基于ALOSPALSAR的喜马拉雅山冰川流速分布及变化

基于2007年12月至2010年2月的12景ALOS PALSAR数据,结合SRTM,应用特征跟踪方法对喜马拉雅山冰川3个时段的流速进行了估算。结果表明,2007年冬季、2009年夏季和2009年冬季冰川流速均在0～300m·a-1之间,冰川积累区仅在夏季有较明显的运动,而冰舌部分的运动在任何季节都较为明显,并且长冰舌冰川流速沿主流线向下缓慢减小,而短冰舌冰川沿主流线向下流速不断波动变化,甚至增加。4个坡向中,东坡冰川流速最大,东南坡和西南坡次之,北坡冰川流速最小,除了与气候因素相关外,还与地形因素密切相关,从4个坡向的坡度大小来看,北坡坡度最小,也是造成北坡冰川流速最小的主要原因之一。冰川存在年际变化,即冰川冬季平均流速有所增加,增加的冰川流速在-5～18m·(2a)-1之间,并且面积大的冰川流速变化较小,面积小的冰川流速变化较大。同时冰川流速也存在季节性变化,夏季流速整体比冬季流速要大,冰川主流线上流速在夏季时波动较强烈,并且会出现多个峰值,而冬季主流线流速则较为平缓,但主流线上平均流速季节性差异并不明显。4条典型冰川流速年际变化、季节变化与研究区冰川总体特征相似,并且流速与气候特征和冰川形状之间都有密切的关系。冰川前进与退缩特征不明显,研究区冰川总体上处于平衡状态。     

基于遥感的西藏S301公路沿线湖泊变化研究

西藏S301公路联结那曲和阿里地区,东接青藏铁路、G109线青藏公路及G317线川藏北线,西接G219线新藏公路,是西藏“三纵、两横、六个通道”骨架公路网中的北横线西段,是通往阿里地区的重要通道之一,其路网地位和作用十分重要。该公路经过地区湖泊纵横,在全球气候变暖、冰川融化退缩和冻土退化的背景下,湖泊水位上涨给公路带来许多隐患。利用1970~2000年来的地形图、航空相片和多时相TM卫星遥感资料对西藏S301公路沿线的湖泊变化进行了遥感综合分析,并对湖泊变化对公路的影响进行了研究。结果表明,在1970~2000年期间,西藏301公路沿线的湖泊以扩张为主,部分湖泊的水位上升对西藏301公路已造成较大影响,此公路的改扩建工程一定要考虑公路沿线湖泊水位上升所带来的影响。     

基于时序像素跟踪算法的南伊内里切克冰川运动提取与特征分析

选用Sentinel-1A卫星TOPS模式下获取的8景升轨SAR数据，基于小基线集像素跟踪时序分析技术（Small BAseline Subset Pixel Tracking technique， SBAS-PT），获取了南伊内里切克冰川2018年1月至2018年12月期间不同时段的表面流速分布及其时空变化特征。研究结果表明：2018年南伊内里切克冰川1月到3月整体运动速率较小，从4月起速率明显增加，7月到8月达到最高，9月份起运动速率开始放缓，10月到12月期间冰川表面运动速率较小，全年的平均表面流速约为30cm·d^-1。总体而言，南伊内里切克冰川中上游区域流速明显高于冰川下游，冰川下游冰川物质消融减薄和补给量减少以及表碛物增多等因素致使冰川末端区域逐渐趋于稳定。     

基于地基雷达点云数据的冰川表面DEM建模

冰川监测是气候变化研究的重要组成部分，为了从三维立体角度研究冰川的运动变化情况，以梅里雪山西坡的共森隆巴冰川为研究对象，基于地基雷达点云数据分别利用了不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）和反距离加权（Inverse Distance Weight, IDW）两种插值算法进行了DEM建模，以交叉验证方法分析了两种算法的关键参数对冰川DEM建模结果的影响。结果表明：(1)格网分辨率对TIN插值结果影响较大。格网分辨率较低时，会造成DEM较多的空洞，格网分辨率较高时，会导致DEM表面平滑。当格网分辨率大小选择0.75 m时，冰川表面DEM建模结果精度最高，此时R2为0.997 0,RMSE为0.457 1 m。(2)插值半径对冰川表面DEM建模效果有较大影响，插值半径较小时，空洞部分较多且较大，随着插值半径的增大，空洞部分不断减少。而格网分辨率是影响IDW插值算法精度的较大因素。虽然不同格网大小和不同插值半径下冰川DEM建模的R2和RMSE精度较高，但是DEM建模效果不理想，存在较多空洞部分，难以利用IDW算法实现完整的冰川表面建模。(3)通...     

