基于InSAR的潜在滑坡人工智能识别——以延安宝塔区为例

基于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,结合热点分析和机器学习算法,进行区域高形变斜坡自动提取和潜在滑坡人工智能识别研究,以提升潜在滑坡识别效率和准确性,解决传统人工调查和目视解译无法有效识别位于高位、隐蔽性较强的潜在滑坡问题.结果表明,基于热点分析自动提取20处高形变区域,提取正确率、错分率和漏分率分别为74.31%、25.69%和11.80%,证实热点分析方法能够有效应用于InSAR高形变区自动识别和提取.基于识别的高形变区,结合历史滑坡灾害发育特征,利用机器学习算法建立潜在滑坡预测模型,采用表现最佳的自适应提升模型对自动提取区域进行预测,预测召回率和准确率分别为81%和65%,能够实现潜在滑坡的有效识别.     

宁夏职业技术学院大学生心理状况调查分析报告

对宁夏职业技术学院大学生进行心理状况调查,通过对调查结果进行分析,总结出在校大学生心理状况及原因,提出切合职业院校学生心理素质发展需要的心理素质培养模式及实施策略。     

中巴经济走廊地质灾害研究进展与展望

中巴经济走廊(CPEC)是连接中国与南亚、西亚的重要通道. CPEC北部大部为青藏高原、帕米尔高原山区,具有独特复杂的地质结构、活跃的构造运动、多样的地形地貌、多变的环境气候背景. CPEC内滑坡、泥石流及冰川跃动等相关灾害多发,影响着CPEC的安全建设和运营,面临巨大风险和挑战,地质灾害亦给当地社会和人民带来巨大损失.本研究系统总结了CPEC滑坡、泥石流及冰川相关灾害识别编目及成因、地质灾害评价、灾害防治与减轻等方面研究现状.针对当前研究存在的5点不足:孕灾背景研究较为薄弱、灾害早期识别有待进一步加强、灾害特征与机制揭示不够深入、灾害评价及方法有待发展、地质灾害综合防治有待提升等,提出相应建议.提出三方面展望:开展CPEC环境地质普查、地质灾害详查,建立完备的地质灾害本底数据;促进建立适于CPEC的地质灾害空天地联合监测识别技术体系,促进卫星数据共享体系升级;开展系统全面的地质灾害防治、风险评价、减灾与灾后恢复研究等.     

计算机合同管理在公路施工过程中的应用研究

合同管理是高速公路工程施工过程中重要环节,采用计算机管理使业主、监理单位、施工单位之间信息相互传达更加及时和准确,从而有效的保证了公路施工质量和进度。     

宝天高速公路沥青稳定碎石(ATB-25)下面层施工质量控制分析

通过沥青稳定碎石结构在国内外应用现状与成功经验得知,高等级公路路面的最基本路用性能是少裂缝,轻车辙,良好的平整度,强抗滑能力及经久耐用.这些路用性能与面层所使用的沥青材料,沥青混合料的类型、性质以及沥青面层的厚度有较大的关系.