林生态监测站(US-Ha1 site, Harvard Forest Environmental Monitoring site)数据为驱动。结果显示:(1)随最大叶肉导度增加,总初级生产力(GPP, Gross Primary Production)模拟精度增加,但最大叶肉导度取值大于1.0 mol m^(-2)s^(-1)后模拟精度改善有限,最大叶肉导度小于1.0 mol m^(-2)s^(-1)时GPP模拟精度对最大叶肉导度变化响应敏感;(2)证实了叶肉导度与气孔导度之间存在明显线性关系,最大叶肉导度取值的变化能明显影响这种线性关系的斜率。当最大叶肉导度取值从0.5 mol m^(-2)s^(-1)增加到1.2 mol m^(-2)s^(-1)时,气孔导度与叶肉导度的比值从0.75左右降至0.36,这个结果表明,通过明确某一植被功能型叶肉导度与气孔导度比值,可以间接确定模型最大叶肉导度的合理取值范围;(3)证实了陆面过程模型添加叶肉导度能改进CO_(2)施肥效应模拟精度,最大叶肉导度值能影响施肥效应模拟结果,当最大叶肉导度高于0.57 mol m^(-2)s^(-1)后,随最大叶肉导度增加,模拟GPP随大气CO_(2)浓度增加的增长率呈下降趋势;(4)在月尺度上叶肉导度模拟对最大叶肉导度值的敏感性随不同生长季而不同,在生长盛期的7、8月份最大叶肉导度对叶肉导度模拟结果影响最大,其次是5、6、9月份等生长次盛期,其他月份的影响较小。

关键词：陆面过程模型最大叶肉导度 GPP增长率叶肉导度 EALCO模型

遥感影像地学分析的地理学原理及等级斑块建模框架

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遥感学报 2024年第6期28卷 1412-1424页

作者：王志华杨晓梅刘岳明刘彬张俊瑶刘晓亮孟丹郜酷曾晓伟丁亚新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 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉102405 河南理工大学测绘与土地信息工程学院焦作454000

单纯借鉴图像处理、计算机视觉技术,难以从根本上解决遥感地学分析问题。为此,以面向对象影像分析范式为例,剖析区域、尺度、格局与功能的地理学原理,将遥感影像地学分析视为基于遥感影像信息的精细尺度下地理空间区域划分、等级结构表... 详细信息

单纯借鉴图像处理、计算机视觉技术,难以从根本上解决遥感地学分析问题。为此,以面向对象影像分析范式为例,剖析区域、尺度、格局与功能的地理学原理,将遥感影像地学分析视为基于遥感影像信息的精细尺度下地理空间区域划分、等级结构表达、空间结构推断空间功能的过程。在此基础上,提出基于等级斑块建模的循环迭代式遥感影像地学分析框架。该框架,首先由遥感影像与其它地理信息数据和知识共同构建能够表达地理空间的等级斑块模型;然后,依托等级斑块模型的上下层次关系和遥感影像特征,协同实现对象的精准识别;进而,使用精准识别结果更新等级斑块模型,提供更为精准的上下层次关系特征,从而实现后续迭代过程中更高精度的识别。此外,还提出了实现该框架的10条建议,例如为不同地理要素构建不同的等级斑块模型。该框架提供了一种地学知识引导下的遥感大数据智能解译思路,有望实现地学知识自动积累更新和遥感智能解译精度提升的协同互促。

关键词：地理信息科学遥感地学分析面向对象分类遥感智能解译面向地理对象影像分析地学知识图谱对地观测格局尺度区域等级斑块遥感大数据

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我国城市水源水库水质风险成因及对策

湖泊科学 2024年第1期36卷 1-16页

作者：朱广伟许海朱梦圆肖曼国超旋邹伟张运林秦伯强中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室/湖泊与流域水安全全国重点实验室南京210008

我国城市水源中约40%为湖泊或水库,且大部分为水库,因此水源水库的水质状况对我国城市安全极其关键。本文综述了我国水源水库水质问题研究进展,分析了22个代表性水源水库的周年水质状况。结果发现,当前我国城市水源水库水质风险类型主... 详细信息