基于SAR数据的山地冰川表面运动速度分析

合成孔径雷达(SAR)因其可全天时、全天候工作且不受云、雨的影响而成为遥感应用的前沿领域。SAR干涉测量(Inteferometry)利用SAR数据的相位信息可获得大地表面厘米级的形变而成为冰川表面流速监测广泛使用的手段;SAR图像相关方法(SRFT)能克服干涉测量方法因失相干严重而难以产生清晰的干涉条纹以及可见光图像质量由于云遮、雪盖限制的不足而成为目前山地冰川表面流速遥感监测的首选方式。为深入探讨SAR图像相关方法的适用性,以天山科契卡尔巴西冰川为研究区域,分析使用不同时间基线的ALOS PALSAR数据与ENVISat ASAR C-band 的图像相关方法估计冰川的表面流速,并使用实地测杆的DGPS(Differential GPS)测量流速进行对比验证,发现在冰川表碛覆盖区域使用图像相关方法测量的值与实测值有很好的一致性,而在裸露冰区域或坡度较大区域,误差比较大。比较长时间基线的SAR数据对特征识别的结果发现：时间基线为1 a的冬季获取的数据对估计值与实测值在表碛覆盖区域比较一致,这可能是由于前后两次获取图像时天气或地面状况比较接近。比较ALOS PALSAR 数据与ENVISat ASAR数据发现：波长较长的L-band(23.5 cm) 比C-band (5.7 cm)SAR数据更适合山地冰川的表面流速估计;另外在运用SAR数据特征匹配方法时也可能是极化方式的差异使得ALOS PALSAR (HH极化)数据比ENVISat ASAR(VV极化)数据更适合冰川研究。     

基于深度学习的Sentinel-1A影像冰川识别北大核心CSCD

冰川监测对于气候变化研究及区域可持续发展有重要意义,利用遥感影像提取冰川边界是冰川监测的关键。利用Sentinel-1A结合地形数据,通过基于VGG16、MobileNetV2的UNet和DeepLabV3+卷积神经网络对喀喇昆仑地区的冰川进行识别,并比较VH极化和VV极化下的识别精度。结果表明,VH极化的识别精度整体高于VV极化。基于MobileNetV2网络的识别精度不如VGG16高,但实现了精度相当的同时提高了运行效率。基于相同的主干网络,DeepLabV3+较UNet网络识别精度高,即基于VGG16的DeepLabV3+网络精度最高,在VH极化下其识别总体精度可达95.18%,交并比IoU可达84.33%,均交并比mIoU达到88.91%。卷积神经网络对纯净冰川、表碛冰川及冰川湖都有较好的识别效果,且识别出部分前进冰川,为大区域山地冰川的快速且半自动化识别提供了技术基础。     

FBG传感器在重力墙位移监测中的应用

山区公路运营过程中,须掌握重力墙位移的变化,保障公路的安全。通过对重力墙作有限元分析,确定监测区域,并在墙监测区域的表面安装10只光纤光栅位移传感器,横向每隔2m安装一只,设置2个监测段,每段安装5只光纤光栅位移传感器。长期监测表明：重力墙在距离监测起始点0,8,18 m监测点处出现位移的变化较大,最大分别为0.86,0.99,0.69 mm。     

1993~2016年喜马拉雅山西段杰纳布流域冰川变化遥感监测

基于Landsat TM/ETM+及OLI遥感影像,对喜马拉雅山西段杰纳布流域冰川面积进行提取,对冰川时空分布特征及其变化分析,并结合周边气象台站及CRU再分析资料气温、降水量资料对研究区冰川变化原因进行讨论。结果表明：①1993~2016年杰纳布流域冰川面积萎缩了164.56±161.72 km²,占总面积的5.78%,年均萎缩率为0.25±0.25 %·a^-1,且在2000年后加快萎缩;②杰纳布流域冰川在各个朝向和海拔带上均呈萎缩趋势,其中S朝向冰川面积萎缩率最大,占研究区冰川萎缩总面积的24.35%; 4 600~4 800 m和4 800~5 000 m两个海拔高度带冰川面积近23 a分别减少了29.93 km²和30.91 km²,占流域冰川面积萎缩总量的17.72%和18.30%;③1993~2016年杰纳布流域共有28条冰川末端发生不同程度的前进现象;④对狮泉河和Srinagar气象站及CRU再分析资料气温、降水量变化分析表明,1993~2016年该区域年均气温呈显著上升是杰纳布流域冰川萎缩的主要原因。     

