多角度倾斜摄影技术在自动纹理映射上的应用

利用多角度倾斜摄影技术获取的倾斜影像成果来更新和构建城市三维实景纹理映射成为数字城市建设中的一个重要应用。本文采用基于DLG和3Dmax生成的建筑物模型,结合SWDC-5的多角度倾斜影像,通过自动选择纹理、自动编辑纹理、自动纹理映射等一系列步骤,自动生成大区域建筑物三维实景数字城市。并通过实验数据对该计算方法的可靠性进行验证,结果表明:该系统的数字化程度远远高于传统方法。     

纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。     

基于 Lidar 数据和倾斜摄影的城市三维模型构建

针对传统建模方式建模效率低、模型纹理不够丰富真实等缺点,阐述一种以机载Lidar技术来获取地面点高精度的三维坐标、用倾斜摄影测量为三维建模提供纹理的一种新兴的三维建模方式。实验表明,该建模方式不仅工作效率高、真实反应城市空间布局,而且定位精度高、具备可量测分析功能等,同时提供DOM,DEM,点云数据,倾斜影像等数据。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

倾斜摄影测量的城市真三维模型构建方法

针对如何基于近年来新推出的倾斜摄影测量技术快速构建城市真三维模型的问题,在研究分析国内基于该技术构建三维模型方法的基础上,提出了利用Street Factory系统,结合少量人工干预快速构建城市真三维模型的方法。采用倾斜影像联合空中三角测量技术,实现了多角度倾斜影像的一体化区域网平差;通过多视影像密集匹配和自动纹理关联,实现了高精度真实三维模型的构建。基于RCD-30倾斜相机获取的西安大雁塔景区倾斜影像,开展城市真三维模型构建试验。结果表明,所提方法构建的城市真三维模型满足相关规范的要求,适合大规模区域城市三维模型快速构建,对测绘生产单位规模化生产具有一定的参考价值。     

Recognition features of felsic pyroclastics of Serra do Tombo formation,Minas Gerais,Brazil

In this contribution we report a study of poorly exposed, rhyodacitic welded-ignimbrite deposit from Minas Gerais. A petrographic study of textures indicate high temperature of emplacement. Key features include eutaxitic texture, flattened and agglutinated lapilli and glass menisci. Most of the feldspar minerals and glass are extensively altered to clay minerals, which pseudomorph the original volcanic textures. Glass menisci and spherules suggest a possible process of liquid immiscibility. Immobile trace element distribution indicates a possible link with other post-Palaeozoic felsic volcanic rocks in Brazil, a magmatism interpreted as due to basaltic underplating and partial melting of a hydrous continental crust. A peculiar feature is a high Light REE/Heavy REE ratio. Depletion in heavy rare earth elements is possibly due to a residual HREE-bearing phase in the source. The geologic context of these rocks suggests a Lower Cretaceous age and a tectonic relationship with a continental rifting event.     

郯庐断裂带张八岭隆起段晚中生代岩浆岩继承锆石U-Pb年代学:源区属性及构造意义

大别与苏鲁造山带之间的郯庐断裂带张八岭隆起段,构成了华北与扬子板块之间的断裂边界。该边界带的深部结构状态长期以来存在着不同的认识。本文利用张八岭隆起带沿线出露的晚中生代岩浆岩中继承锆石U-Pb年代学信息,结合地球物理资料及Nd、Pb、Hf同位素资料,分析了其深部的岩浆源区属性及结构状态。张八岭隆起带北段晚中生代岩浆岩继承锆石年龄以1.9~2.7Ga为主,最大峰值年龄为2.5Ga;南段继承锆石年龄以2.2~2.6Ga为主,峰值年龄也为2.5Ga;郯庐断裂带庐江段则以含大量新元古代锆石为特征,在0.7Ga形成显著的分布峰值,并有早元古和少量太古代年龄信息。分析结果表明,张八岭隆起带北段的晚中生代岩浆岩源区为华北下地壳,南段的源区兼有华北和扬子陆壳的信息,而更南部庐江段则以扬子地壳源区为特征。电法剖面揭示,郯庐断裂主边界在张八岭隆起带下向南东倾斜,从而深部存在华北地壳;而南部庐江段转变为向北西陡倾,从而深部皆为扬子地壳。郯庐断裂深部产状特征支持其印支期应为斜向汇聚边界。而其中三叠纪继承锆石的缺失指示隆起带上变质岩应为原地岩石,而非来自大别造山带。     

