检索结果-南通市图书馆

基于稳健随机分隔森林的 GNSS位移序列粗差实时检测方法

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大地测量与地球动力学 2024年第3期44卷 240-245页

作者：张鸣之王鑫宇赵文祎吴明魁清华大学工程物理系北京市100084 中国地质环境监测院北京市100081 自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心北京市100081 武汉大学测绘学院武汉市430079 中国地质大学(北京)信息工程学院北京市100083 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉市430074

受GNSS硬件设备、通讯链路以及观测环境等因素影响,GNSS位移监测数据往往包含粗差,无法反映真实的变形特征。针对该问题,本文提出将稳健随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法应用于GNSS位移监测数据粗差实时检测。仿真数据... 详细信息

受GNSS硬件设备、通讯链路以及观测环境等因素影响,GNSS位移监测数据往往包含粗差,无法反映真实的变形特征。针对该问题,本文提出将稳健随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法应用于GNSS位移监测数据粗差实时检测。仿真数据处理结果表明,RRCF算法粗差实时检测的准确率、精确率与召回率分别优于95%、98%、96%。地质灾害位移监测数据处理结果表明,GNSS位移监测数据发生异常突变时,RRCF方法检测结果与实际异常值情况吻合且误判率较低。总体而言,RRCF算法对GNSS位移监测数据异常实时检测的准确率和可用性均较好。

关键词：稳健随机分割森林异常值检测 GNSS位移变形监测

耦合混合像元分解和混合元胞模拟的土地覆盖变化推演

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地球信息科学学报 2024年第7期26卷 1611-1628页

作者：曹玮肖瑶梁迅关庆锋中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉430078 北京辰安科技股份有限公司北京100094 中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心武汉430078

元胞自动机(CA)是土地利用/土地覆盖变化模拟的重要工具。以往基于纯质元胞的CA模型忽略了元胞内部的混合土地覆盖结构,难以模拟现实中混合土地系统在快速城市化进程的连续演化。而混合元胞CA模型(MCCA)虽能较好地处理这一问题,却因难... 详细信息

元胞自动机(CA)是土地利用/土地覆盖变化模拟的重要工具。以往基于纯质元胞的CA模型忽略了元胞内部的混合土地覆盖结构,难以模拟现实中混合土地系统在快速城市化进程的连续演化。而混合元胞CA模型(MCCA)虽能较好地处理这一问题,却因难以获取精细尺度的混合结构数据而不易于推广。为了解决这个问题,本研究提出了耦合混合像元分解方法和MCCA模型的模拟分析框架,利用混合像元分解算法从Landsat影像中直接获取MCCA模型所需的亚元胞尺度混合结构数据;并利用SHAP方法挖掘亚元胞尺度土地覆盖变化的驱动力。本文以武汉市为研究区开展了实验,研究结果表明:①耦合模型在混合土地结构的空间格局表征以及未来变化模拟方面具有较高的准确性(解混精度高于0.8,mcFoM指数达到0.38);②本文的耦合模型能够在有效模拟精细尺度的土地覆盖动态变化及其比例关系的同时,发现区域土地覆盖变化的相关规律。例如:未来的土地覆盖结构变化主要集中在建成区附近,土地混合度将经历先增后减的过程,靠近公司企业、市政府和高人口、高GDP是不透水面扩张的重要驱动因素,在离高铁站相对较远的地方,不透水面比近处增长更加明显;③本文模型模拟的未来土地覆盖变化趋势与武汉市的未来规划布局相符,多情景间的对比体现了MCCA模型在精确捕捉像元间土地覆盖比例细微差异方面的能力。本研究通过耦合遥感领域的混合像元分解方法和gis领域的混合元胞CA模型,解决了混合土地覆盖模拟缺乏精细尺度数据源的问题,实现了在亚像元尺度下的未来混合土地覆盖结构变化模拟,可为城市管理和规划决策提供新的方法与工具。

关键词：土地利用变化土地覆盖地理模拟混合元胞元胞自动机混合像元分解

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隧道围岩最大可移动块体求解及其应用

岩土工程学报 2024年

作者：张敏思杨勇王述红查文华东北大学资源与土木工程学院东华理工大学江西省地质环境与地下空间工程研究中心

由于结构面的隐蔽性，目前的勘察技术无法精确获取每条结构面的定位及力学参数，仅能根据出露情况获取产状信息。而结构面的定位是求解块体的关键因素，因此有必要考虑不同定位情况下结构面与开挖面的所有组合，并找到最不利情况，为工... 详细信息

