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针对传统海水营养盐检测方法不能满足海水营养盐长期原位监测需求的问题,研制了一种基于分光光度法的多量程海水营养盐原位传感器检测系统,通过对系统的高度集成及对多量程检测、低功耗技术、漏液保护技术的应用,实现了对海水5项营养盐参数快速、宽范围、高精度的原位测量。经过实验室和青岛中苑码头现场测试,表明本营养盐传感器检测系统具有低功耗、高可靠性能,可满足对5项营养盐参数的快速精确测量要求,实现了对海水营养盐参数的原位监测,为相关部门及时了解海洋生态环境和水体富营养化程度提供了数据支持,具有重大现实意义。 相似文献
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据统计,我国近岸70%以上海底光缆失效是遭受了渔船拖网作业或抛锚等活动的破坏。维护损坏的海底光缆,首先需要快速准确地定位光缆损坏段,同时获取光缆在海床上的布设状态以及布设区域的海床地形特征、地貌与底质特征等信息。在实际工作中,复杂的海床环境为海底光缆的检修及维护带来巨大的技术困难。围绕海底光缆巡检的技术需求,系统分析了常规海底光缆检测技术的特点,基于国内外水下无人机器人的发展现状,为提高海底光缆的检测效率、识别准确率和智能化水平提供了技术支撑。 相似文献
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非平稳标准化降水蒸散指数构建及中国未来干旱时空格局 总被引:3,自引:0,他引:3
旱灾是一种致灾因子与成害机理均非常复杂的自然灾害,也是目前对其检测与风险防御最为困难的自然灾害种类之一。随着全球气候变化,干旱的变化逐渐趋于非平稳化,水文气象序列的非平稳性已有广泛研究,但在干旱检测指标中却鲜有考虑。基于标准化降水蒸散指数(SPEI)和非平稳性理论,构建非平稳性标准化降水蒸散指数(NSPEI)并进行适用性评价,利用NSPEI评估未来不同排放情景下中国气象干旱时空格局演变规律。结果表明:① 非平稳性站点集中在东北平原、黄淮海平原、长三角地区、青藏高原及周边区域,NSPEI拟合最优的站点占中国气象站点的88%(2177个站点)。② SPEI对温度较为敏感,在评估未来干旱变化时会高估干旱强度和持续时间性,而NSPEI能够克服这一弱点,较SPEI可更好的检测中国气象干旱,且能很好的刻画中国未来干旱变化。③ 低、高排放情景下中国北方干旱加剧,南方呈湿润化趋势;中排放情景下中国北方湿润化趋势明显,而中国南方则呈干旱化。基于NSPEI干旱检测结果,中高排放情景下中国未来极端干湿历时与发生频率均呈增加趋势。 相似文献
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建立了一种适用于海洋远程快速检测氰化物的检测方法,设计了一体化检测装置,未来可搭载到无人艇上实现自动快速检测。针对最佳检测条件进行了一系列优化,得到最佳检测条件:对于100 mL的待测样品,加入酒石酸固体1.5 g;用1~2滴浓度为150 g/L的碳酸钠溶液浸润苦味酸试纸;加热温度80℃,加热时间10min。在最佳检测条件下,检测检出限达0.3mg/L。该方法实现了适用于海水氰化钠的远程检测,大大提高了检测效率,无需人员进入污染现场,安全性高。可广泛用于海洋危化品泄漏、湖泊污染、现场应急筛选等场合的水体样品快速检测。 相似文献
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针对目前MHSS ARAIM (multiple hypothesis solution separation advanced receiver autonomous integrity monitoring)算法存在的抗差能力弱、计算子集过多、计算量过大等不足,提出一种组合粗差探测的MHSS ARAIM算法。该算法先用粗差探测方法对原始数据进行粗差识别与剔除,而后用MHSS ARAIM算法处理经粗差探测后的数据,可弥补MHSS ARAIM算法的不足。对若干IGS和全球连续监测评估系统iGMAS(international GNSS monitoring and assessment system)监测站观测数据进行计算和分析。结果表明:在航行LPV-200阶段,该算法应用于GPS和BDS导航的性能优于MHSS ARAIM;在假设单故障情况下,该算法对GPS和BDS观测数据的有效监视门限EMT(effective monitor threshold)的精度分别提高了22.47%和9.63%,对VPL(vertical protection level)的精度分别提高了32.28%和12.98%;在假设双故障情况下,对EMT的精度分别提高了80.85%和29.88%,对VPL的精度分别提高了49.66%和18.24%。 相似文献
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海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献
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无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。 相似文献