改进SSD方法在电缆隧道明火识别中的应用

针对单次多重检查( single-shot detector, SSD)方法对小目标物体检测的鲁棒性较差的问题,提出了一种改进的单次多重检查方法应用于电缆隧道明火识别中,通过选取不同层次的特征映射图进行多尺度检测,并引入一组不同大小和长宽比的默认边界框,以增强对小范围明火识别的鲁棒性。首先,构建SSD网络模型,选取6组不同尺寸的特征映射图,并对采集到的明火图像进行预处理;然后,对整个SSD网络进行训练并对默认边界框的大小等参数选取进行优化;最后,得到应用于电缆隧道明火识别的SSD网络,并通过测试集对该方法的识别速度和准.确率进行了检验。应用结果表明该方法具有计算速度快、识别准确度高等特点,在电缆隧道明火识别中具有工程应用的参考意义。     

基于遥感数据的闽东南山区公路滑坡快速识别技术研究

传统的滑坡识别主要通过遥感目视解译和人机交互识别,存在耗时费力、主观性强和提取精度低等问题。文中以福建省某公路为实验区,提出了一种基于高分辨率遥感数据的闽东南山区公路滑坡快速识别方法。包括采用亚米级高分辨率遥感影像,通过对色调、地形、光谱、植被指数和纹理等滑坡特征进行分析与研究,确立了适用于东南山区公路的多维多尺度滑坡分类识别规则;借助机器学习算法分类工具与多维多尺度特征筛选集相结合构建了公路滑坡识别模型,并基于高分辨率遥感影像在色调尺度上对滑坡进行初步识别;最后经由坡度、归一化植被指数和纹理特征筛选集对初步识别的滑坡区域进一步的分割提取,从而对山区公路滑坡空间分布实行精准识别。经实验验证,文中方法所得滑坡识别的平均精度达到85.73%,且滑体提取形态特征完整,可清晰地展现出滑体的“舌”、“簸箕”状形态,亦可清晰辨别滑体的滑壁与堆积体。研究成果可为我国植被发育区的山区交通线路的滑坡识别与风险评估提供科学参考。     

轻小型无人机遥感在高山峡谷区山地灾害应急监测中的应用∗

高山峡谷区频发的山地灾害易堵塞河道形成堰塞湖,对下游城镇和重要基础设施影响极为严重。复杂的地形地貌环境中无法找到合适起降场地、航线规划不准、操作复杂等因素极大地限制了专业级无人机遥感系统在该区域的应用。针对高山峡谷区山地灾害发生后观测数据获取困难局面,探索将轻小型无人机应用于灾害应急监测。以藏东南深切峡谷地区102滑坡群2#滑坡、古乡沟泥石流为例,介绍了轻小型无人机遥感数据快速采集流程。基于航测影像数据对灾害现场进行三维模型快速重建,并将建模结果与三维激光点云模型对比,验证方法的可行性和准确性。结果表明:应急条件下基于轻小型无人机的山地灾害三维模型精度在分米级,平面方向精度高于高程方向,最大误差率低于9.7%。作为一种数据快速获取方法,可将其应用到山地灾害应急监测领域。     

面向对象分类方法在台风灾害信息提取中的应用研究

台风灾害是全球损失最严重的十大自然灾害之一。如何在灾情发生后,快速地进行灾情预评估与应急响应决策是目前灾害研究的重要方向。基于2013年台风"海燕"登陆前、后的菲律宾独鲁万市部分区域的卫星遥感影像,采用面向对象的方法进行了灾害检测,提取了研究区域的地物信息,并与基于像元的传统方法进行了比较。结果表明,面向对象的分类方法在台风灾害前影像分割尺度为30%,融合尺度为84%,台风灾害后影像分割尺度为15%,融合尺度为95%时分割效果最佳;最终,面向对象分类灾害前总体精度达到95.65%,Kappa系数达0.93,灾害后总体精度达到93.19%,Kappa系数达0.90;另一方面,最大似然法也优于ISODATA分类法与最小距离法,但仍不及面向对象的分类方法。     

基于时频变换和卷积神经网络的结构损伤识别∗

为了解决将单传感器时域数据直接作为卷积神经网络（CNN）的输入所引起的损伤识别精度不高的问题，提出基于小波包变换（DWPT）和快速傅里叶变换（FFT）的卷积神经网络识别方法。以短钢梁桥现场试验测得的数据集为例，将单传感器数据样本分别进行 DWPT 和 FFT 变换，使用变换后的特征训练 1D‐CNN 网络，训练好的网络测试精度有明显的提升，其识别精度均高于多个传感器数据直接作为输入的识别精度。同时分析了对噪声样本和异源（结构上未曾参与网络训练的传感器）数据的识别情况，结果表明对含噪声样本先进行时频变换再训练网络能显著提升对噪声样本的识别精度，而且能改善训练好的网络难以对异源传感器数据进行识别的问题，最后通过卡塔尔大学看台现场试验数据进一步论证上述结论。     

