基于多源高分辨率遥感影像的2 m不透水面一张图提取          下载免费PDF全文

邵振峰  张源  黄昕  朱秀丽  吴亮  万波 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(12):1909-1915

不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。  相似文献   

基于深度学习的岩石矿物智能识别     

任伟  张盛  乔计花  黄金明 《地质论评》2021,67(Z1):67z1281-67z1282

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基于重磁数据梯度比值的深度学习技术实现场源位置反演方法          下载免费PDF全文

马国庆  吴琪  熊盛青  李丽丽 《地球科学》2021,46(9):3365-3375

场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性.   相似文献   

适用倾斜滑面的刚性抗滑桩最小嵌固深度计算方法     

肖世国  齐远  孙来宾 《中国地质灾害与防治学报》2021,32(4):113-119

为计算确定桩前滑面倾斜情况下加固边坡的抗滑桩最小嵌固深度,基于倾斜地面条件的抗滑桩计算地基系数法,确定嵌固段桩侧土层压力,同时采用塑性极限分析方法,推导与滑面倾角密切相关的嵌固段土层极限抗力,并根据桩侧地层最大压力不超过其极限抗力的条件,建立了抗滑桩最小嵌固深度计算方法,并确定了其与滑面倾角的关系。实例分析表明,抗滑桩最小嵌固深度随滑面倾角呈非线性增大,在倾角为10°～30°范围内变化显著;嵌固段地层黏聚力、内摩擦角和重度对抗滑桩最小嵌固深度均有明显影响,且呈负相关关系;本文方法所得桩体最小嵌固深度比传统考虑桩前滑面倾斜影响的方法约小18%。  相似文献   

波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法     

冯春健  刘汉露  刘锦昆  贾永刚  侯方  薛凉  权永峥 《工程地质学报》2021,29(6):1788-1795

波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。  相似文献   

降水相态转换机制及积雪深度预报技术研究     

王一颉  赵桂香  马严枝 《干旱气象》2019,37(6)

利用2014—2017年山西省地面和高空气象观测资料、NCEP/NCAR FNL再分析资料、山西及周边地区多普勒天气雷达资料,对山西冬半年雨转雪过程进行归类与分析,探讨地面气温在降水相态转换中的作用,提取降水相态转换的前兆信息。针对降雪过程,统计分析降雪量和积雪深度增量的关系,总结提炼积雪深度预报指标。最后,选取气候特征相似的两次雨转雪过程进行对比分析,揭示降水相态转换的物理机制。结果表明:(1)山西省11月发生雨转雪的站次最多,其次为2月。地面气温作为降水相态变化的重要指标,其与气候和天气(如冷空气强度和路径)特征、地理位置等有关。(2)山西冬半年积雪深度增量与降雪量比值约0.68 cm·mm~(-1),且比值随着气温降低而增大,因此存在明显的时空差异。(3)在雨转雪的不同时段,随着对流层低层降温,冰雪层厚度在总云层的比例有所增加,且云中固态凝结物下落路径缩短,使得固态凝结物在下落过程中融化概率减小,造成相态变化。  相似文献   

青藏高原积雪对陆面过程热量输送的影响研究     

王婷  李照国  吕世华  姚闯  马翠丽 《高原气象》2019,38(5):920-934

利用1979-2016年中国区域长时间序列逐日雪深资料,分析了青藏高原积雪深度与积雪日数的分布及变化特征,并将积雪期划分为三个阶段(积累期、鼎盛期和消融期),结合ERA-Interim月平均再分析资料,分析了积雪与地表热状况(气温、地表和土壤温度)和能量输送量(地表净短波辐射、地表净长波辐射、感热通量、潜热通量、地表热通量和土壤热通量)的相关关系,初步探讨了积雪在高原陆面过程中的作用。结果表明:研究时间范围内青藏高原积雪(深度和日数)主要呈减少趋势,仅在黄河源区及高原边缘地区为增加趋势,积雪鼎盛阶段(1-2月)的减少趋势最显著;高原积雪对地表主要起降温作用,深层土壤温度对积雪的响应存在滞后性,积雪的减少抑制了土壤向上的热量输送进而不利于冻土的发育;高原积雪与地表感热和地表热通量主要呈现负相关关系,潜热通量与积雪也呈负相关特征但比感热通量的相关性小。由于ERA-Interim资料对高原积雪深度的描述与本研究使用的卫星遥感积雪深度存在较大偏差(包括空间分布、气候倾向率、年际变化以及绝对大小等),导致本研究中积雪与地表热状况和热通量的相关度不高,需要通过陆面模式模拟做进一步探讨。  相似文献   

循环神经网络在雷达临近预报中的应用          下载免费PDF全文

韩丰  龙明盛  李月安  薛峰  王建民 《应用气象学报》2019,30(1):61-69

该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。  相似文献   

近区瞬变场的频率效应与大深度探测能力的研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

王庆乙 《地质与勘探》2007,43(1):79-83

在时域中,磁源近区瞬变场的时间特性取决于场源所含低频谱的分数幂.对于磁感应强度Bz(t)∝∑iω3/2i,对于感应电势εz(t)∝∑iω5/2i.这表明,现有的瞬变电磁探测系统只适用于浅部勘查,对于大深度的勘查,需要研制超强能量且轻便化的场源(发送系统),同时完善超导磁强计(接收系统)的实用化.  相似文献   

融合气象要素时空特征的深度学习水文模型          下载免费PDF全文

李步  田富强  李钰坤  倪广恒 《水科学进展》2022,33(6):904-913

针对现有深度学习水文模型未能充分刻画气象要素空间特征的问题,本文基于主成分分析(PCA)方法提取气象要素空间特征,利用长短时记忆神经网络(LSTM)学习长时序过程规律,构建融合气象要素时空特性的深度学习水文模型PCA-LSTM。以黄河源区为研究区域,利用LSTM模型和物理水文模型THREW作为比对模型,基于高斯噪音法系统评估PCA-LSTM模型的适用性和鲁棒性。结果显示：PCA-LSTM模型径流模拟纳什效率系数为0.92,高于比对模型LSTM和THREW,表明模型具有较高的精度。研究结果可为流域高精度水文模拟提供参考。  相似文献