基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取

运用面向对象分类法中的基于监督分类和基于规则的滑坡识别方法,选择合适的特征属性,利用Aster和Geoeye的融合影像对构林坪流域进行滑坡信息提取,并对分类结果进行精度评价和比较.结果表明:基于监督分类的滑坡信息提取总体精度为66.58%,Kappa系数为0.65,具有较高的分类精度;基于规则的滑坡信息提取方法也取得了84.7%的识别结果,但是区域特殊地形地貌和引发滑坡因子的复杂性导致了72.6%的分歧因子.总体上基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取在白龙江流域具有良好的适用性.     

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.     

基于SVF地形可视化方法的滑坡识别 ——以四川省丹巴县城典型滑坡为例

为了消除单一光源对传统数字高程模型(DEM)可视化影像的影响,提高基于机载激光雷达(LiDAR)技术的滑坡识别准确性,利用基于天空视域因子(SVF)的数字高程模型可视化方法,以四川省丹巴县城几处典型滑坡为例,详细对比了SVF可视化影像和传统山体阴影图在滑坡特征识别中的显著优势,结合现场调查对识别结果进行了验证,探讨了最大搜索半径与搜索方向对SVF可视化影像的影响.结果表明基于SVF的DEM可视化方法有效消除了单一光源对传统山体阴影图的不利影响,还原真实地形地貌特征,降低了基于机载LiDAR的滑坡识别门槛,提高了滑坡识别的准确性.     

战场目标的模糊逻辑检测与识别方法

研究模糊逻辑在战场声/地震动目标检测和识别中的有效算法.应用模糊集理论与模糊逻辑推理方法,在分析目标信息不确定性的基础上设计了适用于目标检测和分类的隶属函数,建立了相应的推理规则,构成了战场侦察传感器系统目标检测和分类的模糊逻辑推理系统.典型战场目标信号样本检验表明,该方法具有良好的检测和识别分类效果,利用基于模糊逻辑的分类器实现对战场声/地震动目标的检测和识别分类是可行的.     

利用Stacking/SBAS技术在滇西北地区滑坡隐患的识别对比

文章以滇西北地区为例,分别利用Stacking和SBAS技术对92期Sentinel-1数据进行处理,并结合可视性开展滑坡隐患识别对比研究。Stacking和SBAS技术分别识别出32、26处滑坡隐患,其中,Stacking技术对滇西北地区滑坡隐患识别更具优势,尤其是在透视收缩区域也能保持较好的滑坡隐患识别效果;而SBAS技术识别准确率高,在获取形变速率的同时还可提取时序信息。研究表明,在西南区域利用升降轨数据开展滑坡隐患识别,首选Stacking技术,并结合SBAS技术,可有效防止隐患的漏判。     

基于属性识别理论的基因分类

在研究属性识别理论的基础上,利用概率统计理论建立了新的分类器,它先单独计算每个属性对分类的贡献,然后通过一种加权机制计算所有属性对样本的分类情况.同时,为了克服单分类器使用范围有限和分类准确度相对不高等特点,把新的分类系统与传统的K-NN分类器结合起来,进一步提高了此分类系统的分类能力.实验结果表明:这个分类系统具有较好地分类效果和鲁棒性.     

基于PS InSAR技术的黄土高原地质灾害隐患识别

采用永久散射体(PS)合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术对陕西绥德县城区及周边地区2015年12月-2018年4月共54景Sentinel-1A数据进行处理,获取研究区地表PS时间序列形变信息.根据形变特征将PS点分为随机型、线性蠕动型、突变型,并对每种类型PS点形变规律及其对地质灾害隐患识别的意义进行分析.将研究区地质灾害隐患分为城区沉降、滑坡隐患两类,依据PS点形变特征对两类地质灾害隐患进行识别,共识别出城区沉降区8处,滑坡隐患区39处.利用实地调查的滑坡体及不稳定坡体数据与识别的滑坡隐患区结果进行对比验证,结果显示识别的滑坡隐患区与调查数据具有较好的一致性.证明了InSAR技术在黄土高原地区地质灾害早期识别方面的适用性和准确性,可以应用于黄土高原地区地质灾害隐患识别预警.     

