泉州市城镇化建设对植被覆盖影响的遥感分析

为探究泉州市建筑面积扩张与植被覆盖在时空尺度上的交互响应情况,基于2013年和2021年2个时期的Landsat8 OLI卫星遥感数据,计算泉州市归一化建筑指数N_(DBI)(normalized difference built-up index)和归一化植被指数N_(DVI)(normalized difference vegetation index)。结果表明:2013至2021年间,泉州市N_(DBI)均值由-0.27增至-0.24;N_(DVI)均值由0.64减小到0.60,N_(DVI)下降的地表占比为11.80%,而增大的占比为4.59%,N_(DVI)下降的区域大部分位于西北地区和东部核心城区附近;N_(DBI)与N_(DVI)呈负相关关系,2021年N_(DBI)对N_(DVI)的影响程度较2013年更大。建筑用地面积增加的同时没有对造成的植被生态问题进行充分修复,导致N_(DVI)下降的区域占比较大;在今后应注重城镇绿地保护,合理开发建设用地。

基于钻孔伪标签半监督深度学习的沈阳市浅表地层三维建模研究

三维地质模型对于城市地下空间资源开发及工程建设具有重要价值,但基于大规模钻孔数据的城市三维地质建模及地层预测仍缺乏有效手段。该文针对大范围第四系冲积平原地貌的浅层三维地质建模问题,提出一种基于钻孔数据伪标签的半监督深度学习自动建模方法。首先将升采样的钻孔数据输入人工神经网络,然后对待预测网格点添加高置信度伪标签数据,最后结合地貌单元约束预测网格的地层属性。依据沈阳市三环范围内1.2万条岩土工程勘察钻孔数据,应用该方法在阶地、漫滩等地貌单元约束下建立了城市整体三维地层模型,与隐式曲面建模结果对比表明,该方法建立的三维地质模型有效揭示了56个标准地层的覆盖关系,建模结果整体与沈阳市地质情况相符,局部与钻孔数据保持一致,预测能力较强,可为基于大规模、多地层、分布不均匀钻孔数据的高精度深度学习三维地质模型构建提供借鉴。