检索结果-南通市图书馆

热带地理 2005年第1期25卷 53-53页

作者：钟凯文广州地理研究所信息中心

由广州地理研究所和广东省农业厅信息中心共同建设的“广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室”建设项目于2005年1月31日在广州地理所通过验收。

关键词：广州广东农业厅信息中心建设项目科技厅处长重点实验室华南师范大学嘉宾

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粤北山区梯田撂荒空间分异特征与影响机制分析

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农业工程学报 2025年

作者：吴钊骏李升发李秀彬宋军杜建会黄康高子雅许承祐广州大学地理科学与遥感学院广东省科学院广州地理研究所广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室/广东省地理空间信息技术与应用公共实验室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中国科学院大学中山大学地理科学与规划学院

梯田是山区重要的耕地资源，但随着城镇化进程的推进，梯田撂荒现象愈发显著，揭示梯田撂荒的空间分异特征与影响机制能为山区梯田的可持续利用提供参考与借鉴。该研究构建分布特征指标体系，采用平均最近邻指数、独立样本T检验和二元lo... 详细信息

梯田是山区重要的耕地资源，但随着城镇化进程的推进，梯田撂荒现象愈发显著，揭示梯田撂荒的空间分异特征与影响机制能为山区梯田的可持续利用提供参考与借鉴。该研究构建分布特征指标体系，采用平均最近邻指数、独立样本T检验和二元logistics回归模型，基于土地边际化理论揭示梯田撂荒的分布特征、聚集模式、邻域效应与影响因素，并从“成本—收益”视角总结梯田撂荒的影响机制。结果表明：1）梯田撂荒具有明显的地形和区位梯度分布特征，坡度、高程和耕作高差越大，耕作距离、到最近道路距离越远，且离林地越近的梯田更容易遭到撂荒。2）耕作梯田与撂荒梯田的平均最近邻指数分别为0.295和0.349，两者均具有聚集特性，其中撂荒梯田的聚集程度较低。3）相较于撂荒坡耕地，撂荒梯田具有更强的邻域效应，在距撂荒地10m范围内梯田撂荒率超过60%。4）在地块尺度上，梯田是否撂荒受到梯田地块禀赋的影响，其中地形条件、耕作距离、形状指数等变量与梯田撂荒呈现正相关，梯田质量、地块连片度等变量与梯田撂荒呈现负相关。梯田撂荒的根本原因是城市化导致的农业务工成本上升，而梯田的地块禀赋会影响耕作的成本与收益进而促使农户做出撂荒决策，同时撂荒梯田的邻域效应将形成负反馈机制进一步促使梯田撂荒扩散。

关键词：土地边际化梯田撂荒分布特征聚集特征邻域效应影响机制粤北山区

基于“度量-语义-决策”空间的自动驾驶决策

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武汉大学学报(信息科学版) 2025年

作者：应申石群智李玉顾江岩李必军武汉大学资源与环境科学学院武汉大学地理信息系统教育部重点实验室武汉大学地球空间信息技术协同创新中心武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

自动驾驶是一个跨学科的集成领域，研究者一般将自动驾驶系统分为感知、规划、控制三个模块，但三个模块内具体任务存在较大差异，模块之间的交互关系不够明确，系统在面对复杂且多样的交通场景会表现出不足。同时，端到端的自动驾驶系... 详细信息

自动驾驶是一个跨学科的集成领域，研究者一般将自动驾驶系统分为感知、规划、控制三个模块，但三个模块内具体任务存在较大差异，模块之间的交互关系不够明确，系统在面对复杂且多样的交通场景会表现出不足。同时，端到端的自动驾驶系统具备可解释性不足的问题。提出了自动驾驶“度量-语义-决策”空间决策链条，旨在针对感知、规划、控制自动驾驶系统这种流水线关系进行补充以及在一定程度上增添端到端的自动驾驶系统的可解释性，分别构建位置与几何、语义类别、规则与推理三个空间，其中度量空间提供自动驾驶交通环境中的统一时空基准以及要素位置、几何信息，语义空间提供要素类别、移动性、危险性、规则的多维信息表达，决策空间基于度量空间与语义空间实施交通规则转换、全局路径规划、局部车道规划、引导线生成、运动控制等功能。该决策链条明确了各空间内自动驾驶任务的具体内容，分析了空间之间任务的关联关系以及高精地图对三个空间的支撑作用，并以路口场景决策为例，分析了该决策链条的实际应用流程。

