无人机遥感灾害应急管理应用的探索与实践

航空平台因其响应速度快、机动性强、受地理空间限制较少等突出优势在灾害应急中具有不可替代性,是经实践证明最便捷高效的"空中生命线"。总结2008年汶川地震等重大灾害应对经验教训,27位院士于2009年提出"关于建设国家航空应急救援体系建设的建议"。

基于道路中心线的分阶段弱监督遥感图像道路提取

利用语义分割算法从卫星图像中提取道路已经成为遥感道路监测任务的主流解决方案。然而,不同地理环境下卫星图像中的道路纹理复杂多变,加之道路的像素级标注成本昂贵,因此在训练语义分割模型时大量使用像素级标注的方法是不现实的。对此,提出了一种分阶段弱监督道路提取算法,利用道路中心线涂鸦标签进行弱监督训练,并分阶段地训练道路分割模型。此外,还提出了伪掩码更新策略和混合训练策略,设计了适用于道路前景和背景的损失函数。实验结果表明,所提算法在道路分割任务中比其他基于道路中心线的弱监督方法具有更优异的性能,而消融实验结果也验证了所提训练策略的有效性。

基于GSO改进TOPSIS的灾区救援道路选择研究--以地震为例

灾区道路选择是灾后应急救援必须解决的问题之一,现有的灾区救援道路选择模型中较少考虑评价指标之间的相关性。该文构建了基于格兰姆--施密特正交化法(Gram-Schmidt Orthogonalization,GSO)的客观赋权评价方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)灾区救援道路选择综合评价模型。在构建的模型中,利用GSO去除指标间相关性所造成的信息重叠,通过对地震灾区的道路损毁率、二次灾害危险度、地震烈度这三项指标进行深入分析。以汶川地震数据为例,验证了所构建模型的有效性,研究结果对灾区救援道路选择研究提供了新的思路。

Hargreaves公式在中国农业区的年内回归修正

针对中国范围的Hargreaves(HS)公式线性回归修正研究缺少,区域或站点的修正系数存在时空尺度不统一、推广应用困难的问题,以中国气象数据网发布的中国地面气候资料月值数据集和中国辐射月值数据集中124个站点1957—2016年的气象要素逐月有效观测数据,首先,基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式分别计算各站点逐月的多年平均参考作物需水量ET0-PM和ET0-HS;其次,以ET0-PM为真值,基于1957—2010年的逐月平均ET0-PM和ET0-HS,引入中国农业综合区划作为空间分区框架,通过回归分析获取中国38个陆地农业子区的HS公式校正系数a和b;最后,以2011—2016年为应用验证区间,通过逐月比较ET0-HS校正前后的6 a平均相对误差,验证联合国粮农组织(FAO)推荐的HS公式校正方法在中国农业区的适用性,并进一步基于误差结果的对比分析,提出各农业区HS公式校正系数a和b的逐月最优取值方案.结果表明:各农业区之间回归计算的HS公式校正系数a和b并无明显的变化规律,但系数b稳定在0.8左右,系数a则在区域之间的差异较大,徘徊于-0.22~1.10;校正前后的ET0-HS均存在不同程度的误差,但校正后的ET0-HS误差明显降低,平均相对误差降低了20%,最大相对误差降低约100%.因此经验证,FAO推荐的HS公式回归校正方法简单易行,可操作性强,对中国各农业区大规模使用简化的方式快速获得较准确的参考作物需水量,具有一定的推广价值.