大空间尺度山洪灾害危险评估的比较研究

首先以长江流域为例,将历史灾情作为基础验证资料,分析比较了不同评估模型的输出结果,以此探讨大尺度山洪灾害危险评估模型的构建方法与优选方案,后将成果推广至全国尺度,结果显示:1暴雨和地形类指标图层的乘积叠加成果可以较好地反映区域山洪的危险分布特征,其他要素指标的引入,若它们对山洪发育的影响在时空上存在不确定性,或是与前两类主因子存在明显的交互作用,则可能使结果产生偏差;2我国国土面积中约62%的地区山洪危险度较低,高危险区主要分布在我国东南片的台湾中央山脉、武夷山脉、南岭、江南丘陵等中低起伏地区,以及西南片的盆周山地、滇东横断山脉、青藏高原东南等高起伏山地,其中以西南诸省最为严重。     

四川沐川—马边（1994—12—30）5.5级地震山地灾害类型研究

地震诱发的次生山地灾害类型包括：崩塌、滚石、滑坡和重力地裂缝。其规模为中、小型，但类型较多，分布密集，造成不同程度危害。按照危险性区划，震区可划分为高、中、低三种山地灾害危险度区域。各区域面积为：ＵＤ＝９．４ｋｍ＾２；ＭＤ＝２５．９ｋｍ＾２；ＬＤ＝４０．４ｋｍ＾２。斜坡可分为梯状破坏模型：①Ｒｃ崩塌、滚石阶梯；②Ｌｄ滑坡阶梯；③Ｇｆ重力地裂缝阶梯。     

基于降水大数据的不同区域洪水灾害特征统计系统设计

采用当前方法设计的统计系统对不同区域的洪水灾害特征进行统计时,所用的时间较长,得到的统计结果误差大,存在统计效率低和统计精准度低的问题。该文提出基于降水大数据的不同区域洪水灾害特征统计系统设计方法,在相关性原则和独立性原则的基础上,构建包括基础功能模块、数据处理模块、信息提取模块和样本管理模块的不同区域洪水灾害特征统计系统框架,利用经验公式法计算洪峰流量的设计净雨历时、降雨历时,设计净雨深和流域平均降雨量,以及洪峰流量,构建SCS产流模型、汇流模型、基流模型、河道演进计算模型,利用上述模型对不同区域洪水灾害的特征进行统计,实现不同区域洪水灾害特征统计系统的设计。     

中国智慧城市灾害应急管理能力成熟度评价研究

现阶段，我国的大部分智慧城市仍沿用传统城市灾害应急管理能力评估模型，导致智慧城市灾害应急管理的问题难以得到精准识别和有效解决。针对这一问题，该文运用层次分析法构建了智慧城市灾害应急管理能力成熟度评估模型，并对陕西省西安市的智慧城市应急管理能力成熟度进行评价，以证明该模型的合理性和可行性。研究结果表明，我国大部分智慧城市的灾害应急管理能力成熟度等级尚未达到智慧级，未来应该从加强智慧城市应急技术的发展投入、构建多元主体参与的智慧应急网格化管理模式以及优化智慧应急管理的安全防范能力等方面进行努力。     

灾害复杂性的地理学阐释

该文从地理学研究的视角,在形态结构、时空格局、演化过程、发生机制四个维度上梳理了灾害及其灾害系统的复杂性的表现特征:灾害表现形式及其后果的复杂多样,组成要素和影响因子多样的、多层次、多尺度的复杂系统结构,时空格局的规律性与意外的随机性并存,灾害系统演化的动态变化与不稳定周期性、演化过程中的突变性与趋势的不明确性,灾害驱动机制的错综复杂。灾害系统的复杂性是由地球自然系统与人类社会系统之间的相互作用的复杂性所决定,这种复杂性可以运用灾害因果关系的DNA模型来解读,即地球自然系统和人类社会系统分别为DNA模型的两条链,相互作用就是连接两个链的氢键。这个双螺旋结构的自然与人类社会交互系统构成了灾害因果关系的基础,这意味着自然与人类社会两个要素本质上是交织和相互联系的,同时各自有自身的演化方向,灾害不是来自一个方面,而是来自它们之间复杂的相互作用。灾害是一个系统结构方式造成的现象,是系统发展的结果。灾害DNA结构的多样性和特异性则奠定了灾害形式的复杂性、灾害时空格局复杂性、灾害系统演化、灾害驱动机制复杂性的基础。