基于MODIS影像的中巴经济走廊荒漠化程度时空动态监测研究

荒漠化是全球最为严重的生态环境问题之一,中巴经济走廊荒漠化问题尤为严重,干旱和大面积的荒漠是其主要的生态环境约束因素。以MODIS数据为基础,提取关键的地表特征参量,定量化研究荒漠化程度与地表特征参量间的关系与规律;构建了基于地表反照率-植被特征空间、决策树的遥感监测模型,并以2015年数据为例,分析了中巴经济走廊荒漠化程度,结果表明：Albedo-MSAVI、Albedo-NDVI和决策树C5.0共3种方法的总体精度分别为88.33%、85.83%和89.2%,Kappa系数分别为0.836 3、0.802 3和0.847 1,分析认为决策树方法最适宜反演中巴经济走廊荒漠化程度。最后基于决策树方法计算了2000~2015年中巴经济走廊荒漠化程度分布数据,分析结果表明在中巴经济走廊极度和重度荒漠化土地占整个区域的50%~60%,中度和轻度荒漠化土地占20%左右,非荒漠化土地和冰雪水体占20%左右。由于2000年左右,巴基斯坦经历了50 a来最严重的旱灾,2000年的重度和极度荒漠化达到总体面积的61.8%,从2005~2015年极度荒漠化土地有所减少,转化为重度荒漠化土地,有部分轻度荒漠化土地转化为非荒漠化土地。总体来说极度荒漠化程度呈下降趋势。     

基于遥感的祁连山东部冷龙岭冰川变化研究

利用1970年的地形图,1995、1999、2002和2009年的Landsat\|TM/ETM遥感影像,通过遥感图像处理和GIS技术对祁连山冷龙岭地区的冰川变化进行研究。结果表明：研究区的冰川面积1990年以来变化显著,1995年冰川面积比1970年减少了13.79%,1999年冰川面积比1995年减少了21.96%,2002年冰川面积比1999年减少了10.54%,2009年冰川面积比2002年减少了6.35%。选取研究区不同规模的18条典型冰川进行面积长度的变化分析,总体情况与前面一致。     

基于遥感和GIS的中巴经济走廊多发展情景生态风险综合评价

中巴经济走廊沿线地区生态环境复杂、人地矛盾突出,走廊建设在推动区域经济发展的同时,也可能给区域生态环境安全带来潜在风险。借助遥感、地理信息和情景模拟方法,从风险源危险性、生态环境脆弱性、受体损失度三方面构建风险评价模型,结合惯性发展、投资优先和和谐发展三种情景下2030年土地利用情况,对廊道2015~2030年生态风险的时空变化规律进行分析。结果表明：中巴经济走廊高生态风险区主要分布在巴基斯坦北部山区向印度河平原的过渡区。未来情景的差异直接影响着生态风险。投资优先情景高风险区增幅最大,相比于2015年,2030年中度、高度和极高风险区面积占比分别增加了4.75%、4.84%和2.25%。惯性发展情景中度、高度和极高风险区面积占比分别增加了2.79%、2.52%和1.04%。和谐发展情景中,中度和高度风险区呈现增加趋势,极高风险区面积略微下降,增幅分别为1.15%、2.19%和-0.16%。研究表明：能兼顾经济发展和环境保护的和谐发展情景,是未来廊道规划建设的优化选择,合理规划土地利用,提高土地用途管制力度,提升土地资源使用效益,可促进社会经济可持续发展。基于遥感和GIS技术的综合评价方法能够为经济廊道的生态风险评价提供技术支撑。     

种衣剂防治玉米病虫害试验

1997年在辽宁省的3个地区进行了3种种衣剂防治玉米病虫害的田间小区试验．结果表明,质量分数为17％呋喃丹 多菌灵种衣剂以1：50重量比包衣对玉米安全,可有效防治玉米苗期病害和地下害虫,平均防效分别达68．91％和71.35％,适宜在辽宁北部地区使用．质量分数为17％克百威 多菌灵 三唑酮种衣剂对玉米丝黑穗病有良好的防治效果,平均防效为54．26％,适宜在辽宁中部和南部地区推广．     

高速公路监控系统应用专辑：高速公路安全运营的迫切需求——联网监控

中国的高速公路建设在近年来取得了令人瞩目的成绩，同时也带动了公路沿线地区社会、经济和文化的快速发展。然而，由于投入资金的限制，过往在高速公路的监控领域中未必引起人们足够的重视。目前，随着高速公路路网建设的日趋复杂，使得安全运营成为高速公路的首要任务，联网监控系统也越来越发挥出它的重要性。     

加速零信任部署落地护航数字经济快速发展

随着产业数字化的深化发展,企业IT架构从建设到运营发生极大变革,基于传统网络边界的安全防护模式如同堑壕战,仅依赖几条防线已无法阻挡层出不穷的威胁和攻击,基于零信任理念的新一代安全框架便应运而生.     