关键词：自动驾驶系统自动驾驶决策 “度量-语义-决策”空间高精地图交通规则

近40年内蒙古近地表土壤冻融状态时空演变特征解析

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水土保持研究 2025年第1期32卷 148-159页

作者：田鑫萨楚拉孟凡浩罗敏王牧兰张翔张昊琛内蒙古师范大学地理科学学院呼和浩特010022 内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室呼和浩特010022 内蒙古自治区土地储备中心呼和浩特010041

[目的]解析内蒙古近地表土壤冻融状态的时空分异及变化规律并量化驱动因素的影响,为区域生态环境保护及基础设施建设提供理论依据。[方法]基于ERA5-LAND土壤温度数据,利用Sen趋势分析(Theil-Sen median)、Mann-Kendall检验和多元回归残... 详细信息

[目的]解析内蒙古近地表土壤冻融状态的时空分异及变化规律并量化驱动因素的影响,为区域生态环境保护及基础设施建设提供理论依据。[方法]基于ERA5-LAND土壤温度数据,利用Sen趋势分析(Theil-Sen median)、Mann-Kendall检验和多元回归残差分析,对内蒙古地区近40年地表土壤冻融状态的时空演变特征及其驱动因素进行了分析。[结果](1)近40年内蒙古地区秋冬始冻期和完全冻结期起始日期呈推迟趋势,变化速率分别为0.54 d/10 a和0.45 d/10 a;在空间分布上,随着经纬度的增加逐渐提前。冬春解冻期和完全融化期起始日期呈提前趋势,变化速率分别为2.17 d/10 a和2.15 d/10 a;空间上随着经纬度的增加逐渐推迟。(2)秋冬始冻期、完全冻结期和冬春解冻期的发生天数呈减少趋势,变化速率分别为0.10 d/10 a,2.61 d/10 a和0.27 d/10 a,而完全融化期的发生天数则以2.68 d/10 a的速率在增加。空间分布上,除完全冻结期呈东北向西南逐渐减少的趋势,其余3个阶段均呈东北向西南逐渐增加的趋势。(3)不同土壤冻融状态受气候变化和人类活动共同驱动影响的面积占比最大,其次为单独由气候变化驱动影响的面积占比,单独由人类活动驱动影响的面积占比最小。[结论]近地表土壤冻融状态的时空分异及变化规律明显,不同区域不同土壤冻融状态的驱动力各不相同,对内蒙古地区生态环境保护及基础设施建设意义重大,未来应更加深入分析气候变化及人类活动对其的影响。

关键词：地表土壤冻融时空演变特征内蒙古气候变化人类活动

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面向城市雨洪模拟的地表汇流特性DEM增强表达

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地球信息科学学报 2025年

作者：李海洋吕朋超江岭梁明黄敏敏杨灿灿张大鹏安徽大学资源与环境工程学院滁州学院地理信息与旅游学院安徽省实景地理环境重点实验室安徽省遥感与地理信息工程研究中心

数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）作为城市雨洪模拟中不可或缺的输入驱动，很大程度上决定了模拟精度。然而，现有研究大多数注重地表高程表达，忽略了地表汇流特性对积水扩散过程的影响。尤其在复杂城市地形环境中，传统... 详细信息

数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）作为城市雨洪模拟中不可或缺的输入驱动，很大程度上决定了模拟精度。然而，现有研究大多数注重地表高程表达，忽略了地表汇流特性对积水扩散过程的影响。尤其在复杂城市地形环境中，传统DEM难以充分捕捉汇流特性，导致模拟精度受到制约。因此，本文提出了一种基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法。该方法从形态特征和水文特征角度分析城市地形对象的汇流特性，系统解析城市地形对象间的汇流关系，根据汇流关系约束将汇流特性有效融入传统DEM，从而增强DEM对地表汇流特性的表达能力。本文选取南京市鼓楼区作为研究区，基于SWMM模型和有源扩散算法进行雨洪数值模拟，验证DEM增强表达效果。结果表明：(1) DEM增强表达后，研究区内10.78%栅格的流向发生变化，主要分布在地形对象及其边缘；增强DEM的标准差、变异系数等指标均明显优于原始DEM；(2)较基于原始DEM的模拟结果，基于增强DEM的雨洪模拟积水面积减少，平均积水深度增加，能够更准确地捕捉地形特征对径流路径和积水分布的影响，模拟结果更接近实际情况。本文提出的DEM增强方法能够有效表达城市地表的汇流特性，提高了积水扩散模拟结果的合理性，为城市雨洪的精细化模拟提供了技术支持。

