洪涝灾害对中国沿湖沿江地带的国家经济和人民财产威胁巨大。针对洪涝灾害期间光学影像质量低,单幅SAR (Synthetic Aperture Radar)影像水体提取多依赖经验阈值且可靠性不足等问题,本文提出了一种适应复杂区域的时序SAR影像洪水监测方法。为获取完整的洪水淹没区域,首先结合影像序列的统计分析结果,设计了两个归一化差异指数——突出临时洪水的淹没范围提取指数SREI (Submerged Range Extraction Index)和突出矮植被覆盖的植被区淹没范围提取指数SRVEI (Submerged Range in Vegetation area Extraction Index);然后,根据同一区域植被季候性分布较为稳定的前提,给出了阈值的自适应选取方式;最后,考虑中国湖泊周围地物特点,构建了适应的后处理过程,优化提取区域,形成了洪水淹没区域提取与监测的详细流程和通用框架。本文以东洞庭湖流域为主要研究区域验证了方法的提取精度,并在此基础上进行了2020年东洞庭湖流域洪涝灾害态势分析和洪水淹没地物分析,展示了方法在洪涝灾害监测评估上的应用性能。另外,本文还将该方法应用于东洞庭湖流域往年数据,进行了汛期洪水淹没范围年际分析,并添加了同年鄱阳湖洪水淹没区域的实验,验证了方法时空应用的稳定性。相关实验结果表明,本文方法对洪水淹没区域的提取精度高,用户依赖性低,可跨越时空地应用于不同洪水淹没区域监测场景,且可以初步区分不同属性的洪水淹没范围,能够为本文涉及区域及其他区域的洪涝灾害监测、评估和预警提供一定的参考。
本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预...
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本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预测模型,实现异常节点的温度、一氧化碳浓度等威胁态势的预测;基于室内火灾实时态势信息,搭建火势威胁态势蔓延模型,利用改进的A^(*)算法动态规划逃生路径,获取异常情况下火灾最佳安全逃生路径。结果表明,该方法在不同火灾时期均能规划出最佳安全逃生路径,为人员的撤退争取宝贵的时间,具有实际应用价值。
考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶...
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考虑到海上风电出力的随机性以及日益突出的生态环境问题,以含柔性直流输电技术(voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统为研究对象,提出了考虑条件风险价值(conditional valueatrisk,CVaR)的两阶段分布鲁棒低碳经济优化模型,构建了基于Kullback-Leibler(KL)散度的概率分布模糊集,同时利用条件风险价值量化了极端场景下的尾部风险,使得模型能够同时考虑概率分布不确定性以及处于最坏概率分布中极端场景下的尾部损失;此外,将阶梯型碳交易机制并入所提分布鲁棒模型中,通过合理利用柔性资源和储能装置,增强系统运行的灵活性,在兼顾运行风险的前提下,降低碳排放量的目标。再者,为了提高计算效率,在列和约束生成算法(column-and-constraint generation method,C&CG)和Multi-cut Benders分解算法的基础上提出了双循环分解算法。最后,在基于改进的IEEE RTS 79测试系统中验证了所提模型及算法的有效性。
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