基于无人机影像的城市植被精细分类

针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.     

基于GAN的小样本腐蚀失厚率数据增强方法

目的 对小样本腐蚀失厚率数据进行数据增强,实现数据扩充,以提升后续分析模型的预测精度,减轻过拟合程度,并提升模型的泛化能力。方法 利用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)扩充腐蚀失厚率数据,使数据分布更加全面。对生成数据进行降维可视化分析,探究生成数据与原始数据样本的分布规律,分析数据增强合理性,并从多个算法模型、多个评价指标角度对分析预测能力、泛化能力进行评估。结果 生成数据填补了原始数据在样本空间分布的薄弱环节,加入生成数据后,各机器学习算法模型得出的MSE均值为未加入生成数据的61.72%~91.74%,皮尔逊均值为99.01%~113.64%,预测准确度提升,结果关联性更强,模型泛化能力增强。结论 GAN能有效对小样本腐蚀失厚率数据进行增强,数据扩充对分析预测提供正向支持,生成数据不宜多于原始数据,防止扰乱训练样本分布,同时存在生成数据多样性受限的问题。     

非正规建筑垃圾场地空间布局特征研究:以北京市昌平区为例

随着城市化进程中的建筑垃圾随意堆积或填埋,使得大量非正规建筑垃圾堆积场出现,“垃圾围城”现象已成为当前社会的实际问题。因此,研究建筑垃圾的空间布局现状与对策对于我国建筑垃圾空间布局优化发展十分重要。以北京市昌平区为例,基于谷歌地球与GIS软件识别非正规建筑垃圾堆放场地的个数、地理位置、面积以及与居民点和河流的距离等信息,得出垃圾分布信息。通过分析这些信息的点位、分布及高程等空间布局特征,厘清非正规垃圾场空间布局问题,以期为政府及相关部门加强建筑垃圾的管理提供参考,降低“垃圾围城”风险。     

水源地土地覆被分类及无人机遥感验证评价方法研究

本文提出一种水源地土地覆被分类及无人机遥感验证评价方法。采用面向对象分类方法对高空间分辨率卫星遥感影像进行土地覆被分类,基于无人机遥感影像,采用随机抽样方法获取多边形样本验证分类结果,建立混淆矩阵后评价分类精度,并采用国产卫星及无人机遥感数据开展示例研究,取得了很好的研究应用效果。     

异常性检测算法在引信干扰信号识别中的应用

目的 解决传统分类引信抗干扰算法因干扰信号难获取、特征信号样本少、正负样本数不平衡而导致计算精度低的问题,克服引信抗干扰算法对样本的依赖性,并提高引信信号识别准确率。方法 通过WVD时频变换的方法,将拆分后的真实含扰引信信号切片进行重组,使其由一维时序信号向二维图片信息进行扩展,基于数据倍增策略,提升算法泛化性,并降低其对真实数据样本的依赖。融合GANomaly与EfficientNet网络,在扩充的引信数据集上进行线下干扰信号特征学习,并对含扰引信图像数据进行线上异常性判断与干扰信号识别。结果 GE-FS网络能够在真实引信小样本信号的基础上进行有效数据扩充,基于扩充数据训练后,引信含扰识别准确率达到98.4%。结论 GE-FS网络能有效针对引信异常信号进行精确检测与识别,可以增强引信系统的抗干扰能力与作战自适应性。     

垃圾图像识别研究进展

实现生活垃圾自动分类是解决城市固体废弃物(municipal solid waste,MSW)问题的有效途径.着眼于近10年基于计算机视觉的垃圾图像识别相关研究,依据垃圾自动分类方法的差异性,将当前现有相关研究分为基于传统机器学习方法和基于深度学习方法.介绍了机器学习方法以及深度学习方法特征提取方式,对比分析了传统机器...     

基于硬件投入产出效益分析的上海市生活垃圾分类政策评价

本研究基于垃圾车、分类投放点、回收服务点、垃圾中转站4类硬件投入要素,以上海市垃圾分类政策实施效果作为研究对象,利用数据包络DEA分析方法,针对2020年1月~2021年6月上海市强制性垃圾分类具体的实施效果逐月展开分析和评测.结果表明,条例颁布后,上海市生活垃圾分类总体实施成效较为良好,综合效率、纯技术效率和规模效率平均值分别为0.957、0.993、0.963,均处于相对有效状态,但部分月份存在投入冗余及产出不足情况,仍有很大的进步空间.建议将投入要素均衡地作用到可回收物、干垃圾、湿垃圾以及有害垃圾的城市生活垃圾处理方面,进而提升上海市可回收物、干垃圾、湿垃圾以及有害垃圾的处理水平,提高政策实施效率.     

