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1.
德清县紧紧围绕“不死人、少伤人、少损失”的总目标,聚力“整体智治”,充分运用云计算、大数据、物联网、人工智能等现代科学技术,扎实推进地质灾害防御体系和智控能力建设,整体提升地质灾害综合防治水平,努力实现从单部门应对单一灾种向多部门联动应对灾害链转变,从人防为主向人防技防并重转变,从隐患点管理向风险防控转变,有效破解地质灾害治理难题,最大限度减少地质灾害给人民生命和财产造成损失,已连续14年实现了地质灾害“零伤亡”,为“平安德清”建设提供地质环境安全保障。 相似文献
2.
冷家溪群是江南造山带湖南段的最早物质纪录,其沉积构造背景及相关的钦杭结合带位置尚存争议。在野外地质调查基础上,对湘东北金井地区冷家溪群早期-中期相对新鲜砂岩采样进行系统的主量元素和微量元素含量分析,进而按时代先后对砂岩分组并进行地球化学研究,以此探讨沉积期盆地性质及大地构造格局。金井地区冷家溪群砂岩的主量元素组成变化较大,SiO2质量分数总体较低、Al2O3质量分数和Al2O3/SiO2比值较高、K2O/Na2O比值高且变化大。轻稀土富集、重稀土平坦、铕负异常明显等特征暨球粒陨石标准化曲线形态与典型的后太古宙页岩和上陆壳相似。主量元素地球化学特征反映沉积环境为弧后盆地,且早期易家桥组和潘家冲组的成熟度较高,主要来源于北邻构造相对稳定的扬子陆块南缘;中期雷神庙组-黄浒洞组的成熟度较低,可能更多来源于南邻构造相对活动的大陆岛弧。各组地层构造环境微量元素判别图解均显示为大陆岛弧环境,但从微量元素特征对母岩的继承性分析,仍反映出弧后盆地环境;有关微量元素参数的相对大小指示早期沉积环境为活动陆缘、中期沉积环境为大陆岛弧,与主量元素特征反映的信息一致。根据上述地球化学证据,提出冷家溪期构造格局与演化过程:早期受古华南洋板块向北西高角度俯冲影响,弧后软流圈上涌导致岩石圈伸展而形成宽阔的弧后盆地,金井地区处于盆地北部而主要接受北邻扬子陆块来源沉积;中期古华南洋板块俯冲角度变缓并推动大陆岛弧向北西运移,弧后盆地收缩,金井地区因构造迁移而主要接受南邻大陆岛弧来源沉积。结合区域资料,认为弧后盆地南邻大陆岛弧大体在安仁-双牌一线。 相似文献
3.
什么是家居带?要解答这一问题,首先必须说明什么是宜居带。行星上存在生命应具备几个必要条件:有液态水、生命新陈代谢或复制所需的化学元素、可用的能源和生物体延续生存足够稳定的环境。其中,由于液态水是生命活动不可或缺的物质,液态水的存在也意味着有相当温和的气候环境,所以液态水是生命存在的一个最关键的必要条件。尽管地外生命可能与地球上的生命形式很不一样,但是,许多科学家仍然相信,液态水是整个宇宙中生命的基本成分。 相似文献
4.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
5.
深水水道作为深水沉积体系中重要的沉积单元之一,一直是深水沉积和地层研究的热点。基于西非几内亚湾Rio Muni盆地陆坡区的高分辨率三维地震资料,利用地震属性及参数定量分析法对第四系陆坡重力流水道的剖面和平面形态进行了研究,旨在探索深水水道内部结构的相互影响和外部因素对水道形态的控制,丰富深水沉积学理论。研究表明:坡度及距水道头部距离影响了深水水道的剖面和平面形态,随着坡度变缓,距水道头部距离越远,水道宽度越小;堤岸于中、下陆坡开始发育,水道堤岸脊的高程差及内、外弯曲带都不同程度地影响了堤岸的长度;水道的弯曲度控制着堤岸脊高程差的变化,同时作用于堤岸长度的变化;样本水道为高弯曲水道,且弯曲度受地形坡度控制。 相似文献
6.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
7.
8.
遥感影像常存在旋转和缩放等变化关系,这就要求检索时图像特征具有旋转和尺度不变等性质。目前,彩色遥感影像检索在提取这些特征时通常对色彩通道单独进行处理,导致3个通道之间的关系信息丢失,且没有充分利用数据本身所特有的几何特征,影响了检索精度。结合四元数与正交傅里叶-梅林矩的优点,提出了一种基于四元数变换的遥感影像检索方法。针对已有工作中存在的基于四元数傅里叶-梅林矩所提取的纹理特征只具有旋转不变性的问题,利用四元数正交傅里叶-梅林矩构造出具有旋转和尺度不变的纹理特征,并使用四其对图像进行边缘检测,得到边缘色彩图像并提取边缘色彩直方图,综合多种特征进行图像检索。实验结果表明,使用此方法进行遥感影像检索对于图像旋转和尺度变化具有良好的鲁棒性,检索性能明显提高。 相似文献
9.
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
10.