关键词： DEM 增强表达城市地形城市地形对象形态特征水文特征汇流特性雨洪数值模拟

城市化背景下京津冀地区遥感植被物候的变化特征

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应用生态学报 2025年

作者：花艺玮孟丹胡非凡赵月张聪聪李小娟首都师范大学资源环境与旅游学院水资源安全北京实验室北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地资源环境与地理信息系统北京市重点实验室保定市自然资源和规划局

城市环境面临不透水面增加、城市热岛效应加剧以及空气污染严峻等多重挑战，对城市的植被物候造成一定影响。本研究对2002—2021年京津冀地区的MOD13Q1增强植被指数数据进行时间序列重构，基于动态阈值法提取出关键植被物候参数，探究... 详细信息

城市环境面临不透水面增加、城市热岛效应加剧以及空气污染严峻等多重挑战，对城市的植被物候造成一定影响。本研究对2002—2021年京津冀地区的MOD13Q1增强植被指数数据进行时间序列重构，基于动态阈值法提取出关键植被物候参数，探究动态城市化梯度下植被物候的变化特征。结果表明：研究期间，京津冀东南部地区的生长季开始期(SOS)较早、中部和西南部地区的生长季结束期(EOS)较晚，中部和东南部地区的生长季长度(GSL)较长；京津冀大部分地区的SOS提前，EOS推迟，导致GSL显著延长。不同植被类型的物候趋势总体一致，但具体表现各异：农田的SOS提前幅度最大，森林的EOS推迟幅度最大，农田的GSL延长幅度最大。2002—2021年，不透水面占比(ISP)每增加10%，SOS平均提前1.28 d，EOS平均会推迟1.33 d，GSL平均延长2.2 d。此外，随着ISP增强，地表温度先升高，ISP到达40%后趋于稳定；随着地表温度升高，SOS呈现先提前后推迟趋势（拐点地表温度为23 ℃），EOS呈现先推迟后提前趋势（拐点地表温度为20 ℃），推测这一结果与光温周期耦合调控物候有关。植被物候在动态城市化梯度下的响应程度展现出显著差异，地表温度作为重要环境因素，对城乡物候差异的形成具有重要影响。

关键词：植被物候增强型植被指数城市化梯度地表温度

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基于车辆动态行为特征的交通状态识别研究

交通运输系统工程与信息 2025年

作者：李熙莹卢美燕何兆成苏淑妍庞淑敏中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室

交通状态识别研究对于预防和缓解交通拥堵具有重要的研究价值，不仅能够为交通管理提供决策支持，还能有效提升道路的运行效率。传统的交通状态识别方法仅考虑了单一的宏观特征参数，忽视了车辆变道行为的影响以及由此产生的车辆间相互... 详细信息

交通状态识别研究对于预防和缓解交通拥堵具有重要的研究价值，不仅能够为交通管理提供决策支持，还能有效提升道路的运行效率。传统的交通状态识别方法仅考虑了单一的宏观特征参数，忽视了车辆变道行为的影响以及由此产生的车辆间相互干扰，导致状态划分空间粒度较粗，状态辨识不够精细化，难以深入分析交通拥堵的成因。对此，本研究提出了一种无人机视角下基于车辆动态行为特征的交通状态识别方法。首先，该方法结合基于旋转检测框的车辆检测算法（YOLOv8s-OBB）和车辆跟踪算法（BoTSORT）对车辆进行检测和跟踪，解决水平框中背景像素冗余以及车辆框重叠的问题，提取出车辆空间方向角、旋转四点坐标等更精准的车辆轨迹数据并计算微观交通流参数。其次，利用获取的车辆空间方向角和旋转位置信息提出车辆动态行为特征参数：变道干扰率和车辆方向波动指数。然后，结合宏观的平均速度和交通密度参数，构建多维状态特征空间，应用于实际道路场景的交通状态识别。最终实验结果表明：在旋转车辆目标检测中，该方法的mAP@0.5达到了0.987，输出的车辆轨迹数据稳定且连续；在交通状态识别中，在平均速度和交通密度作为宏观特征参数的基础上引入变道干扰率后，状态识别精确度达到0.983；进一步引入车辆方向波动指数后，状态识别精确度达到0.987。同时，根据状态特征空间表征，可以对交通状态更加精准地划分为四种状态：畅通态、平稳态、拥挤态、堵塞态，从而可以为车辆动态行为对交通状态影响进行定量化分析，为基于无人机视角的交通状态识别提供了新的理论参考，为智能交通系统提供先进的状态精细感知。