四川汶川地震灾区建筑垃圾资源化利用设想

在对地震灾区损毁资源及建筑垃圾情况进行了实地考察的基础上,根据国家对固体废弃物循环利用方面的相关政策,借鉴国外有关建筑垃圾处置的先进经验,提出了“建筑垃圾资源化利用的思路”。即通过对建筑固体废弃物进行无害化处理,并现场转化为可供灾后重建所用的建筑材料,变废为用,既可节约垃圾堆放占地,减少露天堆放所造成的环境污染,同时又能为灾后重建提供紧缺的建筑材料。     

基于干湿分类优化的城市生活垃圾收运处理系统研究

为解决"垃圾围城"困境,在充分考量我国城市生活垃圾特点、居民生活垃圾分类能力以及垃圾处理可行方案的前提下,提出以干湿分类为基础,并对干垃圾进行二次分类的城市生活垃圾分类体系。基于此分类体系,对既有生活垃圾收运处理系统的优化调整进行了探讨,提出优化调整原则。最后,以郑州市为例,给出了城市生活垃圾收运处理系统优化调整的具体方案,并证明了新的城市生活垃圾分类体系,以及对城市生活垃圾收运处理系统的优化调整,在提高垃圾资源化率和减少填埋量方面的有效性。     

芬兰科学处理垃圾

芬兰首都赫尔辛基市处理生物垃圾分类。 生物垃圾分类是指把生活垃圾中的植物垃圾、剩饭菜、食品等可以发酵的垃圾单独设立垃圾箱堆放,以便统一运输、倾倒、发酵利用。在首都市区不少独门独户私宅的树荫下,有一种造型美观的绿化发酵容器,自家花园的植物垃圾堆放其中,剩饭菜倒在里面,不仅减少了垃圾量,还自制种花种草的肥料。在公寓住宅居民区,从去年11月增加了生物垃圾箱,凡每周产生 50公斤以上生物垃圾的楼群、商店和饭馆,必须将生物垃圾与其它垃圾分离,并单独存     

基于改进光谱角法的红树林高分遥感分类方法研究

传统影像分类方法多利用影像端元光谱进行地物分类,影像的空间结构信息被忽视,本研究结合面向对象分类方法思想以提高红树林遥感分类精度。本研究提出了一种结合端元类型选择、像元提纯等混合像元分解手段及分水岭图像分割算法的改进光谱角影像分类方法,并以山口红树林国家级自然保护区为研究区,利用GF-1号遥感影像数据,在光谱特征分析和地面调查的基础上,对红树林生态系统进行分类,并对分类精度进行分析。研究结果表明:改进的光谱角分类方法对GF-1影像分类效果较好,既兼顾地类光谱组成较复杂时的特殊性,又有效避免结果的破碎化现象,且总体精度达到95%（KAPPA系数0.944）,证明了其在红树林遥感影像分类及信息提取方面的应用潜力,为红树林生态系统业务化遥感监测奠定了基础。     

基于贝叶斯网络分类的土壤盐渍化遥感监测

贝叶斯网络是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的概率模型。采用贝叶斯网络分类对具有典型干旱特征的库车县土壤盐渍化情况进行监测，首先应用条件独立性测试原理建立贝叶斯网络结构，把研究区遥感数据进行离散化，然后应用贝叶斯定理作为分类原则，将每个像元分为像元最大概率的类别。研究结果表明该方法分类6种地类的整体分类精度达到96％，为该区盐渍地面积、空间分布等特征监测提供了较好的依据。     

基于非负矩阵分解和支持向量机的墨西哥湾溢油HJ-1星遥感图像分类

为提高国产自主卫星在海洋溢油监测中的精度,提出一种基于非负矩阵分解和支持向量机的环境减灾星(HJ-1)海洋溢油遥感图像分类算法。针对HJ-1星遥感图像,首先利用非负矩阵分解算法进行图像特征提取,相对图像光谱和纹理等图像基本特征,构造具有针对性的溢油图像局部化非负特征,更符合遥感图像特征所对应的物理意义。进而在新特征的基础上,采用支持向量机实现遥感图像分类,解决小样本训练问题。通过墨西哥湾溢油遥感图像仿真实验比较,证明该方法在HJ-1星溢油图像分类中的有效性。     