我国城市水源中约40%为湖泊或水库,且大部分为水库,因此水源水库的水质状况对我国城市安全极其关键。本文综述了我国水源水库水质问题研究进展,分析了22个代表性水源水库的周年水质状况。结果发现,当前我国城市水源水库水质风险类型主要是异味问题、藻类水华、铁锰超标、有机质偏高、营养盐超标等。引发水源水库水质问题的主要原因包括流域开发强度过大、库底淤积及内源释放、生态系统结构失衡、气候与水文异常变化等。针对上述主要问题,提出了构建在线水质监测预警体系、控制流域土地开发强度、构建面源拦截及流域净化系统、疏浚底泥、优化生态系统结构、实施应急曝气与控藻工程、完善流域生态保护法律法规等多种水源水库水质安全保障技术措施。鉴于水源水库水质及水生态对暴雨、高温热浪等极端气象响应敏感而复杂,在当前极端天气事件频发、强度不断增加的气候背景下,还应加强水库生态学基础研究,以深入理解水源水库水质对气候变化的响应机制,提高水库水安全保障科技支撑能力,满足我国城市高质量发展的水资源需求。

关键词：水源地水库嗅味物质藻类水华生物操纵水安全

黔中城市生态功能区生态环境质量动态评估及其驱动因素分析

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地球物理学进展 2024年

作者：李文艳兰安军范泽孟王丹中国科学院大学资源与环境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贵州师范大学地理与环境科学学院

黔中城市生态功能区作为西南典型喀斯特城市建设的核心区和增长极。针对如何全面厘清和评估该区域生态环境质量的时空动态趋势的科学问题，该论文基于GEE云平台，在运用遥感生态指数和像元二分模型对黔中城市生态功能区的生态环境质量... 详细信息

黔中城市生态功能区作为西南典型喀斯特城市建设的核心区和增长极。针对如何全面厘清和评估该区域生态环境质量的时空动态趋势的科学问题，该论文基于GEE云平台，在运用遥感生态指数和像元二分模型对黔中城市生态功能区的生态环境质量、植被覆盖度进行时空信息提取的基础上，综合集成Moran’s I指数与地理探测器，定量识别和判定分析生态质量变化的关键因素和驱动机理。研究结果表明，黔中城市生态功能区的生态质量在2001～2020年间整体呈正向变化趋势，遥感生态指数由0.742上升至0.796，植被覆盖度由0.588上升至0.758，两者空间分布及演变趋向基本相同，相关性高达0.893；其中生态环境质量改善区域主要集中在福泉市、乌当区、黔西市、开阳县等区域，其生态质量均值分别提升9.34%、7.48%、7.32%、6.46%，而花溪区、观山湖区、白云区、平坝区等城市的生态环境质量则呈下降趋势，分别下降4.62%、2.77%、2.54%、2.15%。生态环境质量的驱动因素判定显示，以植被覆盖度为主的自然因素、土地利用和人口密度为主的人为因素是影响黔中城市生态功能区生态环境质量的主导性因素，该研究可为贵州省提升城市生态文明建设和加速社会经济可持续发展提供辅助决策依据。

关键词： Google Earth Engine 遥感生态指数植被覆盖度时空变化特征黔中城市生态功能区

基于流域系统模拟一情景优化的精细治理决策支持方法

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地理学报 2024年第1期79卷 58-75页

作者：秦承志朱良君申申吴彤肖桂荣吴升陈芸芝汪小钦冯险峰朱阿兴陆锋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 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 数字中国研究院(福建) 福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 南京师范大学地理科学学院南京210023 威斯康星大学麦迪逊分校地理系美国麦迪逊WI 53706

面向美丽中国生态文明建设所需,亟待有效实现流域精细治理的科学决策,以根据流域综合治理愿景目标,优化流域管理措施(BMP)的空间布局方案(即BMP情景)、制定符合实际需求的实施路线图。对此,“流域系统模拟—情景优化”方法框架近年展现... 详细信息

面向美丽中国生态文明建设所需,亟待有效实现流域精细治理的科学决策,以根据流域综合治理愿景目标,优化流域管理措施(BMP)的空间布局方案(即BMP情景)、制定符合实际需求的实施路线图。对此,“流域系统模拟—情景优化”方法框架近年展现出广阔应用前景。本文介绍了该框架在应对实际应用需求中尚存的一系列问题,开展了体系性的方法研究:①提出新的流域过程建模框架,以兼顾建模灵活性和高性能计算、高效实现流域系统模拟;②提出以坡位单元作为BMP空间配置单元、并在情景优化过程中可进行单元边界动态调整的BMP情景优化方法,可有效考虑流域综合治理的经验知识,保障优化结果合理性;③提出考虑分阶段投资约束的BMP情景实施次序优化方法,可推荐出符合实际落地需求的实施路线图;④设计研发用户友好的参与式流域规划系统,供各方利益相关者协商决策。通过典型小流域应用案例验证了上述新方法、工具和原型系统的有效性和实用价值。

关键词：流域系统模拟流域管理措施情景分析智能优化决策支持