高速铁路外部环境安全隐患时空变化遥感监测

监测铁路外部环境安全隐患有助于保证高速铁路的运营安全,遥感手段可以极大地减少监测工作的人力、物力投入,有助于快速查明隐患位置及属性。选择武广高铁某试验段落,利用GF-2、SkySat卫星影像对铁路外部环境安全隐患进行动态监测,采用两期影像主成分变换和人工目视解译的方法,获取大区域遥感影像中的铁路外部环境变化信息。使用GIS空间分析的方法并结合试验段落内的2011～2020年间月最大风力数据,对比分析该高铁段落周边安全隐患的时空变化情况。结果表明：(1)试验段落内安全隐患类别以飘浮物类为主,占隐患总体数量的85%以上;(2)3期次安全隐患变化主要集中在长沙市郊城乡结合区域,高铁段落长约9 km;(3)春季为该区域大风天气多发时段,月最大风力值可达12.5 m/s,需注重对飘浮物类隐患的处理。     

基于YOLOX的货运源头遥感解译标志库研究

货运源头核查是进行源头治超的关键。传统依赖于台账统计的方法费时费力,相比之下,遥感技术具有大面积覆盖等优点,利用其进行货运源头核查工作可有效提高工作效率。然而,目前尚无公开可用的货运源头遥感解译标志库,故提出一种基于YOLOX的货运源头遥感解译标志库建立方法。首先,根据货运源头核查标准,提出货运源头四类场站、四类企业解译标志库建立标准,然后基于YOLOX搭建货运源头遥感图像自动检测方法,并与专家解译结果相对比。研究结果表明,用于识别铁路货场、港口、矿石以及砂石企业的AP均在0.50以上,可实现自动化建立货运源头遥感解译标志库,为利用遥感影像进行货运源头核查提供技术支撑,显著提高源头核查工作的效率。