关键词：城市交通交通状态识别旋转车辆检测与跟踪车辆动态行为特征参数无人机航拍

基于无人机多光谱数据的水体有机污染高分辨率反演——以珠江三角洲为例

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地理与地理信息科学 2025年

作者：李依玲邓孺孺郭昱李嘉怡李玉华中山大学地理科学与规划学院广东省水环境遥感监测工程技术研究中心南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室

有机污染是珠江三角洲重要污染类型之一,有机污染精细监测对于水环境保护具有重要意义。该文从辐射传输过程视角,考虑有机污染物、叶绿素、悬浮泥沙的协同影响,建立基于无人机多光谱数据的有机污染遥感反演模型,选取珠江三角洲地区典型... 详细信息

有机污染是珠江三角洲重要污染类型之一,有机污染精细监测对于水环境保护具有重要意义。该文从辐射传输过程视角,考虑有机污染物、叶绿素、悬浮泥沙的协同影响,建立基于无人机多光谱数据的有机污染遥感反演模型,选取珠江三角洲地区典型河涌、河道及水库库湾进行有机污染反演并分析空间分布情况。结果表明:（1）模型的决定系数R2达0.859,RMSE为0.658 mg/L,精度满足反演要求;（2）研究选取的河涌、河道、水库库湾3类污染水体中,河涌的有机污染程度最高,主体CODMn浓度达10.0 mg/L以上,有机污染来源主要为生活污水和工业废水,河道、水库库湾的有机污染程度轻,大部分在4mg/L以下,但部分缓流水体受附近净水厂、养殖场排污的影响,有机污染程度较严重。

关键词：有机污染无人机遥感辐射传输模型珠江三角洲

基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测

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地球信息科学学报 2025年

作者：刘杰张彤王培晓韩士元冷亮肖艳姣济南大学信息科学与工程学院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山东女子学院人工智能学院中国气象局武汉暴雨研究所中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点实验室

【目的】精确的暴雨临近预测在防灾减灾、工农业生产和交通运输等多方面起着重要作用，对于保障社会经济发展与人民财产安全具有十分重要的意义。然而现有暴雨智能预测方法没有充分考虑暴雨过程、观测以及建模等环节的不确定性问题，阻... 详细信息

【目的】精确的暴雨临近预测在防灾减灾、工农业生产和交通运输等多方面起着重要作用，对于保障社会经济发展与人民财产安全具有十分重要的意义。然而现有暴雨智能预测方法没有充分考虑暴雨过程、观测以及建模等环节的不确定性问题，阻碍了预测准确性和稳定性的提升。【方法】本文提出基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测方法，在个别变化理论约束下估计气象状态，并在卡尔曼滤波的指导下依据估计误差进行气象状态校正，以实现准确和可靠的暴雨预测。所提“估计-校正”网络包括个别变化约束的深度状态估计和估计误差指导的气象状态校正2个核心单元；前者根据历史气象状态估计下一时间步的气象状态及误差；后者根据估计误差和观测误差进行气象状态的校正；二者共同提升暴雨预测精度和稳定性。【结果】在ERA5和NCEP数据集上的实验证明，所提方法的暴雨预测准确性指标CSI比所对比的基线方法提升了5%，并以稳定性指标SPREAD≈0.5的成绩取得了良好稳定性。【结论】验证了在深度学习中融合滤波理论缓解不确定性问题的可行性。

关键词：暴雨预测卡尔曼滤波“ 估计-校正”循环网络个别变化物理信息神经网络

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多无人机协同规划研究综述

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 42-58页

作者：宁聪范菁孙书魁云南民族大学电气信息工程学院昆明650500 云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室昆明650500 云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室昆明650500

无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面... 详细信息

无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面对多无人机协同规划问题的通用模型进行描述,整理归纳出常见环境建模方法和多目标优化求解的约束条件;综述了基于集中式控制和分布式控制的任务规划方法,以及启发式算法在多无人机协同规划中的应用和研究进展,并重点介绍了多无人机协同规划问题面临实时性要求下的协同规划方法;结合典型研究,讨论了多无人机协同规划问题的未来研究方法与挑战,展望多无人机协同规划的发展。

关键词：无人机解耦策略智能算法任务分配路径规划

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