由于结构面的隐蔽性，目前的勘察技术无法精确获取每条结构面的定位及力学参数，仅能根据出露情况获取产状信息。而结构面的定位是求解块体的关键因素，因此有必要考虑不同定位情况下结构面与开挖面的所有组合，并找到最不利情况，为工程开挖提供预测及评价。本文在构建节理锥的基础上，提出了一种投影平移法，实现了任意柱状开挖面上最大可移动区域的求解。在此基础上，采用离散-切割-组合方法重构了曲面块体。首先，设置一组放射状虚拟结构面对锥形块体进行切割，完成块体的单元离散；其次，在面单元分类的基础上提出了曲面切割单元的详细算法。最后对切割后的单元进行分类组合，实现了曲面块体的重构。基于VC++和OpenGL开发了三维可视化程序，通过算例和工程实例验证了算法的精度、适用性及鲁棒性。最大可移动块体程序可用于隧道走向的选择，为工程设计提供依据。

关键词：块体理论最大关键块体隧道工程节理岩体

灾后无人机自组网高动态多信道TDMA调度算法

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西安电子科技大学学报 2024年第2期51卷 56-67页

作者：孙彦景李林王博文李松中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心江苏徐州221008

以自然灾害、事故灾难为主要类型的极端突发事件对应急通信网络快速重组与灾情信息实时回传提出了严峻挑战,亟需构建具备快速响应能力、按需动态调整的应急通信网络。为了在断电、断路、断网“三断”极端条件下实现灾情信息实时回传,可... 详细信息

以自然灾害、事故灾难为主要类型的极端突发事件对应急通信网络快速重组与灾情信息实时回传提出了严峻挑战,亟需构建具备快速响应能力、按需动态调整的应急通信网络。为了在断电、断路、断网“三断”极端条件下实现灾情信息实时回传,可通过多无人机形成飞行自组网对受灾区域进行网络通信覆盖。针对灾后复杂环境受限条件下飞行自组织网络通信资源调度不合理引起的信道冲突问题,提出了基于Q-learning的自适应多信道时分多址调度算法。根据无人机间的链路干扰关系建立顶点干扰图,结合图着色理论,将高动态场景下多信道时分多址调度问题抽象为动态二重着色问题。考虑无人机的高速移动性,通过自适应调整Q-learning的学习因子,实现算法的收敛速度与最优解探索能力的权衡优化,以适应高动态的网络拓扑。通过仿真实验证明,所提算法可以实现网络通信冲突和收敛速度的权衡优化,能够解决灾后高动态场景下资源分配决策与快变拓扑适配问题。

关键词：无人机多信道时分多址图论自适应Q-learning

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基于冬小麦高光谱图像的天然气微泄漏胁迫区域提取

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 770-776页

作者：李辉刘姁升蒋金豹陈绪慧张帅唐珂赵新伟杜兴强玉龙飞雪中国四维测绘技术有限公司北京100086 鄂尔多斯应用技术学院内蒙古鄂尔多斯017000 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 生态环境部卫星环境应用中心北京100094 中国资源卫星应用中心北京100094

天然气在能源结构中逐渐占据重要地位。由于天然气管道和储气库常年埋藏于地下,无氧腐蚀、自然灾害、注入井和管道口松懈等因素会导致气体发生泄漏。在地下储存天然气大规模泄漏之前确定泄漏点的位置并做出早期判断和预警十分必要。以... 详细信息

天然气在能源结构中逐渐占据重要地位。由于天然气管道和储气库常年埋藏于地下,无氧腐蚀、自然灾害、注入井和管道口松懈等因素会导致气体发生泄漏。在地下储存天然气大规模泄漏之前确定泄漏点的位置并做出早期判断和预警十分必要。以冬小麦为研究对象,采集4期高光谱图像数据,融合其图像、空间、时相特征,探寻天然气胁迫下冬小麦胁迫范围半径和时长之间的关系,并间接探测天然气微泄露点。一方面对连续统去除后的冬小麦高光谱图像数据进行连续小波变换并利用CWT_(mexh)指数[CWT_(mexh)=CW_(770)^(2)/(1-CW_(487))×CW_(550)]对高光谱胁迫组图像进行微泄露点信息提取,另一方面提取高光谱图像数据的PCA特征,基于SVM分类器提取天然气胁迫区域。最后将天然气微泄露识别结果进行数学形态学分析,并利用最小二乘对胁迫区域进行圆曲线拟合,探索天然气泄漏胁迫半径与胁迫天数的关系。结果表明:(1)CWT_(mexh)指数应用到成像高光谱数据表现出较好的识别性能;(2)SVM分类器可基于光谱差异性特征识别冬小麦胁迫区域,分类精度较好,最大分类精度可以达到99.25%,Kappa系数为0.97,且识别精度随天然气胁迫持续而增加;(3)冬小麦受胁迫区域半径和通气天数呈现强烈的线性相关。因此,结果表明,在冠层尺度和低空尺度通过高光谱遥感监测地表植被间接识别天然气微泄漏点具有可行性,可以预测地下天然气微泄漏随着时间变化引起的胁迫区域变化。该工作为星载高光谱遥感监测地下储存天然气泄漏点提供科学依据,为以后的工程应用提供技术支持。

