桥梁形变监测中LSTM预测方法研究

针对神经网络改进方法,结合桥梁形变监测实例,利用已有现场实测数据开展桥梁变形中的预测研究,完成RNN网络和LSTM网络模型的训练和预测,分析不同方案下沉降变化、倾斜变化实测和预测值之间的相互关系,统计相关精度指标.研究结果表明:LSTM方法优于RNN,有更高的预测精度,预测趋势符合实测值变化;LSTM克服了传统RNN网络梯度消失等问题,能提高变形监测的准确性.表明应用LSTM在桥梁变形预测中有较好的适用性,能为类似形变监测提供参考.

潍坊市生态系统生产总值核算研究

生态系统生产总值核算可用于评估一个地区可持续发展能力,是评价区域生态文明建设的重要指标。利用对遥感影像、气象数据、水资源和农林牧渔经济等数据,基于市场价值法、替代成本法、防止费用法等进行了潍坊市生态系统生产总值(GEP)的核算。结果显示:2018年潍坊市全年生态系统生产总值为10445.47亿元,是潍坊市国内生产总值(GDP)的1.7倍。其中生态调节服务功能的价值最大,为8679.72亿元,占GEP总值的83.10%;产品提供和文化服务分别为924.84亿元和840.91亿元,分别占GEP总值的8.85%和8.05%。生态系统生产总值核算能够反映人类活动对生态系统的影响程度,对潍坊市经济发展规划具有指导作用,也为生态环境保护提供了决策参考。

区域公路网空间依赖性评价研究

以陕西省为研究区,使用GIS空间分析方法,定量分析公路网建设、人口、GDP、海拔的空间分布特征。提出评价公路网建设与经济发展适应性的空间分析方法,以辅助公路工程预可研决策。研究方法也可为其他区域公路工程规划决策提供参考。

医养结合背景下养老资源优化配置

目的潍坊市养老设施空间可达性进行科学研究,优化潍坊市养老设施布局问题。方法以潍坊市各街道为研究单元,通过兴趣点(POI)点获取潍坊市内的养老设施、医疗设施数据,利用GIS网络分析方法和改进的潜能模型对潍坊市养老、医疗设施可达性进行综合分析,并运用布谷鸟算法对养老设施进行选址。结果潍坊市的养老设施资源空间分布差异明显,城市中心以及南部区域聚集分布,西、北部养老设施资源较少,且城乡养老设施的可达性差异较大。在乡镇街道级尺度上,研究揭示了养老设施的空间可达性差异。结论从医养结合冶政策背景出发,为有效提高潍坊市养老设施优化选址效率,分析了各个街道养老设施的稀缺程度,并使用布谷鸟搜索算法有效解决潍坊市养老设施空间优化。

一种用于多维时间序列数据修复的贝叶斯张量分解算法

完整的多维时间序列数据集在深度分析研究中非常重要,而现实数据采集中会由于各种因素导致缺失,因此高精度稳定的数据修复意义重大。针对当前数据修复中无法实现大规模多维时间序列建模的问题,提出了一种基于贝叶斯推断的结构向量自回归张量分解数据修复算法,应用张量分解来建模多维时间序列,采用结构向量自回归过程来建模时间因子矩阵。该算法将结构向量自回归和张量因子分解集成到单个模型中,有效地实现大规模及多维时间序列建模,进而结合贝叶斯推断及吉布斯采样的方法完成数据修复。结果表明,该模型较于其他算法在处理多维张量数据时均方根误差更小,提升了数据修复性能,且对于不同缺失模式的多维数据均具有良好的稳定性。

基于改进SegNet的沥青路面病害提取与分类方法

针对现有SegNet算法难以精确区分裂缝和灌封裂缝等具有相似特征的沥青路面病害的问题,提出了基于改进SegNet网络的沥青路面病害提取方法。针对道路标线和光照不均匀等导致路面病害图像质量差异化的因素,本研究在去除道路标线的基础上,运用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法,降低道路标线和光照对图像质量的影响以及增强路面病害图像的对比度、色调和亮度,提高病害的识别精度;为了充分利用图像的上下文信息,解决SegNet网络对细微病害分割效果不佳的问题,引入残差神经网络(ResNet)作为编码器,并对解码器中每个上采样产生的特征图拼接2个分别由卷积层(1×1的卷积核)和空洞卷积层从对应的编码器中获取的尺度相同的特征图;运用形态学闭运算连接分割结果中不连续的裂缝。为了验证改进算法的有效性,将其与典型的语义分割方法(SegNet和BiSeNet)在测试集上进行测试和性能对比。研究结果表明,3种方法的平均交并比(MIoU)和F1分数(F1-score)分别为(82.4%,98.9%),(69.4%,94.0%),(80.5%,98.1%);利用这3种方法对甘肃省部分路段路面病害的提取效果进行对比测试,提出方法的裂缝漏检率和误检率分别为2.91%,1.94%,优于SegNet(10.68%,14.56%)和BiSeNet(6.80%,12.62%)。本研究所提方法能够更精确地提取和区分沥青路面裂缝和灌封裂缝。

