基于Erdas和DirectX平台的三维景观建模与应用

三维GIS已成为当前地理信息系统研究的一个热点,而高分辨率卫星图像则是建设三维GIS的重要数据源。本文以IKONOS卫星图像立体像对为数据源,利用数字摄影测量的方法,开展目标地区的三维可视化信息提取,包括DEM生成、正射影像图制作,以及地面建筑物的三维信息和纹理图像的提取,然后,探讨应用ERDAS IMAGINE和3ds Max软件进行混合建模的技术方法,达到优势互补,完成地面建筑物的模型构建。最后,基于VC++6.0平台,结合DirectX软件开发包,综合利用多种技术自主开发构建目标地区的三维虚拟景观,实现地形地貌景观的浏览;进一步通过构建粒子系统对研究区冷却塔的烟雾效果进行模拟,通过加入生产环境和设施的各种影响因子模拟烟雾的变化,推理特定目标的生产活动状况,为项目的决策提供三维分析支持。     

Rapid estimation of soil heavy metal nickel content based on optimized screening of near-infrared spectral bands

In near-infrared spectroscopy,the traditional feature band extraction method has certain limitations.Therefore,a band extraction method named the three-step extraction method was proposed.This method combines characteristic absorption bands and correlation coefficients to select characteristic bands corresponding to various spectral forms and then uses stepwise regression to eliminate meaningless variables.Partial least squares regression(PLSR)and extreme learning machine(ELM)models were used to verify the effect of the band extraction method.Results show that the differential transformation of the spectrum can effectively improve the correlation between the spectrum and nickel(Ni)content.Most correlation coefficients were above 0.7 and approximately 20%higher than those of other transformation methods.The model effect established by the feature variable selection method based on comprehensive spectral transformation is only slightly affected by the spectral transformation form.Infive types of spectral transformation,the RPD values of the proposed method were all within the same level.The RPD values of the PLSR model were concentrated between 1.6 and 1.8,and those of the ELM model were between 2.5 and2.9,indicating that this method is beneficial for extracting more complete spectral features.The combination of the three-step extraction method and ELM algorithm can effectively retain important bands associated with the Ni content of the soil.The model based on the spectral band selected by the three-step extraction method has better prediction ability than the other models.The ELM model of the first-order differential transformation has the best prediction accuracy(RP^2=0.923,RPD=3.634).The research results provide some technical support for monitoring heavy metal content spectrum in local soils.     

MSDP二进制震相文件数据提取软件

通过分析MSDP二进制震相文件结构特点,利用Visual Basic语言研发震相数据提取软件,自动提取震相文件数据,并形成地震目录、地震报告以及双差定位研究等所需格式的原始数据,将研究人员从繁琐的数据格式转换中解脱出来,以大幅度提高科研进程和准确度。     

浮游植物叶绿素a的微波法研究及其与反复冻融法的比较

为缩短样品处理时间和提高测定准确度,本文设计和优化了微波处理辅助提取浮游植物叶绿素a的方法,并比较了反复冻融法和微波法对浮游植物叶绿素a的提取效率.结果表明:(1)微波法提取叶绿素a的最优处理条件为:高火(额定输出功率800 W)处理60 s左右.过滤水量为:贫营养型水体为1000 ml以上,中、富营养水体为100~500 ml.(2)反复冻融法在测定贫营养型水体时更稳定,而微波法对中、富营养水样提取率显著高于冻融法,可提高7%~12%,对具胶被及硅质外壳的藻类提取效率极显著高于冻融法,测定结果的相对偏差更小,且提取时间较冻融法缩短一半以上,适用于富营养化水体的应急监测.     

基于高分六号数据提取太湖蓝藻方法的对比及适用性分析

以往对太湖蓝藻提取的研究中,较少将国内高分系列卫星影像作为数据源.为此本文基于2019年太湖不同蓝藻暴发时期的高分六号数据,采用随机森林（random forest,RF）法、归一化植被指数（normalized differential vegetation index,NDVI）阈值法和多光谱绿潮指数（multispectral green tide index,MGTI）阈值法对太湖蓝藻进行提取以寻求提取太湖蓝藻的最佳方法,并在此基础之上探讨了RF不同输入变量的适用性.结果表明,2019年太湖南岸和梅梁湖的蓝藻水华富营养化较为严重,NDVI阈值法明显将部分轻度蓝藻漏提,MGTI阈值法对中、重度蓝藻的识别能力不如NDVI法,而RF法能够有效地提取太湖蓝藻.其中将归一化植被指数和归一化水体指数作为输入变量的RF法提取中型暴发期的太湖蓝藻精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别为99%和0.97.研究太湖蓝藻的提取方法对太湖的环境治理提供了技术支持,也为其他湖泊蓝藻的遥感监测提供了科学依据.     

