基于深度学习和Cesium的煤矿区地表变化检测方法研究

为了定量和定性分析煤炭资源开发对矿区地表的影响和破坏情况,采用Cesium开源三维引擎框架并融合高分遥感与深度学习技术,构建了基于B/S架构的煤矿区地表变化检测应用平台。平台在保持自动化检测精度的同时还充分顾及到检测算法存在的误检、漏检等缺陷,融入了检测结果的交互式编辑机制,并分析了系统架构的关键技术。该方法的变化检测结果较为可靠完备,为变化检测算法的应用提供了一种思路。     

基于RBF神经网络的边坡稳定可靠度分析

RBF神经网络具有网络训练速度快、可以避免局部极小等优点。文章基于RBF神经网络理论,采用蒙特卡罗模拟法来进行结构的可靠度分析,研究了样本点的生成方法及样本数对可靠度分析结果的影响,并将基于RBF神经网络的蒙特卡罗模拟法应用于边坡的可靠度分析。计算表明:基于RBF神经网络的蒙特卡罗模拟法具有较好的计算效率和计算精度;样本点的生成方法和样本数对计算结果影响较大。与随机取样法相比,均匀设计法生成的样本点分布更均匀,由此样本点集训练生成的神经网络能更好的代替原功能函数,在相同的样本数时具有更高的计算精度;当计算精度相同时,均匀设计法比随机取样法需要生成的样本点少,计算效率高。     

基于RSEI模型的平朔矿区生态环境变化研究

矿区生态环境问题涉及到社会经济可持续发展,一直是社会普遍关注的问题.本文选取1987年、1998年、2007年、2013年、2018年五期遥感影像为数据源,提取绿度、湿度、干度、热度指标,采用主成分分析法计算各指标贡献率,构建RSEI模型,研究平朔矿区32年的生态环境质量及其变化趋势.结果表明:1987—2007年,受...     

基于RSEI的平朔矿区生态环境变化研究

矿区生态环境问题涉及到社会经济可持续发展,历来是社会关注的焦点。本文选取1987、1998、2007、2013、2018五期遥感影像为数据源,提取绿度、湿度、干度、热度指标,采用主成分分析法计算各指标贡献率,构建RSEI模型,研究平朔矿区32年的生态环境质量及其变化趋势。结果表明：1987-2007年,受煤炭开采的影响,矿区生态环境质量下降,RSEI指数由0.564下降至0.512;2007-2018年,矿区大力开展生态恢复治理工作,生态环境逐渐改善,RSEI指数逐渐上升至0.576,生态质量优与较优等级的面积分别提高了4.14%和3.65%。矿区北部地区生态质量较好,安家岭及安太堡露天矿周边及南部地区生态质量较差,经生态恢复治理后,煤矿周边及南地区生态环境得到改善。建议后续仍应着重开展南部地区生态治理工作,注重整体土地利用的协调性。     

上海地区大型超市建筑的空调负荷特点分析

通过电算程序BDP/HvAC/ACL对上海市某大型超市建筑进行夏季设计日逐时负荷及全年动态负荷的计算,分析了该地区典型大型超市的空调负荷特点,从而为空调设计提供参考依据.     

边坡稳定的模糊随机有限元可靠度分析

边坡工程中同时存模糊性与随机性,应进行边坡稳定的模糊随机可靠度分析。在边坡稳定的随机有限元可靠度分析的基础上,提出了边坡稳定的模糊随机有限元可靠度的敏感性分析方法,它可以利用随机有限元分析的相应程序,能同时考虑参数的模糊性与随机性,能同时求得边坡的模糊可靠指标及模糊滑面位置。该方法利用了随机有限元敏感性分析的结果,在模糊截集上只需进行两次随机有限元分析即可求得该截集上可靠指标的极值,因此计算效率较高。算例分析表明:随着参数变异系数的增加,边坡的模糊可靠指标明显减小;对于均质土坡,模糊滑面的位置相对集中,形成模糊滑带;对于非均质土坡,模糊滑面的位置受边坡破坏机理的影响,参数的微小变异可能导致滑面位置发生较大变化。     

基于RSEI的采煤塌陷积水对生态环境的影响研究

采煤塌陷积水是东部高潜水位矿区最主要的生态环境问题，但塌陷湖的形成又对生态环境建设提供了难得的水资源，因此，研究塌陷积水后对周边生态环境的影响特征，对于指导矿区塌陷地生态恢复治理与湿地资源保护利用具有现实意义。本文以任楼煤矿塌陷积水区为研究区，以建矿后至今约20年的5期遥感影像为数据源，通过多光谱计算和主成分分析获取RSEI指数，并提取北、东、南、西四个方向数据，通过数据拟合与秩和检验，得出以下结论：（1）研究区生态环境自2000年以来有很大改善，矿区土地复垦与生态恢复成效显著；（2）塌陷积水对周边生态环境总体上产生正面影响，影响具有显著的方向差异性和年度变化特征；（3）塌陷积水对生态环境的影响随距离呈“凸型”抛物线变化，平均影响范围约3.7km，南北向约3.5km，东西向不超过7.8km，塌陷积水区形成后需要经土地整治工程才能最大程度发挥水域生态环境功能。