基于GlobeLand 30的哈密市2000-2020年土地利用格局变化研究

[目的]研究新疆维吾尔自治区哈密市近20 a的土地利用变化,为该地区土地利用规划及生态环境保护提供有力支撑。[方法]基于2000,2010,2020年的GlobeLand 30数据集,通过利用转移矩阵、坡度分布指数、标准差椭圆以及土地利用重心迁移,分析哈密市2000-2020年土地利用的时空变化特征。[结果]①哈密市2000-2020年土地利用变化比较明显。2020年各土地利用类型面积比例为:未利用地>草地>耕地>林地>建设用地>水域。哈密市虽然面积大但能利用的绿洲面积较小。2020年草地面积为10226.39 km²,水域面积为295.17 km²。2000-2020年土地利用类型变化量中,草地的减少量最大,流失面积为671.48 km²,主要转换成未利用地、林地和少量耕地;建设用地增量最大,面积高达405.60 km²。2000-2020年其他土地利用类型中林地和耕地面积呈增长趋势;未利用地和水域呈减少趋势,其中水域面积的减少量很小,基本保持稳定。②2000-2020年草地在5个坡度梯度上分布比较均匀;而耕地和建设用地基本分布在Ⅰ级和Ⅱ级坡度梯度,耕地在Ⅰ级坡度梯度上显优势分布;林地在Ⅰ级坡度梯度上面积最大;未利用地分布面积随着坡度梯度的增加而减少。③2010-2020年土地利用变化与2000-2010时段的变化相比方向性较明显,范围更广,重心向西北方向迁移。[结论]2000-2020年哈密市的土地利用变化有着明显的时空特征,坡度对各地类分布的影响较为明显。     

Performance and uncertainty analysis of a short-term climate reconstruction based on multi-source data in the Tianshan Mountains region,China

Short-term climate reconstruction, i.e., the reproduction of short-term(several decades) historical climatic time series based on the relationship between observed data and available longer-term reference data in a certain area, can extend the length of climatic time series and offset the shortage of observations. This can be used to assess regional climate change over a much longer time scale. Based on monthly grid climate data from a Coupled Model Inter-comparison Project phase 5(CMIP5) dataset for the period of 1850–2000, the Climatic Research Unit(CRU) dataset for the period of 1901–2000 and the observed data from 53 meteorological stations located in the Tianshan Mountains region(TMR) of China during the period of 1961–2011, we calibrated and validated monthly average temperature(MAT) and monthly accumulated precipitation(MAP) in the TMR using the delta, physical scaling(SP) and artificial neural network(ANN) methods. Performance and uncertainty during the calibration(1971–1999) and verification(1961–1970) periods were assessed and compared using traditional performance indices and a revised set pair analysis(RSPA) method. The calibration and verification processes were subjected to various sources of uncertainty due to the influence of different reconstructed variables, different data sources, and/or different methods used. According to traditional performance indices, both the CRU and CMIP5 datasets resulted in satisfactory calibrated and verified MAT time series at 53 meteorological stations and MAP time series at 20 meteorological stations using the delta and SP methods for the period of 1961–1999. However, the results differed from those obtained by the RSPA method. This showed that the CRU dataset produced a low degree of uncertainty(positive connection degree) during the calibration and verification of MAT using the delta and SP methods compared to the CMIP5 dataset. Overall, the calibrated and verified MAP had a high degree of uncertainty(negative connection degree) regardless of the dataset or reconstruction method used. Therefore, the reconstructed time series of MAT for the period of 1850(or 1901)–1960 based on the CRU and CMIP5 datasets using the delta and SP methods could be used for further study. The results of this study will be useful for short-term(several decades) regional climate reconstruction and longer-term(100 a or more) assessments of regional climate change.     

