《基于动态模态分解的长江口海表温度时空分布特征重构研究》 被“学习强国”总平台推荐,阅读量近2万
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高空间分辨率(高分)遥感影像中存在海量信息,因此对高分影像的语义分割研究十分重要。传统机器学习方法的语义分割精度和效率均不高,近年来,深度学习方法迅速发展,逐渐成为影像语义分割领域的常用方法,已有研究将SegNet、Deeplabv3+、U-Net等神经网络引入遥感影像语义分割,但效果有限。考虑高分影像的特性,对用于遥感影像语义分割的U-Net网络进行了改进。首先,在U-Net网络特征提取过程中使用通道交互空间组注意力模块(channel interaction and spatial group attention module,CISGAM),使得网络能够获取更多有效特征。其次,在编码过程中将普通卷积层变换为残差模块,并在U-Net的编码器和解码器之间用加入了CISGAM的注意力金字塔池化模块(attention pyramid pooling module,APPM)连接,以加强网络对多尺度特征的提取。最后,在0.3 m分辨率的UC Merced数据集和1 m分辨率的GID数据集上进行实验,与U-Net、Deeplabv3+等原始网络相比,在UC Merced数据集上的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别提升了14.56%和8.72%,平均像素准确率(mean pixel accuracy,MPA)分别提升了12.71%和8.24%。在GID数据集的分割结果中,水体、建筑物等地物的综合分割精度大幅提升,在平均分割精度上,CISGAM和APPM较常用的CBAM和PPM有一定提升。实验结果表明,加入CISGAM和APPM的网络可行性与鲁棒性均较传统网络强,其较强的特征提取能力有利于提升高分辨率遥感影像语义分割的精度,为高分辨率遥感影像智能解译提供新方案。
道路交通事故频发,给生命财产造成重大损失,给社会生活带来重大影响。现有针对道路交通事故风险的研究未建立有效的道路网络模型,难以准确描述交通事故风险在道路上的传播特点,评估准确度不高。基于此,提出了一种基于抵达时间成本的网络地理加权回归方法,并利用某县级市2018—2020年的道路、交通违法、交通事故、城市POI等数据开展实验,结果表明,基于抵达时间成本的网络地理加权回归方法融合了交通事故风险在道路上的传播性质,显著降低了评估误差,能够有效评估道路交通事故风险及其影响因素;市中心区域道路交通事故高风险区域主要集中在车流量较大的道路交会处与部分交通设施尚不完备的道路;各类交通违法数量、城市POI对道路交通事故风险的影响程度不同,且具有很强的空间异质性。
传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据序列进行有效的简化分布计算,使其易于拟合。基于此,提出了一种网格混合聚类分区学习索引(grid-ml),用z曲线进行降维,用双层网格结构优化查询策略,用改进的K-means聚类算法进行数据分区,实现数据分布均匀化。对比实验发现,grid-ml构建速度快、存储空间小、查询效率高,较传统空间索引优势显著。
研究了具有对合映射*-诣零McCoy环的性质,给出了一批*-诣零McCoy环例子,并讨论了其扩张和*-斜多项式环的*-诣零McCoy性,证明了(1)设*-环R满足nil(R[x])=nil(R)[x],则环R是*-诣零McCoy环当且仅当环R[x]是*-诣零McCoy环;(2)设R[x;*]是*-斜多项式环,如果R是*-可逆环,则R[x;*]是*-诣零McCoy环。
如果存在一种顶点标号,使得2个简单图的邻接矩阵可交换,则称2个简单图可交换。首先,从图的Perron向量、主特征值数量、正则性三方面给出了可交换图的必要条件。然后,借助矩阵的克罗内克积、图的笛卡尔积及循环矩阵,构造了新的可交换图。最后,将一个邻接矩阵表示为另一个特征值互异的邻接矩阵的矩阵多项式,给出了2种算法,并比较了二者的优劣。可交换图存在公共的特征向量,对图谱理论研究具有重要意义。
在长度为n(n≥2为正整数)的直尺上最少刻多少个刻度就能度量1到n的所有长度,这便是至今未解决的最省刻度尺问题。阐明了最省刻度尺与极小优美图之间的关系,给出了计算最省刻度尺的所有最省刻度值的组合差集递推算法,得到长度为3~40的最省刻度尺的所有最省刻度值,同时,结合图论模型,给出了长度为41~82的最省刻度尺的最省刻度值。