两种提取枝角类休眠卵基因组DNA方法的比较

休眠卵是枝角类在环境胁迫条件下通过有性生殖形成的,休眠卵的孵化对种群补充与恢复有着重要作用.沉积于底泥中的休眠卵保存了不同阶段的种群遗传信息,有效地提取枝角类休眠卵基因组DNA是进一步研究水体枝角类遗传多样性的关键环节.采用目前国际上使用的氯仿异戊醇提取法和玻璃乳提取法分别对流溪河水库底泥中表层和底层的盔型溞(Daphnia galeata)休眠卵进行基因组DNA提取的比较分析.结果显示,氯仿异戊醇提取法成功率为27.5%,平均浓度为14.25±1.84 ng/μl;玻璃乳提取法成功率为65.0%,平均浓度为28.37±2.56 ng/μl.无论是提取成功率还是提取浓度玻璃乳提取法都显著高于氯仿异戊醇提取法,且玻璃乳提取法所用试剂少,不涉及有毒试剂,操作步骤简单,整个提取过程所用时间短,玻璃乳提取法提取枝角类休眠卵基因组DNA是一种快捷实用的方法.     

基于决策树的Landsat TM/ETM+图像中太湖蓝藻水华信息提取

以9期Landsat TM/ETM+影像为数据源,基于K-T变换和归一化植被指数(NDVI),建立了湖泊蓝藻水华信息提取的决策树模型.基于大气顶面反射率图像,选用2005年10月17日太湖图像进行了对比验证,表明决策树模型比单波段阈值法、多波段阈值法(RVI、DVI、NDVI)能够更有效地提取蓝藻水华信息,区分陆生植被、水生植物和水华,省去了水体掩膜的过程.使用太湖2002年10月25日和2011年7月22日图像、巢湖2005年8月12日的图像,验证决策树模型方法和工作流程的有效性.使用多期TM图像确定了阈值的取值范围,其中,亮度、绿度、NDVI的下限值依次为0.191、-0.007、-0.054,湿度下限范围为0.07~0.15;亮度阈值上限范围为0.3~0.7、绿度为0.2~0.5、湿度为0.1~0.3,这些结果可作为湖泊蓝藻水华遥感监测的参考.     

深井换热技术原理及其换热量评估

深井换热又称套管换热,是在深井中通过同轴套管进行单井内部流体循环,基于热传导的方式与地层换热,从而以"取热不取水"形式开发地热能的技术.本文详细介绍了深井换热技术特点,评述其在国外的应用进展.国外的实践表明,深井换热延米功率均在200 W以下,多不超过100 W,换热量远小于基于热对流的取热方式,比如深井热水开采技术.本文针对我国北方典型地区地热地质条件,分别采用Beier解析法和双重连续介质数值模拟法(基于OpenGeoSys模拟平台)计算了短期(4个月)采热和长期(30年)采热情景下的换热量.解析法和数值法的结果均表明,延米换热功率上限不超过150W.在间断采热,即每天供热12个小时,停止12个小时的情景下,延米换热功率可以翻倍,但是总换热量基本不变,且水温在一天内的波动明显变大.对数值模型进行敏感性分析发现,在地温梯度一定的条件下,井深对延米换热功率影响不大,而地层热导率对其影响较为明显.最后指出,提高深井换热技术换热量的主要手段是增加井周围地层中的热对流,或者说,增加循环水与岩石的接触面积.     

基于结构类型和使用功能的建筑分类及其应用

基于结构类型的建筑分类是抗震设计和地震灾害分布调查的基础,也是开展建筑结构地震易损性研究所依据的分类形式,而在社会管理中则更注重基于使用功能的建筑分类。上述2种建筑分类方法难以给出恰当的经济损失评估结果,因此在面向地震巨灾保险研究与应用时存在一些不足。首先,传统的建筑分类将建筑的使用功能与结构类型平行处理,未考虑建筑结构类型和建筑使用功能的耦合影响;其次,随着经济社会的发展,建筑结构形式和使用功能均不断地变化,需要发展适用性强大的非固定类型分类方法。本文针对地震巨灾保险业务中建筑分类这一核心问题,结合中国建筑形式和使用功能,从建筑结构分类出发,进一步考虑建筑的使用功能,形成了基于结构类型-使用功能多因素耦合的建筑分类模型,并以北京市典型区域为例,对所提出的建筑分类模型开展应用示范。同时,本文提出的建筑分类模型结合网络信息技术,可解决传统分类应用于具体目标区域时分类指标体系不具备可变性的问题,满足了地震巨灾保险的数据需求。     

太湖蓝藻水样中藻蓝蛋白提取方法比较

以2011年8月20日采集的太湖梅梁湾的夏季蓝藻水华为研究对象,通过12个样点平行样的藻蓝蛋白实验提取,基于光谱吸收特征和浓度值,对反复冻融法、超声波法、溶胀法、丙酮法的提取效果进行比较评价.结果表明:4种方法获取的藻蓝蛋白提取液在620 nm附近出现吸收峰,其中,反复冻融法的峰高最强,超声波法最弱,说明反复冻融法的提取效果优于其他方法;反复冻融法、超声波法、溶胀法获取的部分蓝蛋白提取液在670 nm附近具有次吸收峰,与藻蓝蛋白标样的吸收曲线存在差异;反复冻融法、超声波法提取的藻蓝蛋白浓度值变异系数小于0.6,表明这两种方法较其他方法稳定;反复冻融法提取的藻蓝蛋白浓度值高于其他3种方法,可推荐作为太湖蓝藻水样中藻蓝蛋白的提取方法.