建筑垃圾产量预测与时空特征研究:以南京江北新区为例

建筑垃圾的产量预测与时空特征分析是制定城市建筑垃圾资源化管理方案的重要参考依据。界定了建筑垃圾的定义与分类,提出基于情景分析的单位建筑面积建筑垃圾产量预测方法,并以南京市江北新区直管区为例,采集控制性详细规划、倾斜摄影地图、地形图、百度全景地图、年度在建施工项目与征收项目清单等基础资料,对江北新区直管区近期（2018年）与远期（2019—2030年）的拆建垃圾产量进行估算与分析;同时借助ArcGIS技术,采用核密度分析实现拆建垃圾空间分布的可视化与特征分析,为后续建筑垃圾资源化处置方案设计提供基础数据与决策依据。     

基于决策树与密度聚类的高分辨率影像海岸线提取方法

针对高分辨率影像进行海岸线提取时常常出现的河道区域岸线向陆地方向伸向较远的问题,本文将海岸线视为海水（包括潮滩）与陆地（包括河流）两类地物的分界线进行提取。首先采用C4.5决策树分类方法进行海岸带地物分类规则挖掘,实现基于规则的地物分类;再对海水与陆地分类结果进行基于密度的聚类方法进行后处理,实现噪声去除,其基本原理为:设置一邻域半径,通过统计半径内异类样本点的数量来确定当前点是否为噪声点,若异类像素点的个数超过某一预设的阈值,则对当前噪声点进行修正。为验证本文提出方法的有效性,获取了2013年10月20日天津附近海岸带区域的资源三号卫星影像数据进行验证,结果表明,本文提出的岸线提取方法能够消除河道区域岸线提取的影响,除个别地物比较复杂的区域之外,其平均提取精度优于2个像元,满足海域遥感技术规程中线状信息误差标准的要求。     

高分辨率遥感影像在生态环境状况评价中的应用——以戚浦塘生态调查为例

以苏州市戚浦塘疏浚工程生态调查为例,分别解译分辨率30 m和2.5 m的遥感图像,对比分析解译结果,量化研究了不同分辨率的解译数据对生物丰度指数、植被覆盖指数和生态环境状况指数的影响,为进一步探讨高分辨率遥感图像在区域生态环境状况评价中的应用指明了方向.     

喀斯特石漠化的遥感提取方法研究进展

石漠化是中国西南地区的一大生态顽疾,运用遥感技术进行大范围监测是不可或缺的手段。要加强监测成果的应用和相互比较,就必须要有一套统一的行业标准和通用的提取方法来规范目前的研究。本文介绍了喀斯特石漠化定义的演变,根据研究区域范围的不同,总结了石漠化的3种分类分级标准。石漠化的遥感监测技术呈现精确化、定量化的趋势,文中归纳了监督分类、综合分析、光谱分析、定量法四种从遥感图像提取石漠化信息的方法。最后讨论了在实际的遥感监测工作中需要克服的难点。     

北京建筑垃圾堆放场春季降尘量与源距离关系探讨

以北京某建筑垃圾堆放场为研究对象,通过在建筑垃圾堆放场2.5 km范围内放射式布点,于2019年4月对降尘进行监测,探究了建筑垃圾堆放对环境空气中降尘的影响。结果表明:监测范围内降尘量普遍高于北京市同期降尘月平均水平。建筑垃圾堆≤150 m范围内降尘量最高,平均值为75.09 t/（km2·30 d）;随着与建筑垃圾堆距离的增大,150~500 m范围内降尘量数值仍偏高,但有明显的下降趋势,平均值为32.53 t/（km2·30 d）;在距离>500 m后,降尘量数值变化趋于平缓。建筑垃圾对降尘的主要影响范围在半径500 m内,受主导风向控制,建筑垃圾堆东北部受影响明显较大。     

我国主要城市群建筑垃圾区域性污染风险分析

针对目前我国建筑垃圾环境风险评价缺乏系统性及对于区域环境化学背景值的忽视,联合富集因子法与地球化学背景值,综合考虑环境化学背景、区域类别、城市群发展、元素特征4个方面因素,并以京津冀、黄淮河、长三角、长株潭4大城市群为例,分别对5类建筑垃圾,8种不同重金属元素进行环境污染风险分析。结果表明：1)建筑垃圾中重金属元素污染与城市群发展过程密切相关;2)不同重金属元素的富集情况具有地域性差异且受地球化学背景值的影响;3)建筑材料生产过程中的重金属引入对建筑垃圾重金属元素总量有直接影响。