巴基斯坦土地覆盖数据产品季节性精度评价

GlobeLand30-2010（30 m）、FROM-GLC-2010（30 m）和GlobCover-2009（300 m）是3套应用广泛的全球高精度土地覆盖数据产品。以巴基斯坦为研究区,从2009~2011年30 m Landsat-5、Landsat-7多光谱遥感影像共122景选取了夏冬两季各1 000个样本点,评价了3套土地覆盖数据产品的季节性分类精度。结果表明：3套产品在巴基斯坦地区夏冬两季总分类精度差异不大,总体来说GlobeLand30-2010（63.9% vs. 65.6%）与FROM-GLC-2010（59.0% vs. 61.2%）的总精度夏季略高于冬季,GlobCover-2009的总精度冬季略高于夏季（59.5% vs. 59.1%）。此外,3套产品中GlobeLand30-2010对耕地、人造地表和水体有更好的分类效果,FROM-GLC-2010对植被和冰川积雪的分类更为准确,GlobCover-2009对裸地的分类更为准确;3套产品对耕地、裸地和冰川积雪分类更符合冬季的真实情况,对植被、水体分类更符合夏季的真实情况,人造地表分类无明显的季节差异。巴基斯坦土地覆盖精度评价的样本点密度应达到1个/1 000 km²。     

基于深度学习的中国第二次冰川编目半自动化更新

中国第二次冰川编目的部分数据用第一次冰川编目替代，这些数据集中分布在藏东南地区。该地区地形陡峭、气候恶劣，常年多云层覆盖，无法获取有效的光学影像，缺乏系统性的冰川调查。针对传统阈值分割方法受噪声影响大、标准Unet计算量大导致运行缓慢等问题，对Unet模型进行压缩，通过修改样本尺寸、卷积核数量和优化器等模型参数，提升模型训练效率以及冰川提取精度。利用冰川的极化特性和地形特征，选用45景ENVISAT ASAR影像和NASA DEM，基于Unet及其压缩网络进行深度学习，参考光学影像和其它辅助数据对误分和漏分的冰川逐个进行人工目视判读，完成了未更新编目的冰川边界提取及修正，并对属性进行了更新。结果表明：基于SAR影像和地形特征的深度学习可以有效识别云层覆盖区域的冰川。在第二次冰川编目未完成的地区，共有冰川8 374条，总面积5 622.65±303.58 km2，误差占总冰川面积的5.4%，整体呈退缩状态，冰川碎片化现象居多。该数据集更新了中国第二次冰川编目中的替代数据，可为探讨藏东南冰川变化和物质平衡等相关研究提供可靠的数据支撑。     

基于Landsat数据的郭扎错北面冰川近20年来面积动态变化遥感研究

冰川能够敏感地反映区域环境变化,是研究全球变化的重要因素之一。昆仑山地区冰川集中,是研究冰川动态变化的理想区域。根据郭扎错北面1991~2009年Landsat TM与ETM+遥感影像,研究了该地区冰川近20 a来的变化情况。结果发现,该地区冰川变化显著,并得出以下结论：① 郭扎错北面冰川面积在1991~2009年间具有先增加后减少的波动规律;② 该区域内存在东部冰川比西部变化量大和变化率快的差异性;③ 该地区中峰冰川在2001~2004年间面积大幅增加,可能与2001年11月14日发生在昆仑山口以西的8.1级强烈地震有关;④ 该研究区内冰川面积变化主要受年均温度和年累积降水量的综合影响。     

SIP协议安全分析与解决方法

分析了几种常见的SIP协议的安全威胁,提出了两种可能性也很大的安全威胁,在此基础上从SIP协议消息交互过程出发,提出了几种新的解决思路和方法。     

2010年8月份十大重要安全漏洞

2010年7月21日至2010年8月20日,国家计算机网络入侵防范中心发布漏洞总条目为344条,漏洞总数较7个月下降了12.02%。其中威胁级别为＂紧急＂的有103条,＂高＂的有87条,＂中＂的有133条,＂低＂的有21条。威胁级别为紧急和高的漏洞占到总量的55.23%。从漏洞利用方式来看,远程攻击有307条,本地攻击有33条,局域网攻击有4条。综上可知互联网威胁系数比较高,用户需提高安全防范意识并采取一些安全防范措施。     

Blue Coa高级威胁防护解决方案

<正>该解决方案让整个安全部门实现高级威胁防护生命周期自动化Blue Coat推出Blue Coat高级威胁防护解决方案,旨在缩小安全部门应对日常运营,遏制事故和解决问题之间的差距。这是全球首个提供全面高级威胁防护生命周期防御措施的解决方案。通过拦截已知威胁,主动检测未知和已存在的恶意软件并自动采用针对事故遏制后入侵的最佳实践来强化网络。使日常安全运营和高级安全团队得以携手保护并促