基于CNN-DW的遥感图像分类检索方法

针对传统图像检索方法存在的检索范围过大、检索效率低下的问题,提出了一种基于卷积神经网络和距离权重的图像检索方法(CNN-DW),该方法可以从海量遥感图像中检索出与查询图像具有相似或相同特征的检索图像,图像检索试验表明:CNN-DW检索法较传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)检索法的分类检索效果有显著提升,仅需要更少数量的训练集就能达到良好的检索效果,可在遥感图像分类检索工作中予以合理运用.     

结合深度学习的高光谱与多源遥感数据融合分类

高光谱数据具有丰富的光谱特征,但是其空间分辨率相对较低。一些遥感数据具有与高光谱数据互补的优势,例如提供更精细的空间信息的高空间分辨率数据和具有高度信息的激光雷达LiDAR（Light Detection and Ranging ）数据。通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合,可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。近年来,基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。然而,由于深度网络的特征提取过程是一个自主的过程,往往无法精确的获取最有利于遥感数据分类的特征;同时,深度学习方法具有复杂的网络结构和大量的参数,往往会在分类训练过程中造成参数拟合困难。以上这些因素会导致分类效果不佳。针对这些问题,本文提出了一种将卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）和纹理特征相结合的多源遥感数据特征级融合分类框架。该方法共3个步骤,首先,对高光谱数据或多源遥感数据提取纹理特征;然后,构造CNN,分别将原始高光谱遥感数据、原始多源遥感数据和第一步中获得的纹理特征作为深度网络的输入进行深度特征提取;最后,将分别提取到的深度特征拼接,并利用Softmax分类器进行分类。为了验证本文提出方法的分类效果,本文在休斯顿和塞特福德矿地区公开数据集上进行实验,并将该分类框架与支持向量机分类方法、像素级融合分类方法和特征级融合分类方法进行对比。由此可以分析得出,本文提出的基于深度学习的融合分类方法可以获得较高的分类精度。     

土壤包气带强化反应层脱氮的控制因素与性能研究

包气带作为防止地下水硝酸盐污染的天然屏障,其反硝化效果通常受到碳源的限制。针对地下水硝酸盐污染防治技术现状,本文采用Ca(OH)₂处理的玉米芯作为反硝化的碳源材料,构建包气带强化反应层,用响应曲面法研究硝酸盐浓度、含水量和温度的交互作用对脱氮性能影响,并用硝态氮去除率、亚硝态氮累积、pH值变化以及溶解性有机碳(dissolved organic carbon, DOC)淋失通量综合评价脱氮性能,最后采用高通量测序揭示脱氮层中微生物变化。研究结果表明:温度、含水量以及温度和含水量交互作用对硝态氮去除率影响显著,其中温度是反硝化过程中最关键的因素;系统运行74天后,硝态氮去除率达到50%,亚硝态氮累积量(以N计)大多低于3 mg/L,pH值维持在7.0左右,DOC淋失通量(以C计)介于0.10.2 mg/(cm²·d);高通量测序发现,脱氮层中微生物的丰富度降低,而与反硝化和碳分解有关的微生物相对丰度提高,在碳源的刺激下微生物向有利于脱氮的方向演变。     

试论汾渭“S”型旋转拉分构造体系及其影响

汾渭地堑系位于我国东部阴山与秦岭纬向带之间,自北向南,由集宁、怀来、大同、蔚县、忻州、太原、晋中、汾渭、天水、礼县、西和、成县等10余个NE向斜列的新生代断陷盆地组成,它们呈“S”形展布,反映华北地块在新生代时期发生了顺时针旋转,使古老地块发生裂解,可称之为“S”型旋转拉分构造体系。这个构造体系对中国东部构造格局和构造发展有广泛和深远的影响,强烈改造了秦岭—大别山纬向构造带和江南地块北缘的构造格局,使新华夏系形成分段特征,启动了华北地块伸展构造发展模式,影响所及直达琉球海沟。无独有偶,亚洲中部俄罗斯、蒙古境内有贝加尔地堑系,由反“S”形分布的新生代断陷盆地组成,它们也发育于古老结晶地块之中,可与之对比,是逆时针旋转的反“S”型旋转拉分构造体系。说明它们是同一类型的旋转构造型式,是古老地块裂解的一种方式。     

