摘要：针对传统火灾检测系统容易受地理空间的影响,且现有的深度学习方法对动态火灾的检测能力较弱等问题,该文提出了一种动态卷积YOLOv5视频火焰多尺度目标检测算法。采用K-means++算法优化了anchor box聚类,降低了分类结果的误差。基于动态卷积思想,采用剪枝方法对YOLOv5 Neck和Head的网络头进行了剪枝,降低了模型大小,实现了视频火灾的动态实时准确检测。基于不同火灾监控视频的实验结果表明,该文方法不仅可以有效地对地面监控视频中的火灾点进行检测,还能够对无人机上监控视频中的火灾点进行检测。研究结果可以应用于基于视频的不同场景的火灾检测,从而达到对现有火灾检测系统补充的作用。

摘要：激光点云已经成熟应用于测绘领域,其高精度、高效率、高密度的特性在水利工程安全检测方面得到了认可与推广。以渡槽安全检测为例,通过机载Lidar和背包式三维激光扫描仪联合作业,探讨了3种不同的点云融合方法,并从采集效率、处理效率、质量3个方面进行对比,着重评估云匹配法与同一坐标系法的点云融合精度质量,通过实验对比证明了同一坐标系法的融合精度优势。

摘要：近年来,国家层面出台河湖水域管理与保护制度,深入推进河湖“清四乱”常态化工作;浙江省级层面也出台相关文件,要求县级以上人民政府部门加强对水域活动的监督检查。基于此,阐述县级河湖水域监管的相关内容,提出利用遥感动态监测技术和无人机航摄技术对县级河湖水域进行监管,分析2种方法的优缺点并结合使用,在三门县河湖监管工作的应用中取得一定成效。

摘要：针对水库实景三维模型构建问题,提出利用基于3DGIS构建水下DEM(数字高程模型)技术和无人机三维倾斜建模技术,搭建水库水陆一体化三维成果展示系统,实现三维场景展示、测量、漫游等,使水库三维可视化,具备信息查询、预报、预警等功能。业务模型的模拟过程和物理过程实现高保真,从而提升管理工作能效,为强化流域治理管理提供技术支持。

摘要：及时准确获取和掌握水体分布信息对于水域管理等具有重要的意义。以水网密布、分布复杂的浙北杭嘉湖水网平原为研究区,采用随机森林模型和基于扩张残差网络(DRN)的Deeplab V3+模型,对北京二号高分辨率遥感影像进行水体信息提取,比较了2种模型水体信息提取的准确性。结果表明,采用5个特征的随机森林模型的提取精度要好于只采用3个特征的随机森林模型;Deeplab V3+模型的提取精度要明显优于随机森林模型,它的提取总体精度为0.9766,kappa系数为0.8266,MIoU为0.8266,均明显高于随机森林模型;以目视解译结果为参考,Deeplab V3+的提取结果也明显好于随机森林模型,消除了随机森林提取结果中明显的“椒盐效应”,其原因可能与Deeplab V3+模型能充分利用高分遥感影像的光谱和空间纹理特征有关。因此,DeepLabV3+模型可以从高分遥感影像有效地提取水体的信息,即使在杭嘉湖平原这种复杂的环境下,为快速、准确获得水体分布信息提供了一个有效的途径和手段。

摘要：钱塘江涌潮水动力强劲,水文测验条件恶劣。受测量技术和设备的限制,涌潮现场观测资料稀少。基于调频连续波雷达测波技术,采用高精度的回波反演算法,实现强潮河口涌潮的定点测量。根据长历时的现场观测数据,对钱塘江河口典型河段涌潮的传播特性进行分析。研究结果表明:涌潮局部水动力过程受岸线和江道地形控制;交叉潮具有复杂的水位响应特征,呈现典型的二次抬升过程,水位的变化与两股涌潮的强度、传播方向和间隔时间相关。雷达测波技术实现涌潮过程捕捉的自动化,有利于涌潮要素的准确提取,显著地提高观测精度。