基于红外热成像的夜间农田实时语义分割

农田环境实时语义分割是构成智能农机的视觉环境感知的重要环节，夜间农田语义分割可以使智能农机在夜间通过视觉感知农田环境进行全天候作业，而夜间无光环境下，可见光摄像头成像效果较差，将造成语义分割精度的下降。为保证夜间农田环境下红外图像语义分割的精度与实时性，该研究提出了一种适用于红外图像的红外实时双边语义分割网络（Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network，IR-BiSeNet），根据红外图像分辨率低，细节模糊的特点该网络在实时双边语义分割网络（Bilateral Semantic Segmentation Net，BiSeNet）结构基础上进行改进，在其空间路径上，进一步融合红外图像低层特征，在该网络构架中的注意力提升模块、特征融合模块上使用全局最大池化层替换全局平均池化层以保留红外图像纹理细节信息。为验证提出方法的有效性，通过在夜间使用红外热成像采集的农田数据集上进行试验，数据集分割目标包括田地、行人、植物、障碍物、背景。经试验验证，提出方法在夜间农田红外数据集上达到了85.1%的平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU），同时达到40帧/s的处理速度，满足对夜间农田的实时语义分割。     

移动机器人视觉里程计技术研究综述

随着移动机器人技术不断发展,里程计技术已经成为移动机器人实现环境感知的关键技术,其发展水平对提高机器人的自主化和智能化具有重要意义。首先,系统阐述了同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)中激光SLAM和视觉SLAM的发展近况,阐述了经典SLAM框架及其数学描述,简要介绍了3类常见相机的相机模型及其视觉里程计的数学描述。其次,分别对传统视觉里程计和深度学习里程计的研究进展进行系统阐述。对比分析了近10年来各类里程计算法的优势与不足。另外,对比分析了7种常用数据集的性能。最后,从精度、鲁棒性、数据集、多模态等方面总结了里程计技术面临的问题,从提高算法实时性、鲁棒性等方面展望了视觉里程计的发展趋势为：更加智能化、小型化新型传感器的发展;与无监督学习融合;语义表达技术的提高;集群机器人协同技术的发展。     

基于ArcGIS的林业项目专题图自动分幅出图实现

基于ArcGIS10.2软件平台,利用ArcMap10.2提供的“数据驱动页面”分幅出图功能,以永平县2015年低效林改造项目作业设计图制作为例,阐述了出图版面设置、创建编辑出图要素类数据、创建设置定义启用操作数据驱动页面和数据驱动页面导出等自动分幅出图的流程、方法和步骤,实现了林业项目专题图自动分幅出图,认为该方法具有出图效率高,版面风格一致,元素布局统一,出图数据管理方便等优势。     

B／S架构的高校教学管理系统研究与开发

研究开发了基于ASP．NET技术、B／S模式的高校教学管理系统,并对该系统的体系结构、功能模块以及实现系统的数据集等关键技术进行了深入探讨,指出系统的实现极大地提高了教学管理效率。     

再分析资料与经验关系计算的新疆地区大气水汽含量比较分析

美国国家环境预报中心(NCEP)的全球再分析资料,在很多气候模拟和预测研究中都被作为区域气候模式的驱动场和初始场资料,并用来检验模拟结果。通过对NCEP再分析资料的多年平均大气水汽含量和季节平均大气水汽含量插值到经验公式所计算的多年平均大气水汽含量和平均大气水汽含量,分析和比较了两者之间的差异。从结果可以看到,利用NCEP再分析资料计算的大气水汽含量值在春、夏、秋三个季节普遍低于经验公式计算值,只有在冬季再分析资料值才高于经验公式值。在多年平均大气水汽含量方面,也表现出NCEP再分析资料值低于经验公式值。在与降水比较方面,降水量的空间分布与大气水汽含量有很多不同,即降水量的大值区与水汽含量的小值区对应。但从发生突变的时间来看,二者突变点出现时间相对一致。     