大地主题常微分方程组解算的数值方法 ——以MathCAD为工具

利用数学软件MathCAD的常微分方程求解函数Rkadapt()直接解算大地主题正反算常微分方程组,可一次性求解n个节点的大地元素值;在此基础上建立线性插值函数,可计算任意点的大地元素值。方法简洁、通用,求解精度高,适用于长短距离的大地主题解算。大地主题反算的起点方位角A1由Bessel函数方法求取。在大地主题解算的基础上,选择深圳地区最西与最东的二等GPS控制点Ⅱ3及Ⅱ54,估算了该区高斯投影6°带及3°带直角坐标系以及深圳独立坐标系的投影变形值。     

多源并发下Mur二阶吸收边界和非分裂递归卷积完全匹配层对比研究

多个激励源无延时发射(多源并发)相同中心频率脉冲会形成平面波束信号,增强数据记录质量。本文通过数值模拟对比分析在多源并发情况下,非分裂递归卷积完全匹配层作为吸收边界条件和Mur二阶吸收边界条件对电磁波的吸收效果。其研究结果表明,传统的Mur二阶吸收边界条件对多源并发、多角度掠射情况下电磁波的吸收效果不佳,在大偏移距下会造成波形畸变和形成虚假反射。而在多源并发情况下采用非分裂递归卷积完全匹配层作为吸收边界条件,将坐标伸缩因子引进时域有限差分算法中。通过傅里叶逆变换将频率域坐标伸缩变换PML方程转换到时域,对电场和磁场值在离散状态下进行递归卷积运算求解。从而避免了直接对卷积进行数值求解的复杂计算,在保证计算准确性的同时,节约了内存空间,提高了计算效率。在不分裂波场情况下,改善了网格截断位置对电磁波的吸收效果。     

成都市城市地下空间探测的地球物理方法研究

成都市已被国家定位为国家中心城市,是继北京、天津、上海、广州、重庆之后第六个国家中心城市。成都市地下空间的开发与利用对于城市的快速、健康、生态发展具有重要的现实意义。1991年《成都市城市物探工作报告》对我们现在研究成都市地下空间三维地质结构探测工作的重要补充。结合成都市地层分布、城市建筑物特点,成都市城市地下空间探测应用最广泛的应该是反射波法、面波法(主动源和被动源联合勘探)、等值反磁通瞬变电磁法,其次以直流电测深(包括高密度电阻率法)、探地雷达等,辅助手段为折射波法、放射性测量和测井、波速测试等方法。解决城市专项地质问题需要针对问题的其它工程物探方法。     

基于迁移卷积神经网络的黄土含水率智能识别

黄土含水率深层原位精准探测是揭示黄土重大工程灾变机理及灾害预警的有效手段,基于卷积神经网络提出了一种原位孔洞探测黄土含水率的智能识别方法。首先,通过搭建室内实验平台采集间隔等级为2%的7种不同含水率下的图像信息,生成用于神经网络训练的数据集。然后,基于迁移学习思想建立了多种迁移卷积神经网络模型,并对比分析了不同模型的黄土含水率识别精度,通过混淆矩阵可视化验证模型的可靠性。结果表明：针对所建立的黄土含水率图像数据集,基于VGG19、ResNet101、DesNe201的深度迁移网络模型的测试准确率都在90%以下,并且在一定程度上出现了过拟合现象,如推广应用则会出现超过10%的误判现象;而基于Xception、MobileNet、NASNetMobile的轻量化迁移网络模型在训练后泛化能力较好,测试准确率都达到了90%以上,其中Xception迁移网络模型的识别精度最高,达到了94.6%。搭建的轻量化迁移网络模型识别精度高、计算速度快,可为开发黄土地质信息原位探测机器人的视觉系统提供算法支持。     

水力内割刀与可退式捞矛在打捞深孔事故钻杆中的应用

采用水力式割刀分段割断事故钻杆,可退式捞矛捞取事故钻杆的处理方法,快捷、安全、经济地处理了招远栾家河金矿区47ZK3孔深孔跑钻事故。结合该工程实例,介绍了水压式割刀和可退式捞矛的使用方法,并与传统的反丝钻杆和丝锥锥捞处理方法进行了比较。     

顾及方向遮蔽性的反距离权重插值法

针对反距离权重(IDW)空间插值在实际应用中存在的缺陷,本文对IDW插值算法进行了优化改进,提出了调和反距离权重(AIDW)空间插值方式。该插值方式在传统IDW的算式中增加了反映样点方位的调和权重系数K,其插值过程综合考虑了样点距离和样点方位对插值点的共同影响。理论分析和实例应用表明:AIDW插值方式可减小或克服样点分布不均的IDW插值缺陷,使离散点的空间插值结果更趋于合理,其等值线绘制亦可有效避免传统IDW插值中的孤立圆及同心圆现象,使等值线的绘制更接近于人工作业。