黑河流域2001~2017年植被变化特征及其可延续性评价

植被的变化特征是流域生态监测的重要内容和流域综合管理决策的基础信息。基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE),利用空间分辨率为250 m的MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)产品,研究2001~2017年黑河流域植被的时空变化趋势及延续性特征。结合气温、降水与河流径流量观测数据,分析黑河流域上游、中下游绿洲与非绿洲区植被变化的影响因素。结果表明:近17年来黑河流域植被年最大EVI值年均增幅为0.0039,年均新增植被面积为480.3 km^2。受气温、降水、耕地开垦、水资源管理措施及与其密切相关的地下水等因素的不同影响,上中下游表现出不同的变化特征。无论是年最大EVI值还是植被面积,中游的增加趋势最为显著,绿洲区较非绿洲区增加趋势更为明显。这种变化趋势短期内可能延续,但长时间内存在较大风险。研究为快速监测植被变化提供了示范,揭示了干旱区植被监测中长势变化与类型变化的同等重要性,流域植被变化的区域协同性对合理分水、加强地表-地下水协同管理等流域综合管理提出了更高要求。     

复杂背景下基于深度学习的视频动作识别

快速有效地识别视频中的人体动作,具有广泛的应用前景及潜在的经济价值。但目前的视频动作识别方法易受到运动人体晃动、背景变化、摄相机抖动、运动人体阴影等背景因素影响。为解决上述问题,本文提出一种非局域时间段网络方法。该方法在双流网络的基础上,通过加入非局域计算使网络能关注到更大时空范围的信息,并进一步融入光流信息使网络更精确地将注意力放在动作区域,从而增强对视频复杂静态背景的鲁棒性。此外,为了融合双流分段网络的多路判别结果,本文使用可学习的加权平均取代简单平均来融合多模态信息。经过在TDAP数据集上的实验验证,本文的模型可在复杂背景下较为精确地识别出人体动作,与原有模型相比在几乎不增加时间复杂度的前提下提升了识别性能。     

多特征融合的行为识别模型

目的 视频行为识别和理解是智能监控、人机交互和虚拟现实等诸多应用中的一项基础技术,由于视频时空结构的复杂性,以及视频内容的多样性,当前行为识别仍面临如何高效提取视频的时域表示、如何高效提取视频特征并在时间轴上建模的难点问题。针对这些难点,提出了一种多特征融合的行为识别模型。方法 首先,提取视频中高频信息和低频信息,采用本文提出的两帧融合算法和三帧融合算法压缩原始数据,保留原始视频绝大多数信息,增强原始数据集,更好地表达原始行为信息。其次,设计双路特征提取网络,一路将融合数据正向输入网络提取细节特征,另一路将融合数据逆向输入网络提取整体特征,接着将两路特征加权融合,每一路特征提取网络均使用通用视频描述符——3D ConvNets （3D convolutional neural networks）结构。然后,采用BiConvLSTM （bidirectional convolutional long short-term memory network）网络对融合特征进一步提取局部信息并在时间轴上建模,解决视频序列中某些行为间隔相对较长的问题。最后,利用Softmax最大化似然函数分类行为动作。结果 为了验证本文算法的有效性,在公开的行为识别数据集UCF101和HMDB51上,采用5折交叉验证的方式进行整体测试与分析,然后针对每类行为动作进行比较统计。结果表明,本文算法在两个验证集上的平均准确率分别为96.47%和80.03%。结论 通过与目前主流行为识别模型比较,本文提出的多特征模型获得了最高的识别精度,具有通用、紧凑、简单和高效的特点。     

MIMO雷达迭代鲁棒Capon波束形成算法

针对现有的MIMO雷达波束形成算法在联合导向矢量失配较大时,输出信噪比性能严重下降的问题,提出了一种用于MIMO雷达的迭代鲁棒Capon波束形成算法。首先,结合MIMO雷达收发两端的结构特点,对失配误差模型进行了理论分析,从而指出大不确定集算法的局限性。然后提出利用小不确定集可以解决误差失配较大的情形,依据迭代思想对导向矢量期望值估计进行求解,由满足的迭代条件确保联合导向矢量更准确。仿真结果表明,该算法对联合导向矢量失配误差具有鲁棒性,输出信噪比性能最优。     

含砾土坡坡面降雨和坡脚浸泡模型试验研究

降雨是诱发边坡失稳的重要因素,为此开展了含砾量分别为10%,20%和40%的含砾土坡的坡面降雨和坡脚浸泡的模型试验。利用体积含水率和吸力传感器测试了含砾土坡的水土特性,观测了边坡湿润锋的发展过程,利用PIV技术研究了边坡的位移变形过程;通过控制坡脚水位及坡顶后续加载研究了坡脚浸泡作用下土坡的沉降变形规律。试验结果表明:降雨条件下,含砾量越高,土坡坡面侵蚀发育越缓慢,边坡的细粒土越容易达到完全饱和状态;坡土饱和后,含砾量10%的土坡主要以坡面侵蚀和变形为主,不易发生整体破坏,含砾量20%和40%的坡土均发生了整体滑移破坏。坡脚浸泡过程中,含砾量越高,边坡变形量越小,在水位下降过程中基质吸力恢复越快,在浸水过程中边坡吸力丧失范围越小。在坡脚浸泡及后续坡顶加载作用下,含砾量10%的土坡会产生较大变形,含砾量20%的土坡最容易发生破坏,含砾量40%的土坡稳定性良好。     

气温变化对CCBE防护层输水距离的影响

具有毛细阻滞效果的ＣＣＢＥ（ＣｏｖｅｒｓｗｉｔｈＣａｐｉｌｌａｒｙＢａｒｒｉｅｒＥｆｆｅｃｔｓ,ＣＣＢＥ）防护层构建了一种简易的蓄排水系统,有利于植物护坡。人们定义ＣＣＢＥ层中粗粒土内的输水距离Ｌｄ来描述ＣＣＢＥ防护系统的蓄排水能力。影响坡面ＣＣＢＥ防护结构的蓄排水能力的因素有很多,主要探究气温及其变化对它的影响。数值计算结果发现,日均气温越高,对ＣＣＢＥ防护结构的蓄排水能力的影响就越大,输水距离也越大;日均温差对ＣＣＢＥ防护结构输水距离的影响较复杂,大概在４℃日均温差时,ＣＣＢＥ防护结构的输水距离达到最大。研究成果可以为防坡土开裂的ＣＣＢＥ防护系统的设计提供参考依据。     

一种基于物联网技术的智慧路灯系统设计

针对传统的城市道路照明系统存在着管理方式粗放、能源消耗大、运维效率低下、照明控制不灵活等缺点,文中探讨一种基于物联网技术的智慧路灯系统设计。该系统设计由智慧路灯智能终端和智慧路灯管理云平台两部分组成,通过云平台对智能终端进行全面高效控制,包括路灯的自动控制、远程控制、自动巡检、自动生成和派发工单,并且具备一定的可拓展性。