长江口潮滩湿地植被光谱分析与遥感检测

通过野外实测长江口潮滩湿地主要植物的光谱特征,分析和提取了优势植被的光谱特征参数和波段.考虑到潮滩湿地植被在生长特点、季节和盖度等方面的影响因素,采用了组合光谱特征波段的植被指数对长江口潮滩湿地植被进行分类检测,以期在现有的多光谱遥感影像上提高分类精度,检测出潮滩湿地植被空间分布的变化.分别计算了实测夏季和秋季的 RVI,NDVI,SAVI和MSAVI四种植被指数,得出不同植被指数对潮滩湿地植被不同盖度和不同季节的检测方法,并将该方法应用于多光谱TM影像上,验证这几种植被指数在TM影像上的分类精度,结合实地考察,发现MSAVI应用到多光谱TM影像上对潮滩湿地植被的分类检测效果最好,但时相应选择夏季.     

影响西北沙漠绿洲水均衡的两种人为因素

从宏观尺度上用遥感方法分析了天然绿洲的时空变化规律。以额济纳绿洲与和田绿洲为例,探讨了绿洲变化的原因,认为绿洲退化的动因都是人类的开发活动所导致的水均衡失调;以量化方式区分出绿洲退化的2类基本原因,即上游来水量的不断减少和过度农田开发导致的灌溉用水量与无效蒸发量增加。     

嫦娥五号样品——月球遥感定量反演的新地面真值

嫦娥五号任务从月球风暴洋东北部成功返回了1731 g月壤样品.最新返回的月壤有望为月球遥感数据定量反演提供新的地面真值(Ground Truth).本研究中首先利用遥感数据获取了着陆单元的矿物组成和化学成分(FeO,TiO₂, Th),并与嫦娥五号月壤样品实验室分析结果进行对比.二者之间的差异(特别是橄榄石含量)反映了目前利用遥感数据反演元素和矿物含量的方法仍存在提升空间.本研究通过系统地对比分析发现:(1)嫦娥五号月壤具有高铁、中钛、富钍的化学特征,显著区别于已有阿波罗月壤,可为月球遥感研究提供全新的地面真值;(2)嫦娥五号月壤代表了一类发育成熟的年轻月海月壤,外来溅射物占比较小,能够反映着陆区玄武岩的成分特征;(3)嫦娥五号月壤粒径较小,符合Lunar Soil Characterization Consortium (LSCC)提供地面真值的样品标准(<45μm).此外,嫦娥五号着陆区也具有独特性:(1)位于月球正面西部的中纬度地区,不同于美苏样品返回任务所着陆的低纬度区域;(2)位于月球晚期玄武岩单元,区别于已有的光谱定标区.因此,以嫦娥五号月壤实测...     

从空间扩张到功能转型——上海城市的更新再造

从规划学科史的视角分析比较了上海四个重要历史时期的城市总体规划,无论是从城市性质、功能定位,还是区域空间组织结构的演进,都反映出上海从增量式的城市扩张向内涵式城市更新转变的历史演进规律.前三版总体规划指引完成了建设“重要的工业基地”“奠定城市复兴的基础”“建构国际化大都市的空间框架”的历史使命,“上海2035”,则突出强调了文化向量,打造“卓越的全球城市”,并确立了“存量更新”“有机更新”的未来发展方式.文章结合上海城市更新实践,指出为应对发展转型的挑战,我们应有的思考转变方向.     

遥感图像配准中的群智汇聚方法

遥感图像配准是遥感图像处理的一个重要的环节,在智能化遥感信息处理领域具有重要的研究意义和应用价值.本文主要对群智能在遥感图像配准中的应用进行了综述,并对进化算法和深度学习在遥感图像中的应用进行了介绍.首先介绍了遥感图像配准中常用的原理和优点.然后,对群智能算法在遥感图像配准中的应用进行了详细的介绍和总结,紧接着对进化算法在遥感图像配准中的应用进行详细介绍,其次对深度学习在遥感图像配准中的应用进行归纳,并且就遥感图像配准目前存在的难点以及深度学习在解决这些难点时所存在的优势进行了详细的讨论.最后,针对遥感图像配准中存在的关键问题进行了讨论与展望.     

旅游转型升级背景下传统干栏的民宿式更新 ——以龙脊景区的金竹寨为例

通过对广西龙胜各族自治县龙脊景区内民族村寨的田野调查,分析了村寨旅游开发及民居旅游转型的情况,从民宿经营策略、营建策略的角度对比分析金竹寨与景区内其他村寨干栏更新的现状,探索了旅游转型升级背景下传统干栏民宿式更新的内在机制与逻辑,明晰了传统民居因市场资本作用发生更新演变背后所隐藏的线索.     

一种可动态更新的高可用中间件框架

针对动态更新缺乏对分布式应用支持的缺陷,提出了一套可动态更新的高可用中间件框架,用于分布式环境中高可用服务的开发．它包含了一套灵活的动态插件管理框架,可完成单进程的动态更新,同时提供了一套分布式协作服务管理框架,来完成多进程协同服务的同步动态更新．通过实现服务可用性论坛提出的高可用应用接口规范,验证了该框架具有单进程及多进程同步动态更新的能力．     

海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

用于高分辨率遥感影像地类识别的Deeplabv3+改进模型

在高分辨率遥感影像地类识别上,语义分割网络Deeplabv3+表现优异,但是所需参数非常多,训练时间久。遥感影像中的地类与普通RGB图片中的对象相比颗粒度非常大,其具有更显著的特征以及更少的类别,并不需要过深过大的网络。因此,文中提出了一种基于轻量级网络的语义分割模型(Thin-Deeplabv3+),对Deeplabv3+的编码器进行了改进,利用轻量级膨胀网络(Light and Dilated Network, LDNet)提取输入遥感影像的特征,然后利用膨胀系数分别为2、12、24和36的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块加强特征提取。在高分遥感影像数据集(Gaofen Image Dataset, GID)以及DeepGlobe土地覆盖分类挑战数据集(DeepGlobe Land Cover Classification Challenge, DLCCC)上的实验结果表明,Thin-Deeplabv3+的识别精度高于Deeplabv3+,并且所需参数仅约为Deeplabv3+的1/10。     

多目标的跟踪区域列表动态优化算法

5G移动网络要适应多样化和不断增加的用户设备(User Equipment, UE),应对终端巨大的位置管理信令开销是实现这一目标的重要保障。文中提出了一种多目标算法优化跟踪区域列表(Tracking area List, TAL)的策略,目的是寻找TAL中跟踪区(Tracking Area, TA)的最优分布以及如何将TAL分配给UE,以最小化位置管理中冲突的跟踪区更新(Tracking area update, TAU)和寻呼信令开销。在本地侧利用多目标粒子群优化算法实现TAL的最优分布,网络侧根据不同UE的移动特性来分配大小合适的TAL。通过仿真验证,所提方案可以在TAU和寻呼开销之间取得妥协,并在节省总位置管理开销方面得到了大幅度改善。