分量式钻孔应变观测线性频响范围的影响因素研究

针对分量式钻孔应变观测技术的动态响应问题,引入钻孔对平面弹性波的水平散射模型,研究分量式钻孔应变观测对入射P波的线性频响,继而研究岩石泊松比对线性频响范围的影响。结果表明,随着岩石泊松比的增加,钻孔线性频响带宽会变窄,但仍然大于目前仪器的采样频率,所以利用高频钻孔应变仪研究地震波是可行的。     

基于ARMA模型的基坑沉降监测预测研究

应用ARMA模型对地铁车站基坑监测数据进行预测分析。在参考利用已有的ARMA模型算法进行预报分析的基础上,联合最小二乘原理对模型算法进行改进,结合基坑工程算例,验证了新模型算法的可行性、有效性及稳定性。说明改进之后的新模型算法较老模型算法提高了预测精度且提升了运算效率。     

北京市公园中兼顾水鸟栖息地恢复的湿地景观设计

在有湿地的城市公园中营建水鸟栖息地,对维持鸟类多样性具有重要意义,营建适宜的水鸟栖息地是城市公园景观设计的重要内容。然而,北京市公园建设过程中,在鸟类栖息地恢复方面存在较大问题。通过分析北京市公园中湿地的特点和公园建设中存在的问题,根据北京市常见的涉禽、游禽的生态习性及其对栖息地的需求,从水域形态和水位控制等水域设计、植物种类选择和群落配置等植物景观设计、驳岸形态和驳岸材料等驳岸设计三方面,探讨了兼顾水鸟栖息地恢复的城市公园中的湿地景观设计的内容和方法。     

一种自动绘制聚类分析谱系图的新算法

聚类分析是最常用的多元统计方法之一,其结果常用谱系图来表示,用计算机自动绘制谱系图时,过去常用的做法比较繁杂、新算法先将结果数据进行排序,再使用二叉树的方法,不算法直观,且速度加快。     

多核CPU的海量点云并行kNN算法

提出基于多核CPU的海量点云k最近邻(kNN)快速搜索算法.该算法先将点云数据按格网方式进行组织存储于外存;在搜索kNN点时,从搜索点所在的块向外扩张搜索;在多核CPU环境下采用多线程模式进行数据的内外存调度和kNN点搜索.当内存达到设定上限时,采用距离搜索点最远策略释放内存,降低内外存数据交换的频率.将该方法应用于基于kNN的滤波和格网化方法中,处理速度显著提高.     

基于EfficientNet的星系形态分类研究

星系的结构和形态能够反映星系自身的物理性质,其形态的分类是后续分析研究的一个重要环节.EfficientNet模型使用复合系数对深度网络模型的深度、宽度、输入图像分辨率进行更加结构化的统一缩放,是一种新的深度网络优化扩展方法.将该模型应用于星系数据形态的分类研究中,结果表明基于EfficientNetB5模型的平均准确率、精确率、召回率以及F1分数(精确率与召回率的调和平均数)都在96.6%以上,与残差网络(Residual network, ResNet)中ResNet-26模型的分类结果相比有较大的提升.实验结果证明EfficientNet的深度网络优化扩展方法可行且有效,可应用于星系的形态分类.     

基于VAP卫星的等离子体层顶电子密度波动统计分析

基于范艾伦辐射带探测卫星的观测数据(2012年9月至2015年11月),收集了584个等离子体层顶密度波动事件,研究了这些事件分布随磁地方时、磁壳值以及地磁活动的变化关系,并使用快速傅里叶变换分析了全部事件平均功率谱.统计结果表明,等离子体层顶密度波动事件主要发生在磁地方时黄昏扇区,其分布与磁地方时和地磁活动具有明显的相关性.等离子体层顶密度波动在1～100mHz区间内具有接近-5/3的功率谱斜率,表明存在二维磁流体动力学湍流.本文统计结果将有助于进一步深入理解等离子体层顶密度波动在内磁层中能量传输的具体作用,并且将促进对等离子体层顶波动的激发、增强与传播过程的进一步研究.     

基于“功能节点—关键廊道”的城市生态安全格局构建——以深圳市为例

城市生态安全格局构建是综合协调生态保护与经济发展的重要举措,对于合理配置有限的生态资源并最大限度发挥其生态作用具有重要意义。本文以深圳市为例,在生态功能节点识别的基础上,结合景观的生态系统服务价值,根据耗费距离模型,生成生态功能耗费表面,并进行最短路径网络分析,在此基础上提取核心斑块、关键生态廊道。结果表明：各景观类型的生态阻力值,林地阻力最小,且远小于其他景观类型生态阻力值;生态功能耗费梯度表面的分布呈现围绕生态功能节点向周围辐散递减的趋势,东部地区较西部西南部建成区低;核心斑块的大小和形状均存在不同程度的差异,较大的斑块集中分布在东部地区,且对应的节点级别较高;所识别的关键廊道共有4条,空间位置大体上落在基本生态控制线内,羊台山向塘朗山的廊道外缘与基本生态控制线存在冲突,需要对该区域加以管控。建议一方面适时调整生态控制线范围并将冲突部分纳入生态控制线之内,另一方面对该地区进行必要的监管和保护,防止受到进一步破坏。     

结合SOM神经网络和混合像元分解的高光谱影像分类方法研究

本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。     

一种检查机载LiDAR平面精度的新方法

针对LiDAR工程常规精度检查方法难以精确评价LiDAR水平精度,实验性质的特殊地标成本高昂,无法有效推广的现状,本文从机载LiDAR数据的三维特点和具体工程需求出发,提出了一种基于十字地标的机载LiDAR平面精度检查方法。针对地标尺寸和点云密度进行了尺度分析,用以指导地标的精确设计以节约成本。实验证明,本文提出的方法可有效检验机载LiDAR的水平精度,而且成本低廉、可推广性和重用性强,具有较高的实用价值。