高分辨率气象格点融合产品在河南省的适用性分析

以河南省国家气象站和区域站观测数据为标准,对2020年12月—2021年11月河南高分辨率气象要素逐时距地面2 m温度、24 h累积降水二源及多源格点融合产品,进行误差、均方根误差、相关系数的时间分布和空间分布等检验,同时也对二源和多源融合降水产品在极端暴雨中的适用性进行了评估.结果显示：(1)2 m温度格点融合产品比站点观测温度整体偏暖,平均误差-0.015～0.005℃,整体偏差较小,数据比较准确.(2)二源和多源融合降水产品逐日平均误差-2.5～0.5 mm,大部分时次0.5 mm左右,降水量级较小时误差较小,但特大暴雨量级（250 mm以上）降水时,两种格点融合降水产品对降水有一定的低估,偏差可达50 mm以上.相对而言,多源格点融合降水的准确性优于二源格点融合降水.     

基于中心点和语义信息的多方向遥感舰船检测

在高分辨率遥感影像解译中, 舰船目标的检测一直是研究热点。针对遥感影像中近岸舰船排列密集、方向各异以及背景复杂等问题, 本文提出一种基于旋转中心点网络和语义信息(rotated CenterNet using semantic information, RSI-CenterNet)的多方向遥感舰船目标检测方法。首先, 基于关键点检测网络, 在检测阶段添加目标角度回归分支, 以预测目标方向; 其次, 添加语义分割分支, 并将其输出的特征与检测部分的输入特征进行融合以强化目标区域的特征信息; 最后, 引入注意力模块, 以强化目标显著区域与通道的特征, 提升检测精度。实验结果表明, 与其他多种先进方法相比, 本文方法具有更高的检测精度与检测速度, 在高分辨率船舶数据集(High Resolution Ship Collections 2016, HRSC2016)上的平均精度达到88.31%, 检测速度达到17.8 FPS。     

级联融合边缘特征的高分辨率遥感影像道路提取

针对进行高分辨率遥感影像道路提取时常出现的识别错误和提取结果断裂等问题,提出一种级联融合边缘特征和语义特征的ACEResUNet多任务融合模型。该模型通过边缘检测任务进行道路边缘特征自动化提取,将其与改进的ResUNet模型对应的卷积单元进行特征级联融合,为语义分割道路训练提供更多的决策依据,提升道路提取结果的连通性。通过在各模型特征提取单元中引入交叉压缩注意力模块,提升模型的特征提取能力,并在改进的ResUNet模型的编解码器之间添加全局多尺度特征融合模块,获取不同尺度目标地物的全文特征信息,以提升道路最终提取结果的完整性。在DeepGlobe道路数据集上的实验结果表明,该模型的道路提取精确率和交并比分别达到了0.798和0.661,相较于VNet和ResUNet等经典模型均有提升。     

鄂尔多斯盆地北部山西期-下石盒子期盆地演化与天然气富集规律

通过对鄂尔多斯地区晚古生代沉积盆地中天然气聚集与地质作用的研究认为,山西期-下石盒子期之所以成为鄂尔多斯上古生界主要产气层位,其地质因素与这一时期陆内盆地的扩张演化及其相应的沉积作用有关.这种关系表现在盆地处于下降时期,河流的垂向侵蚀作用大于侧向侵蚀,有充足的物源、有较大的可容空间,盆地的充填作用大于盆地扩张作用,易于形成良好的储层;而在超长周期层序的晚期,基准面旋回由上升向下降转化,也形成良好的储集砂体.     

基于形态学梯度重构的高分辨率遥感影像分割方法

基于形态学梯度重构提出一种用于高分辨率遥感影像的分割方法.针对遥感图像的特点构建多形状结构元素,然后使用该结构元素对图像提取形态学梯度并进行开闭重构;根据人的视觉特征,对梯度的高对比度区域进行还原,用于保证较高的局部对比度;最后使用浸没式分水岭变换获得分割结果.对IKONOS影像进行分割实验,结果表明了该方法的有效性.     

基准面旋回对储层宏观非均质性的控制——以胡状集油田沙三中6—8油层组为例

储层层间非均质性与沉积微相和砂体发育规律关系密切,明显受控于基准面升降造成的可容空间变化和沉积物通量大小.通过对胡状集油田沙三中6—8油层组基准面旋回的识别、划分与对比,建立了该区高分辨率层序地层格架,采用砂岩分层系数、分布密度和隔层密度、频率等参数描述了各中期旋回储层层间非均质性变化,认为储层宏观非均质性受控于基准面的旋回变化,长期基准面上升的早期和下降的晚期形成的中期旋回,储层非均质性弱,长期基准面旋回由上升到下降的转换时期储层非均质性强.     

基于迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类研究

对于小样本集合的遥感影像场景分类问题,采取了一种基于迁移学习的卷积神经网络高分辨率遥感影像识别方法,通过深度卷积神经网络Inception-v4在ImageNet上训练,得到预训练模型以及相应的初始化参数,随后将小样本遥感数据按比例划分注入预训练模型当中,根据样本集合特征,不断调整网络参数以便获得最佳识别分类模型.最后将本文的方法与现有的场景分类方法进行实验对比,测得该方法在UC merced land use场景影像数据集上取得97.92%的准确率,有效提高了高分影像场景分类精度.     

高分辨率SS型摄像管伪信号的成因及防止

该文研究了高分辨率SS型摄像管伪信号产生的原因。认为由靶返回的电子束轰击栅极G_2产生反射电子束再轰击靶面而形成伪信号。消除伪信号可在栅极G_2上设计偏转反射束R_2的电极板,也可在栅极G_2前增加反射R_2的电极板。     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

三对角四阶紧致差分格式的优化和初步应用

 提高数值解的精度和分辨率,有助于更精确地求解日趋复杂的工程问题。本文依据差分格式的伪波数应该在尽可能大的波数范围内接近物理波数的思想,构造了满足四阶精度的具有高分辨率的三对角紧致差分格式。一方面,它可以与近些年发展的求解(循环)三对角方程组的高效算法相结合,以更高的分辨率、更小的计算量来计算一阶导数;另一方面,与传统格式相比,该格式的最大精确求解波数可以达到2.5761,大于传统格式的1.13097。因此,优化格式更适合模拟小尺度波动。数值计算结果表明：(1) 虽然优化格式仍然是四阶精度,但要比传统四阶紧致差分格式的计算误差小,尤其对于小尺度波动,优化格式的计算误差会更小;(2) 对于行波问题,优化格式能够更加准确地模拟波动的传播行为,其优势也更加明显。理论分析和数值算例的比较结果均表明,优化的紧致差分格式更适合求解小尺度波动问题。