基于加权灰度图与混合阈值分割方法的光伏热斑检测

在光伏红外热图像中,热斑和部分高温工作区的亮度非常接近。在利用传统的阈值分割技术提取热斑时,往往会将工作区也一并分割出来,形成虚假热斑。结合Otsu算法和Sauvola算法的优点,提出了一种基于加权灰度图的混合阈值分割方法。通过对灰度图加权处理,降低工作区亮度,从而增强热斑与工作区的对比度,改善热斑的可视性。利用Otsu算法与Sauvola算法二值化灰度图,并根据二值图差异度计算混合阈值,以此消除虚假热斑的干扰。实验证明,该方法适用于检测存在高温工作区的光伏板热斑,能够精准有效地分割热斑。

STEM朗奇图和电子束斑模拟插件

在扫描透射电子显微镜(STEM)中,实现原子级分辨率的关键在于精确的像差校正,这通常依赖于朗奇图的测量和优化。对于STEM的新手而言,理解和优化朗奇图是一项极具挑战性的任务,往往需要长时间的实践积累才能掌握。本研究介绍了一种朗奇图及电子束斑模拟分析插件,用户可直接调整各种像差参数(包括像散、球差、慧差等),实时观察这些参数变化如何影响朗奇图,从而更直观地理解各种像差对朗奇图和电子束斑的影响。此外,插件还提供focus wobble功能,动态显示不同焦距下的朗奇图和电子束斑,模拟实际实验过程中在正焦附近循环调焦时的朗奇图和电子束斑。该插件不仅为初学者理解像差方程提供了直观图像演示,进而更加便捷和迅速地掌握球差校正电镜的调节和使用,也为研究人员提供了一种展示像差方程、朗奇图和电子束斑的图形化工具。

具有避难效应和非局部被捕食效应的捕食系统斑图形态研究

具有避难效应的捕食–食饵反应扩散模型是一类重要的种群动力学模型,其斑图形态为研究种群数量时空分布提供关键信息。建立了一个具有避难效应和非局部被捕食效应的Leslie-Gower捕食–食饵反应扩散模型。首先,通过线性稳定性分析和Turing失稳分析分别推导出正平衡点局部稳定及Turing失稳的条件。其次,通过数值模拟分别展示了食饵斑图形态随非局部被捕食效应和避难效应变化而演化的情况。最后,通过分析捕食者和食饵种群空间平均密度与非局部被捕食效应和避难效应参数的变化关系,研究表明:食饵种群数量随着非局部效应的增强而增大,捕食者种群数量随着非局部效应的增强而减少,说明非局部被捕食效应在促进食饵密度增长的同时,抑制捕食者种群的增长;捕食者和食饵种群的数量均随避难效应的增强而增大,说明较强避难效应对食饵种群具有庇护作用,并能促进捕食者和食饵种群持续共存。结论有助于人们更好地从数学层面理解非局部效应和避难效应对捕食者和食饵种群斑图形态影响的规律。

交叉扩散驱动的SI模型空间斑图

目前国内外关于SI模型空间格局的研究大多数局限在自扩散以及系统参数对斑图模式的影响,而关于交叉扩散对空间格局的演化机理研究成果较少.本文建立了一个具有自扩散和交叉扩散的空间流行病模型,研究了在有无自扩散驱动系统不稳定的情况下,交叉扩散对SI模型的稳定性、稳定速度以及斑图结构的影响.研究发现,在无自扩散驱动系统不稳定的情况下,引入交叉扩散能够激发Turing斑图的产生;在自扩散驱动系统不稳定的情况下,交叉扩散可以实现斑图结构的改变;对于SI模型的稳定速度,不论有无自扩散驱动系统不稳定,交叉扩散都影响了其到达稳定所需时间,且在不同的交叉扩散系数下,所需时间也不同.因此,交叉扩散对于SI模型的稳定性、稳定速度、斑图结构都有重要的影响.

双气隙介质阻挡放电中3种C_(4v)对称性的斑图及其时空相关性

斑图是气体放电系统中规律性的结构,一般通过放电丝之间一系列复杂的相互作用形成.本文采用双气隙氩气介质阻挡放电装置,获得了有C_(4v)对称性的暗点斑图、米字形斑图和井字形斑图.利用电学和光学手段对斑图的放电特性进行了表征,并研究了其时空相关性.结果表明,暗点斑图是由中心暗点、亮环、外围的小暗点和均匀放电区域组成.米字形斑图和井字形斑图是由中间亮点、边上亮点、对角顶点、竖线和斜线5种不同的瞬态亚晶格组成.这些研究结果对于介质阻挡放电产生的斑图的深入研究具有一定的参考价值,而且有助于理解其他领域的复杂斑图.