滑坡崩塌危险性多尺度编码及其蒙特卡罗解译方法

编制了滑坡崩塌多尺度分类编码体系。针对滑坡崩塌灾害的特点, 将不同尺度下影响滑坡崩塌发生与危害程度的多因子信息, 通过编码形式赋予特定的滑坡崩塌单元。选取有灾害记录的单元作为参照组, 利用蒙特卡罗模型对参照组单元的编码进行解译, 其余大量单元的编码则可根据编码之间的相似性快速确定其危险度。该方法具有适用范围广、不确定性小、对数据要求低、编码信息全面直观、减少数据冗余及降低运算量的特点, 研究成果对于全面准确地识别滑坡崩塌特征、滑坡崩塌危险度预测和滑坡崩塌灾害的防治具有重要意义。     

复杂地形下甘肃舟曲江顶崖滑坡自动提取方法

为精确获取甘肃省舟曲县南峪乡江顶崖在复杂地形下的滑坡区域分布,利用数字正射影像和数字高程模型准确获取滑坡区域,分析滑坡信息。在基于影像监督分类的基础上,叠加一定的影响因子约束分析进一步筛选滑坡区,利用数学形态学中的腐蚀、膨胀、开运算三种运算方式处理图像实现对滑坡区域自动识别提取。实验结果说明通过与数字正射影像叠加解译和在精度评价中生产者精度为81.25%,用户精度为92.85%验证能够较好地避免因复杂地形中丰富地物类型所带来的干扰,实现对复杂地形下舟曲县南峪乡江顶崖滑坡的自动识别提取,结果表明三种方法的结合可以为识别提取复杂地形下的滑坡区域提供借鉴。     

基于多信息融合的失效DPM码识别

针对复杂生产流通过程中,传统算法无法对因防护不当和磨损污染等原因造成的金属刀具表面二维条码缺损和磨损等失效问题进行定位和识别的缺陷,设计了一个基于多信息融合的失效条码识别系统,完成刀具产品的识别和条码信息的提取.该系统利用图像传感器和重量传感器对刀具形状、残余条码纹理和重量等特征进行量化,提取高维特征向量.通过支持向量机与证据理论相结合,实现对失效条码的分类识别.实验结果表明,该系统能够对条码存在污损的刀具进行准确、快速地分类和识别,满足实际生产中的要求.     

贵州省规划铁路网滑坡危险性评估

基于地理信息系统(GIS)平台,结合贵州省中长期铁路网规划以及基于逻辑回归模型编制的贵州省滑坡易发性区划图,提出区域铁路网滑坡危险性评估的3项指标:沿线区域滑坡易发性、历史滑坡对线路的影响度以及线路设计速度,并进行相应的指标量化工作。基于可拓学理论,将铁路滑坡危险性划分为4个级别,建立铁路滑坡危险性综合评价的物元模型,完成研究区域内17段铁路的滑坡危险性评估。研究结果表明:在省级尺度上,贵州省中长期规划铁路网中,成都—贵阳铁路等4段铁路属于极高危险,长沙—昆明铁路等4段铁路属于高危险,贵阳—广州铁路等5段铁路属于中危险;铜仁—玉屏城际铁路等4段铁路属于低危险。评价结果可用于辅助贵州省铁路网的规划、建设和运营养护工作。     

关于西宁北山滑坡与湟水河北岸断裂关系的研究

西宁北山滑坡多年来一直隐患不断,巨大的滑坡体对北山沿线居民、兰青铁路、兰青高速公路等重要设施构成巨大危险,虽然经过多年地质灾害防治,但收效甚微。通过对北山滑坡体变形特征、西宁盆地构造背景、北山地层及湟水河断裂的研究,从地质构造角度阐述了西宁北山滑坡的深层次原因。     

粉细砂地层注浆模型试验研究及工程应用

注浆法是治理高速铁路沉降病害的一种常用方法。为了解决杭长客专南昌横岗联络线G316国道框架中桥顶进掌子面细砂地层的沉降与滑坡,研发了可拼装式注浆模型试验系统,搭建了注浆流量监测系统和注浆压力监测系统,开展了粉细砂地层注浆模型试验研究。结果表明,超细水泥比水玻璃注浆结实体效果好,更适合加固粉细砂地层。从现场施工注浆量统计可以看出,选取的注浆压力和注浆材料配比满足施工要求,后期掌子面沉降和滑坡得到了遏制。设计装置系统和研究内容为后期类似注浆工程提供借鉴。     

遥感数字图象拟合处理在铁路工程滑坡病害研究中的应用

本文提出了使用电子计算机,对遥感图象之间、遥感图象与非遥感图象之间,进行数字图象拟合处理,用于铁路滑坡病害动态变化、滑坡分布的区域工程地质条件,以及滑坡面积大小和动态变化范围测量的研究.     