基于轻量级CNN-Transformer混合网络的梯田图像语义分割

梯田是一种传统的农业种植方式,发挥着稳定作物生产与水土保持效能,修筑梯田是发展农业生产的重要措施之一。快速、准确地对梯田区域分布信息进行采集,对提高粮食产量、治理水土流失以及规划区域生态等方面具有重要的作用与意义。无人机图像梯田道路边界模糊、具有较长的带状结构,为了更准确地获取梯田的边缘信息,受MobileVit启发,该研究在MobileViT block中引入了轴向注意力机制(axial attention),并采用编码器-解码器结构,提出了基于轻量级CNN-Transformer混合构架网络模型。模型编码器部分由改进的MobileViT block、融入了条形池化的逆残差模块和空洞空间金字塔池化模块构成,再通过有效设计摆放各模块的位置顺序来实现局部与全局的视觉表征信息交互,得到完整的全局特征表达;利用解码器对编码器提取到的多尺度特征图进行采样和卷积操作得到语义分割结果图。选取PSPNet、LiteSeg、BisNetv2、Deeplabv3Plus、MobileViT在相同测试集上进行对比试验,结果表明,该研究所提模型在精度与速度方面均具有一定的优势,其像素精度可达95.79%,频权交并比可达94.86%,模型参数量为8.32 M,实现了使用较少的参数和简单的方法对复杂无规则的无人机图像梯田区域对象较为准确的分割,将其部署到无人机上可以进一步获取梯田的形状、位置、轮廓等信息,及时准确地掌握梯田边缘信息为预防和修护加固梯田提供重要的依据,同时有助于梯田区域种植面积和范围的统计,以期为梯田和旱作区农业建设的发展提供参考。     

兰州市北山削山造地的土壤质量变化评价

[目的] 评价兰州市北山削山造地引起的土壤质量变化,旨在为该区削山造地工程和生态效益评价提供科学依据和建议。[方法] 选择兰州市城关区北山原有耕地、林地、草地、削山产生的新造地4种土地利用方式,采集土壤物理性质、化学性质和根系生物量样品,基于主成分分析法(principal component analysis, PCA)筛选出最小数据集(minimum data set, MDS),通过土壤质量指数对兰州市北山土壤质量进行评价。[结果] ①基于包括12项理化指标的土壤质量全数据集(total data set, TDS)的主成分分析,构建了由容重、速效磷、速效钾、全氮、pH值组成的最小数据集。②兰州市北山4种土地利用方式下土壤质量指数排序为：耕地＞林地＞新造地＞草地,削山造地显著影响了土壤的水分保持、有机质积累、全氮、速效钾含量等。③最小数据集和全数据集之间相关性系数为0.66,最小数据集能够较好地进行土壤质量评价(p＜0.01)。[结论] 兰州市北山的耕地和林地具有更好的土壤质量,新造地土壤的持水与积累养分能力低于原有耕地和林地,是未来植被恢复和重建的重点区域。削山造地时应尽量安排在草地上进行,注意对原有耕地和林地的保护。     

四类全球土地覆盖数据在中国区域的精度评价

该研究以中国耕地类别为研究对象,选择2000年中国土地利用数据（NLCD-2000）为参考数据,利用比较分析法,从面积数量精度和空间位置精度两方面对目前4类全球土地覆盖数据（UMD、IGBP-DISCover、MODIS和GLC2000）产品进行了精度验证,并分析研究了4类数据精度的异同性。结果表明,4类全球数据对中国耕地数量特征和空间位置特征的估测具有明显的区域差异性。MODIS数据集和GLC2000数据集对中国耕地制图的总体精度要高于UMD数据集和IGBP-DISCover数据集。4类数据制图精度高的区域主要分布在中国的农业主产区,而误差大的区域主要分布在中国山区或耕地比例低的区域。低空间分辨率的信息源、基于像元的分类方法,以及中国复杂地形特征是4类全球土地覆盖数据精度差异的主要原因。