西藏冈底斯尼木后碰撞花岗岩的岩浆混合作用:显微结构证据

岩浆混合过程中不同熔体之间的相互作用会影响晶体的成核与生长,形成矿物内部复杂的成分变化,以及矿物之间的不平衡结构。尼木二长花岗岩位于冈底斯岩浆岩带中部,是代表性的形成于后碰撞构造演化时期的花岗岩体。本文对其中的斜长石与角闪石颗粒进行了详细的结构和成分分析,揭示了斜长石中的港湾状、浑圆状、筛孔状熔蚀结构以及斜长石成分的突然变化和角闪石包裹黑云母的不平衡结构,并探讨了它们的成因以及相关的岩浆混合作用。分析结果显示,斜长石中突变环带的An含量为37.6~40.6,熔蚀环带的An含量为48.2~59.5,均高于两侧斜长石的An含量(18.4~26.4),表明在形成这些结构时有外来基性岩浆的混合使得岩浆成分发生了突变。样品中的部分黑云母被自形的角闪石包裹,黑云母呈浑圆状并且具有港湾状的熔蚀边,这可能是基性岩浆的混合作用使得岩浆的温度升高导致黑云母发生部分熔融,混合后的岩浆在黑云母周围继续结晶形成角闪石。这些显微结构为揭示冈底斯岩浆岩带的岩浆混合作用提供了新证据。     

不同颜色青海软玉微观形貌和矿物组成特征

青海软玉颜色丰富,近年来对青海软玉矿物学的研究不少,但针对不同颜色青海软玉矿物学特征的研究还存在欠缺。本文利用偏光显微镜、扫描电子显微镜、电子探针及粉晶X射线衍射仪器,从透闪石微形貌特征、微观结构、矿物组成及结晶度四个方面,研究了青海软玉颜色与矿物学特征的对应关系。结果表明:白玉、烟青玉、糖玉中透闪石主要为纤维状,显微纤维变晶结构,结晶度为96. 12%～96. 88%;青白玉和翠青玉中透闪石主要为叶片状,显微叶片变晶结构,结晶度为97. 35%,97. 32%;青玉和碧玉中透闪石主要为叶片状,显微叶片-隐晶质变晶结构,结晶度为95. 48%,95. 29%;黄玉中透闪石主要为柱状,显微柱状变晶结构,结晶度为97. 84%。青海软玉主要组成矿物均为透闪石,含量在95%以上,部分次要矿物如翠青玉中的榍石、黄玉中的钙长石、青玉中的菱镁矿、碧玉中的铬铁矿、糖玉中的斜黝帘石只出现在特定颜色的青海软玉样品中。研究认为不同颜色青海软玉矿物学特征确实存在差异,这些特征为研究不同颜色青海软玉成矿环境及成矿条件提供了科学依据。     

Evaluation of effectiveness of three fuzzy systems and three texture extraction methods for building damage detection from post-event LiDAR data

Building damage maps after disasters can help us to better manage the rescue operations. Researchers have used Light Detection and Ranging (LiDAR) data for extracting the building damage maps. For producing building damage maps from LiDAR data in a rapid manner, it is necessary to understand the effectiveness of features and classifiers. However, there is no comprehensive study on the performance of features and classifiers in identifying damaged areas. In this study, the effectiveness of three texture extraction methods and three fuzzy systems for producing the building damage maps was investigated. In the proposed method, at first, a pre-processing stage was utilized to apply essential processes on post-event LiDAR data. Second, textural features were extracted from the pre-processed LiDAR data. Third, fuzzy inference systems were generated to make a relation between the extracted textural features of buildings and their damage extents. The proposed method was tested across three areas over the 2010 Haiti earthquake. Three building damage maps with overall accuracies of 75.0%, 78.1% and 61.4% were achieved. Based on outcomes, the fuzzy inference systems were stronger than random forest, bagging, boosting and support vector machine classifiers for detecting damaged buildings.