铁路信号域形式化方法研究

铁路信号系统作为安全关键系统。它的失效可能带来灾难性的后果或重大经济损失，因此，安全关键系统的软件开发对可靠性和安全性的要求非常苛刻，而需求分析及描述是软件生命周期的一个重要环节，它所确立的系统逻辑模型是设计和实现目标系统的基础，提出了一种适合于计算机处理的铁路信号域知识的形式化表达方法，希望代替以往继电器接点电路表示的逻辑关系处理方式。     

基于模板匹配的轨道基桩识别研究

为了克服铁路建设中人工检测的局限,在满足测量精度的条件下,利用图像处理方法,对基桩进行在线识别.由CCD采集基桩的图像,对基桩图像先进行直方图均衡,再用模板匹配法对其进行识别.在实验中,对用直方图均衡处理和其他图像预处理的方法进行了比较.结果表明,用模板匹配法能将经直方图均衡过的图像中的轨道基桩有效地识别出来,且识别精度高、速度快,可以满足铁轨在日常铺设时的测量要求.     

基于无砟轨道膨胀路基的膨胀土分类分级试验研究

膨胀土治理关乎高速铁路的安全运营,而膨胀土治理的首要任务则是膨胀土的分类分级。现行的铁路规范中对于膨胀土的分类,适合于普通有砟轨道;对于无砟轨道却有局限性。原因在于现行规范把对于无砟轨道具有潜在危害的弱膨胀土划分为无膨胀土。本文依托某无砟轨道高铁工程为背景,以该铁路出现上拱病害地段的膨胀性泥岩为试验对象,进行了泥岩的自由膨胀率、液限、阳离子交换量、黏土矿物含量的实验。在参考现行规范的基础上,提出了新的分类分级的标准。经过验证,新的膨胀土分类分级标准简单易行,准确度较高。     

摄影测量与图像识别在滑坡位移监测中的应用

获取地表的变形位移信息对于滑坡灾害监测预警具有重要意义。本文基于摄影测量和图像识别技术提出了一种滑坡表面三维位移辨识方法,通过建立室内滑坡模型,模拟滑带渗水软化与堆载共同作用下滑坡的形成,利用MATLAB软件作为处理平台对获取到的坡体表面图像数据进行三维位移识别,并与全站仪的测量结果作了精度对比验证。试验结果表明,在滑带渗水和堆载的双重作用下,滑坡经历了缓慢蠕滑、上部压缩、整体滑移直至破坏的孕育演化过程,提出的三维位移辨识方法对于滑坡模型在各个变形阶段的三维位移变化均具有较高灵敏度,可识别毫米级的微小位移。利用本文提出的三维位移辨识方法不仅可以精准识别滑坡不同变形阶段的表面三维位移,还可以根据标识点的空间位移结果确定滑坡表面变形位移方向,分析滑坡的变形破坏情况。     

Expert System for Icing Prediction and Ice Melting Control

Atmospheric icing may have a great impact on the overall design and safety naming of power transmission lines or railway contact wires. For engineers attempting to determine ice loads to a specific area, knowledge of historical ice events and ice type for that area would be extremely valuable information. However, there is no systematic ice accretion database that can be used to help enginers.The prolonged 2008 ice storm of central and southern China caused extensive damage to the electrical installations and railway contact wires. As a result, the transmission provider of the state has deployed substantial efforts to mitigate the effects of future ice storms. This paper describes the development of a knowledge-based decision support system for icing prediction and melting control strategy. The knowledge acquisition process is conducted based on the experimental and theoretical research. The system can predict if icing presents in the current condition, and estimate the passible king types based on the meteorological parameters such as air temperature, relative humidity, wind speed, which are obtained by correspooding sensors. When icing presents, then the system will make a melting decision using the heat generated by the currents flowing in the wires based on the melting algorithm. Simultaneously the ice scene is monitored for security by real-time videos. This system can be used in power transmission lines or railway contact wires.