关键词：天然气微泄漏冬小麦高光谱图像空间特征

全球地表覆盖时空变化交互式知识地图集设计与表达方法

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测绘通报 2024年第2期 26-31页

作者：代如玉遆鹏梅宇霆万芳奕李志林陈军朱秀丽刘万增西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756 国家基础地理信息中心北京100044 自然资源部时空信息与智能服务重点实验室北京100044 湖北珞珈实验室湖北武汉430079

地图集是呈现地表覆盖知识的高效表达工具。然而现有地图集仅面向预定区划的知识内容展示,难以满足用户对不同兴趣区域的个性化需求,从而导致图集实用性较差。另外,传统地图集图幅版面布局主要以不同信息的拼合模式为主,难以体现知识所... 详细信息

地图集是呈现地表覆盖知识的高效表达工具。然而现有地图集仅面向预定区划的知识内容展示,难以满足用户对不同兴趣区域的个性化需求,从而导致图集实用性较差。另外,传统地图集图幅版面布局主要以不同信息的拼合模式为主,难以体现知识所包含信息的关联性,从而不利于用户较快的理解知识内容。为满足地图应用的个性化和知识服务需求,本文基于三期GlobeLand30数据,进行近20年全球地表覆盖时空变化地图集编研工作。除了制作了从宏观角度反映全球、大洲和国家尺度的地表覆盖分布和变化图幅集,还采用用户交互式选择感兴趣区域的方式实时化生成地表覆盖时空变化知识,并提供用户选择不同的知识可视化表达形式和图-文双向交互功能,从而以更为个性化和易懂的方式展示地表覆盖时空变化知识内容。

关键词：知识地图全球地表覆盖数据知识可视化知识组织交互设计

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低秩张量嵌入的高光谱图像去噪神经网络

遥感学报 2024年第1期28卷 121-131页

作者：涂坤熊凤超侯雪强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 中国酒泉卫星发射中心酒泉732750

随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的... 详细信息

随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的研究方向。高光谱图像的空间关联、光谱关联和空间—光谱联合关联导致干净的高光谱图像存在低维子空间中。低秩先验是高光谱图像普遍的物理性质,然而基于低秩表示的方法通常需要复杂的参数设置和计算。基于深度学习方法直接从数据中学习到干净图像的先验信息,具有较强的表达能力,但依赖大量数据且缺乏对高光谱图像物理知识如低秩性的有效利用。为了解决这些问题,本文利用高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提出一种低秩张量嵌入深度神经网络方法,可以有效去除高光谱图像中的噪声。该方法采用低秩张量分解模块对高光谱图像的特征图进行低秩表示,通过全局池化和卷积等操作完成秩一向量的生成和低秩张量的重构。同时,将低秩张量分解模块与Unet相结合,对浅层特征进行低秩张量表示,以捕捉高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提高了模型的去噪能力。当噪声标准差在[0—95]时,算法可以取得41.02 dB的PSNR和0.9888的SSIM。仿真数据和真实数据实验结果表明,所提出的低秩深度神经网络方法去噪效果优于其他方法。

关键词：高光谱图像去噪深度神经网络低秩张量表示知识驱动深度学习 CP分解 U-Net

基于Hydrolight模型的太湖SDGSAT-1卫星悬浮物浓度反演研究

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航天返回与遥感 2024年第1期45卷 174-186页

作者：王雅萍胡雪可李家国姜晟陈兴峰赵利民陈洪真河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 江苏省环境监测中心南京210019