研究了在齐次Dirichlet边界条件下一类具有恐惧效应及修正的Holling-Ⅱ捕食者-食饵扩散模型。首先,利用极大值原理和比较定理给出模型的先验估计;然后,通过计算锥映射不动点指标,得到正解存在的充分条件,且根据线性稳定性理论,讨论了当H充分大时正解的稳定性;最后,借助谱分析和分支定理,以m为分支参数,讨论了局部分支解的存在性与稳定性。
为增强灰色Bernoulli模型对各种实际数据序列的适应性,借助分数阶微积分在描述复杂系统中的优势,提出了一种基于Conformable分数阶导数的灰色Bernoulli模型。研究发现,可通过改变结构参数将模型转换为不同的经典灰色预测模型,体现了其统一性。此外,采用粒子群优化算法求解规划模型,获取了模型的最优超参数。最后,用所提模型和5个竞争模型对3个真实案例进行了预测建模,结果表明,所提模型的2项评估指标均优于5个竞争模型,验证了所提模型的有效性和可行性。
讨论了非对称三稳系统在Lévy噪声和高斯白噪声共同驱动下的相转移问题。采用四阶Runge-Kutta算法,计算了系统的稳态概率密度函数,通过改变系统参数和噪声参数观察其稳态概率密度函数曲线形态的变化情况。研究发现,非对称参数、加性噪声强度、乘性噪声强度、稳定性指标、偏斜参数均可诱导系统相转移,当分别改变加性噪声强度和乘性噪声强度时,概率密度函数的峰数与高度的变化情况相反。此外,在相同的非对称参数下,随着偏斜参数正负取值的变化,概率密度曲线图中峰的结构亦呈现不同的现象。
位于西非尼日尔三角洲盆地东缘的里奥-德雷盆地发育了大规模泥底辟,其活动时间和形成机理存在一定争议。基于对里奥-德雷盆地三维地震剖面的精细解释和平面成图,对其中中新世Nguti构造层顶面的泥底辟平面分布特征进行了重新厘定。结果表明:(1)Nguti构造层顶面的泥底辟可分为北部隐伏区、中部刺穿区和南部刺穿区;(2)北部隐伏区的泥底辟形成于Nguti构造层沉积前,是受早期沉积作用控制的被动泥底辟;中部刺穿区的泥底辟形成于上新世S0构造层沉积前,是受重力构造作用控制的主动泥底辟;南部刺穿区的泥底辟形成于Nguti构造层沉积后,是受重力构造前缘逆冲断层控制的逆冲泥底辟;(3)泥底辟整体上为向南凸出的舌状体,分东、西两段,西段为北北西-北西走向,东段为北北东-北东走向。
信息时代,信息化对旅游产业高质量发展的影响备受关注。通过构建融合多源数据的信息化发展水平测度体系,借助DEA-Malmquist指数,分析了2010—2019年中国30个省级行政区旅游全要素生产率及其分解因素的动态演变过程,并利用门槛面板模型研究了信息化对旅游全要素生产率及其分解因素的影响。结果表明:(1)研究期内中国信息化水平逐年上升、省际差距不断缩小,在空间上呈东部为发展热点区西部为发展冷点区的特征。(2)旅游全要素生产率呈持续上升趋势,其中旅游技术进步贡献显著,旅游技术效率有所下降。(3)信息化对旅游全要素生产率有显著的非线性促进作用,其通过正向促进旅游技术进步对旅游全要素生产率产生积极影响,并通过非线性抑制旅游技术效率对旅游全要素生产率产生门槛效应。
基于对东秦岭地区11个传统村落的实地考察,研究了该地区传统村落的形成与演化、景观基因及其意象表达,讨论了传统村落所蕴含的古人对人地关系的认识,以及传统村落对乡村振兴与乡村现代化的意义。得到:东秦岭传统村落有世居型和移居型两类,以移居型为主,移居型传统村落按成因不同可分为避乱型、军转型、明志型、生产型4种。东秦岭传统村落的演化受外族群迁入、匪寇侵扰、生产生活方式转变等因素影响,至今仍在发展演化中。东秦岭传统村落的景观基因包括自然景观基因和人文景观基因,其在宏观上依赖自然,在微观上改造自然,呈现因山就势、依水而建、四面围合、家族维系的特征。对应于中国传统村落的基本意象,其中的山水意象和生态意象本质上是古人自然观、生态观的反映,宗族意象和趋吉意象本质上是古人对生存与发展问题思考的反映,而东秦岭传统村落的基本意象为“崇文向善一围落,掩映青山绿水间”。
以森林康养为实验组、森林旅游为对照组进行准自然实验,分析了不同森林度假活动与人格特质类别对被试行为意图的影响,结果发现:(1)2组森林度假活动参与者人格特质分为心理弹性型、过度控制型和情绪型3类;(2)不同人格特质类别群体之间的行为意图提升存在显著差异,且整体呈现心理弹性型>过度控制型>情绪型的特征;(3)在2组森林度假活动和3种人格特质的交互作用下,行为意图受人格特质与森林度假活动协同影响。在理论层面拓展了森林康养者行为意图的主体影响因素研究,在实践层面有助于深化森林康养产品开发,为合理安排体验内容提供实证依据。