基于深度学习的国产卫片图斑提取

本文针对国产卫片多时相、长时序、全天候、多源海量等特点,提出了一种高效、准确的卫片图斑提取方法。该方法在深度学习理论基础上构建了地物目标语义分割模型和图斑提取智能算法群,实现了国产卫片图斑的特征、规律及属性的自动识别,完成了卫片图斑提取的智能化和自动化。试验结果表明,该方法在国产卫片图斑提取中具有较高的准确率,为后续图像处理、分析和应用提供了重要支持。

一种多孔介质的表面散斑图转印涂装方法研究

本研究的目的在于探索一种可行的方法,即利用水转印技术,在多孔的高分子发泡材料上实现散斑图的转印,以便于在涂装时候能够适用于多种场景。由于在一般的散斑图制备方法中,每一次制斑时所得到的散斑图是不同的,而通过转印相关方法,可以采用打印技术将散斑图稳定地转印在水转印纸上,使得每次得到的散斑图图形完全相同,从而有利于进行后续试验和测试。通过文献分析和试验验证,水转印技术被认为是可行的应用方法。通过拉伸试验验证了经转印的散斑图可以随试件的变形而变形,并且在变形过程中不会发生脱落现象,从而证明了本研究工艺及方法的可行性。

基于深度学习的生产建设项目扰动图斑提取算法和识别策略

深度学习已成为一种高效且精确的遥感图像分类方法。针对生产建设项目扰动图斑识别问题,从目标识别和变化检测两种思路出发,对比评价Unet、Unet++和Unet3+三种深度学习网络模型的识别精度,以提出最优的扰动图斑识别策略。结果表明:基于目标识别策略和变化检测策略时,均为Unet模型表现最优,其检测结果分割边界清晰平滑,误检、漏检情况较少,无冗余特征,预测结果更接近于标签图像,识别效果最佳。当遥感影像质量满足要求、需要精细化的认定结果时,采用基于变化检测策略的Unet深度学习网络模型可作为生产建设项目扰动图斑提取的最优模型;当遥感影像质量不佳或仅有单时相遥感影像,且需要快速确定扰动区域时,宜采用基于目标识别策略的Unet网络模型;当训练数据集足够支撑模型训练时,可考虑使用结构更加复杂、细节提取能力更强的Unet++与Unet3+网络模型。

Schnakenberg系统的时空斑图演化机理研究

Schnakenberg系统是一类典型的化学反应扩散控制系统.目前国内外研究仅局限于Schnakenberg系统的Turing不稳定与分岔,而关于其化学斑图演化机理的报道较少.斑图机理分析可以准确揭示化学反应中自组织现象的产生和空间模式的演化规律.本文研究交叉扩散驱动下Schnakenberg系统斑图的结构蜕变、演化速度及时间依赖性,重点探讨交叉扩散对其动力学与斑图演化的响应机制.研究发现,当自扩散诱导的系统稳定时,交叉扩散可以激发斑图的产生;当自扩散诱导的系统不稳定时,交叉扩散可以实现斑图结构的蜕变;对于环波结构,不同组分的交叉扩散可以影响其演化速度;对于时间依赖性,交叉扩散可以激发随时间周期变化的斑图产生,并可将此类斑图转换为随时间相对稳定的斑图.因此,交叉扩散对于Schnakenberg系统的斑图产生、蜕变、演化速度及时间依赖性都起着至关重要的作用.

广东省林草生态综合监测图斑监测优化方法研究

基于第三次全国土地调查和森林资源管理“一张图”数据融合的图斑数据,进行年度更新,形成林草生态综合监测图斑监测成果。当前,图斑监测工作依然存在变化图斑数据来源不全面、多种平台衔接和标准定义偏差等问题,导致数据更新工作片面、成果现势性差。本研究通过分析广东省林草湿资源调查监测特点,采用拓展变化图斑获取来源、衔接多个监测平台、建立部门共同审核机制,制定属性逻辑控制关系等优化方法,提高监测成果数据的现势性与一致性。以2023年广东省图斑监测结果分析,基于优化方法使得林地变化图斑核实数量提高了一倍,融合后的两部门不一致地类图斑实现认定一致,核实后属性字段内容逻辑关系实现合理。结果表明林草生态综合监测图斑监测技术优化方法能够有效提高林草湿资源监测现势性,进一步为绿美广东生态建设提供数据支持。

基于特征提取的遥感影像异常图斑识别方法

为发挥遥感影像更高的市场价值,实现对影像中异常图斑的精准识别,引进特征提取技术,开展遥感影像异常图斑识别方法的研究。遥感影像获取及预处理;引进特征提取技术对遥感影像进行关键区域分割;对分割后的遥感图像进行图斑纹理特征抽取,根据不同图斑的纹理特征变化,实现对图斑中异常信息的识别。将文献[1]、[3]方法作为参照,设计对比实验,实验结果证明:提出的基于特征提取的方法在应用中的效果良好,该方法可以精准辨识遥感影像中异常图斑,并实现对异常图斑的标注。

内蒙古自治区历史遗留矿山图斑一张图管理数据库建设与应用研究

通过以内蒙古自治区历史遗留矿山图斑项目管理数据库建设及在历史遗留矿山生态修复项目管理中的应用为研究对象,首先对内蒙古自治区历史遗留矿山图斑现状进行了分析,其次阐述了历史遗留矿山图斑项目管理数据库建设情况,再次分析了数据库在历史遗留矿山生态修复项目管理中的具体应用,最后总结了研究结论及进一步拓展数据库应用的思考,内容涉及数据库遥感应用及工程项目管理等方面,供相关人员参考。