利用卫星遥感反演水体中的悬浮物浓度对水质监测和保护具有重要意义,在悬浮物浓度反演过程中,如何避免或最大程度降低水体中叶绿素a、有色可溶性有机物(Colored Dissolved Organic Matter,CDOM)的干扰是当前的技术难点。文章针对可持续... 详细信息

利用卫星遥感反演水体中的悬浮物浓度对水质监测和保护具有重要意义,在悬浮物浓度反演过程中,如何避免或最大程度降低水体中叶绿素a、有色可溶性有机物(Colored Dissolved Organic Matter,CDOM)的干扰是当前的技术难点。文章针对可持续发展科学卫星1号(SDGSAT-1)MII传感器,利用Hydrolight辐射传输模型,从理论上挖掘只与悬浮物强相关的反演因子,以此构建适用于MII影像的太湖悬浮物浓度反演模型,通过水体的实测数据和遥感数据对模型应用效果进行验证。结果表明:反演因子R′(B_5/B_3)与悬浮物浓度为强相关,同时与叶绿素a、CDOM浓度弱相关;利用R′(B_5/B_3)作为反演因子构建的幂函数模型为最优反演模型;将幂函数模型分别应用于实测数据和2022年5月4日的太湖SDGSAT-1 MII数据,两次验证试验显示反演结果和现场测量结果具有较强一致性,模型适用性较好。该研究可为SDGSAT-1卫星在湖泊水体悬浮物浓度监测、水资源评估与保护等提供一些技术参考。

关键词：悬浮物浓度反演可持续发展科学卫星1号相关性水体辐射传输模拟遥感应用

改进HarDNet-MSEG的遥感影像水体信息提取方法

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地球信息科学学报 2024年第7期26卷 1745-1762页

作者：郭慧琳谢元礼胡李发雍佳乐李云梅孙韶启西北大学城市与环境学院西安710127 陕西省遥感与地理信息工程研究中心西安710127

准确有效地提取水体信息,对于水资源监测、管理和应用等方面具有重要意义。由于水体形状、大小和分布的多样性以及场景的复杂性,如何高效准确地从遥感影像中提取出水体仍具有挑战性。传统的方法虽然可以从遥感图像中提取水体,但由于异... 详细信息

准确有效地提取水体信息,对于水资源监测、管理和应用等方面具有重要意义。由于水体形状、大小和分布的多样性以及场景的复杂性,如何高效准确地从遥感影像中提取出水体仍具有挑战性。传统的方法虽然可以从遥感图像中提取水体,但由于异物同谱其提取精度往往难以满足实际应用要求。因此,迫切需要先进的高性能技术来提高水体提取的效率和准确性。将深度学习与遥感技术相结合可以充分发挥深度学习的优势,有效帮助准确地提取水体信息。目前以深度学习的方法提取水体信息面临的挑战仍是多尺度特征融合、耗时长和参数多。HarDNet-MSEG(Harmonic DenseNet-MSEG)模型拥有较高的分割精度和较快的推理速度,为进一步充分利用来自通道和空间位置层面的相关信息以及提高模型的分割精度,本文以HarDNet-MSEG为网络框架,设计了一种名为HAM(Hybrid Attention Mechanism)的注意力机制,将其嵌入到HarDNet-MSEG网络中以探究其在网络中的最佳位置,在相同的实验环境下与其他注意力机制、经典网络算法以及传统的方法进行一系列的对比实验,并测试该模型在其他数据集上的通用性。结果表明,HAM模块在HarDNet-MSEG网络的较浅层处表现最出色。与其他注意力机制相比,HAM模块取得了更高的性能,MIoU、FWIoU和PA分别达到了94.0687%、97.7374%和99.3205%。与DeepLabV3+、U-Net和PSPNet等经典模型相比,HarDNet-MSEG-HAM1模型不仅有最好的MIoU,参数量、计算量和训练时间各方面都表现出卓越的性能。与传统方法相比,HarDNet-MSEG-HAM1模型具有显著的优势,同时该模型在其他数据集上也表现出了良好的性能。最后,成功提取了青藏高原内流流域的2013、2016、2019和2022年4期湖泊,并对其面积变化进行了分析。一系列的实验数据表明,该模型在水体提取任务中的优越性与鲁棒性。本论文预期可以为从复杂场景的遥感影像中提取水体信息提供方法和相关数据支持。

关键词：水体提取深度学习 HarDNet-MSEG 混合注意力机制语义分割多尺度特征青藏高原遥感影像