一种新的沥青路面灌封裂缝自动提取方法

为了提高基于图像处理的沥青路面病害识别效率和精度,引入图像增强处理中的多尺度视网膜(multi-scale Retinex,MSR)算法以减弱光照不均匀、道路场景多变等因素对路面病害图像质量的影响。针对SegNet网络难以精确分割沥青路面微小病害的问题,采用比视觉几何群网络(visual geometry group network,VGG)效果更好的残差网络(residual network,ResNet)作为主干网络,同时加入空洞卷积(dilation convolution)层,提高网络对细小病害的识别性能;针对改进网络在识别病害时误检率较高的问题,运用阈值法剔除分割结果中的假阳性。为了验证改进算法的有效性,将其与具有代表性的语义分割方法(如SegNet、BiSeNet)在相同数据集上进行对比,三者的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)分别为0.7763、0.6743、0.6971,三者的F_(1)分数(F_(1)-score,F_(1))分别为0.8999、0.8743、0.8990。运用所提方法对甘肃省部分路段的路面灌封裂缝进行识别,结果与人工检测相比,漏检率为0.09%,误检率为2.49%。实验结果表明:所提方法能够更精确地提取沥青路面灌封裂缝。

高光谱遥感影像完整性认证感知哈希算法

针对高光谱遥感影像在传输及分发过程中影像内容完整性难以得到保障的问题,提出一种顾及光谱信息的高光谱影像内容完整性认证算法。鉴于高光谱影像中丰富的光谱信息,首先,对影像进行格网划分,对每个格网运用K-均值分类,并对分类结果进行直方图统计,进而从直方图统计的结果中提取影像的光谱信息;然后,计算影像的高阶Zernike矩,提取格网影像的空间纹理信息;最后,结合光谱信息与空间纹理信息生成每个格网影像的感知哈希序列。分析结果表明,该算法可以实现对高光谱影像局部地物恶意篡改的定位,同时对常见的部分内容保持操作具有较好的鲁棒性,为高光谱影像的内容完整性认证提供了一种新的思路与方法,进一步保障了高光谱影像的实际使用价值。

区域公路网与经济发展空间依赖关系研究

针对区域公路网规划建设与区域经济发展空间依赖关系问题,以产业结构重点突出的青海省为研究区域,进行了公路网密度与区域经济发展的空间依赖关系分析。根据青海省发展现状以5年为研究时段,建立了青海省融入区域重点产业发展指标的公路密度与经济发展空间依赖关系规律模型。研究表明:规律模型可描述87%青海省公路网相对于经济发展水平的需求预测;通过对青海省研究起始年份2014年与研究就近年份2018年的空间依赖偏好指数进行计算,青海省公路网与经济发展具有较强偏好依赖性;规律模型可根据区域经济发展状况进行公路网建设需求预测,为研究区域新建公路预可研决策工作提供支持,简化公路建设前期预可研工作。

结合先验概率估计的SAR影像水体提取

提出了一种将水体概率分布图与阈值相结合的方法。该方法首先以DSWE水体概率数据集作为先验数据集,其次用格网将数据集按水体占比分为高、中、低三类,并将其作为指导阈值。然后将Sentinel-1数据经过SNAP预处理得到的后向散射系数按照先验数据集的水体占比分类,采用双峰直方图法、面向对象法和形态学膨胀对影像处理,进行水体提取。最后用同期高分辨率影像作为底图,进行目视解译。实验结果表明,该方法可对鄱阳湖区域的洪水淹没范围进行提取,并具有较高的精度,进一步证明了该方法在水体提取中的有效性和可靠性。

顾及InSAR形变的CNN滑坡易发性动态评估——以刘家峡水库区域为例

已有的滑坡易发性评估方法所采用的滑坡因子多为静态数据(如地形,地质),缺乏动态数据(如地表形变),无法充分挖掘正在变形的滑坡特征,导致滑坡易发性评估可靠性较差。合成孔径雷达干涉测量(synthetic aperture radar interferometry,InSAR)二维InSAR数据可反映滑坡在垂直和水平方向的形变特征。引入二维InSAR形变数据作为动态因子,结合地形、地质、水文以及人文共计16种滑坡影响因子,构建卷积神经网络模型(convolutional neural network,CNN)进行滑坡易发性动态评估;采用多种评价指标来衡量模型精度,同时对比有无顾及二维InSAR因子的滑坡易发性评估结果,并与支持向量机(support vector machines,SVM)方法进行对比,此外,在不同场景进行应用。实验结果表明,顾及InSAR形变动态因子的多种评价指标整体精度有所提高,模型对正处于缓慢变形的滑坡易发性区域的识别具有良好的效果,在训练数据中,识别率由0.78提高至0.93;在验证数据中,识别率提升0.21,揭示出顾及二维InSAR形变因子可以提升滑坡易发性动态评估准确度。构建的CNN模型相比SVM方法评估结果更加可靠,在不同场景下更具有普适性和泛化能力。刘家峡水库区域高易发性主要分布于杨塔乡东北部山区、红泉镇以及三塬镇等区域,应加强实时监测。提出的顾及二维InSAR形变因子CNN滑坡易发性动态评估模型可为滑坡灾害预防提供新思路。