基于ArcGIS Addin的疑似违法图斑筛选与成果处理

探讨了如何利用ArcGIS Addin插件,在AI技术自动识别疑似违法图斑的基础上,人工干预快速剔除伪变化图斑,以提高违法用地监测的准确性和效率。通过研究和实践,提出了基于Visual Studio2012开发ArcGIS Addin插件,实现了疑似违法图斑的快速筛选和成果处理。

造林绿化空间调查评估图斑属性数据逻辑检查的实现路径探讨

按《造林绿化空间调查评估技术方案》要求,造林绿化空间调查评估图斑属性因子逻辑检查是非常重要的环节。在对四川省118万条图斑数据进行人工检查时,存在逻辑性错误难以及时发现和费工费时等问题。本文在梳理图斑因子逻辑关系的基础上,运用ArcGIS的模型构建器(Model Builder)和VBScript进行模型构建,通过快速搭建逻辑检查工具的方式,实现造林绿化空间调查评估图斑属性数据逻辑错误快速检查和汇总统计,以期为全国造林绿化空间调查评估成果检查、汇总提供参考,也为林草资源监测解决逻辑检查问题提供方法和路径。

深度学习在图斑提取中的应用及重难点解析

深度学习在国土调查项目图斑提取中有着巨大的应用潜力,有助于摆脱对人工设计提取特征和算法的依赖,解决传统地物信息提取过程中存在的效率低下、泛化能力差等问题。文章阐明了深度学习的核心概念及应用场景,探讨了深度学习在图斑提取中的应用情况,解析了深度学习应用的重点、难点及对应的解决思路,为深度学习在图斑提取中的创新与发展提供有益参考。

基于FCN-DARG的区域举证图斑和恢复属性提取技术

地表观测过程中,举证图斑具有复杂性,难以区分典型特征,恢复属性提取效果较差,为了提高地表观测与监测精度,本文研究区域举证图斑与恢复属性提取技术。通过双重注意力残差分组全卷积网络(FCN-DARG)分割算法与区域生长分割法,确定图斑的最小矩形框,采用自适应区域生长法在矩形框内展开二次分割处理,进行举证图斑的粗分割和细分割,结合分割结果,应用最优分类函数,有针对性地分类举证图斑对应恢复属性,结合峰谷阈值法与误差函数,提取举证图斑的蓝绿波段归一化特征、色调-亮度-饱和度(HIS)空间特征、均衡化特征以及灰度校正色调特征,以恢复属性特征为被标记内容,完成恢复属性提取。算例实验结果表明,本文方法可准确地将遥感影像中的湿地图斑、耕地图斑和林地图斑分割出来,并准确完成恢复属性分类,具有较好的区域举证图斑与恢复属性提取效果。

农村乱占耕地建房图斑核查技术流程探讨

农村乱占耕地建房图斑核查是自然资源部门履行耕地保护职责的有效抓手和重点工作内容,是自然资源执法部门日常业务工作之一。针对传统核查方式需要投入大量人力且核查效率低的问题,本文从测绘地理信息技术出发,对农村乱占耕地建房图斑核查的技术进行梳理,建立标准化核查流程,以实现更高效、更准确的核查工作,为耕地保护做出贡献。

林草湿图斑监测实践分析

文章以南丰县林草湿图斑监测工作项目为例,从前期准备、调查监测、分析评价与报告编制这几方面入手,说明了林草湿图斑监测工作的展开要点,基于无人机辅助完成草湿图斑监测调查作业。同时,基于调查监测结果针对变化图斑的监测情况、林草湿现状进行分析,实现了对林草湿调查监测图斑监测数据更新,并明确了森林资源动态变化情况。在此基础上,围绕监测结果,提出了一系列优化林地和森林资源管理的政策与措施建议。

海洋督察工作中地类图斑核查方法刍议

围填海管控情况及海洋生态保护红线管控情况是海洋督察工作中的重要内容,需要使用地理信息系统(GIS)技术,依据海域权属、原有海岸线、修测海岸线、海域界线等地类图斑数据,辅助判断某地是否存在违规用海行为或违反有关生态保护红线管控要求的人为活动。地类图斑核查是海洋督察工作摸排问题线索的重要手段。

历史遗留矿山图斑生态修复监测评价体系构建——以深圳市坪山区黄竹坑采石场生态修复为例

自2021年全国开展历史遗留矿山图斑核查工作以来,按照自然资源部的部署,各省、市大规模开展了矿山生态修复工作,逐年逐斑消除历史欠账。由于矿种类型、开发方式、地形地貌、水土气候等因素的不同,历史遗留矿山图斑生态修复具有多样性和复杂性,因此,需构建科学有效简便的监测评价体系从而保障生态修复的效果。