基于多尺度特征融合网络的云和云阴影检测试验

基于深度学习的高分辨率光学影像云检测过程中,云和云阴影及其边缘细节丢失较为严重,主要原因在于不同尺度空间语义信息特征融合存在不足。针对该问题,本文构建一种基于深度学习的多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Network, MFFN）的云和云阴影检测方法,该算法结合防止网络退化的残差神经网络模块（Res.block）、扩大网络感受野的多尺度卷积模块（MCM）和提取并融合不同尺度信息的多尺度特征模块（MFM）。试验表明,本算法能提取丰富的空间信息与语义信息,可取得较为精细的云与云阴影掩模,具有较高检测精度,其中云检测准确率达0.9796,云阴影检测准确率达0.8307。同时,该工作可为深度学习技术应用于业务云检测提供理论支持及技术储备。     

我国下寒武统黑色岩系的矿产类型

在对湘黔桂地区下寒武统黑色岩系矿产资源实地调查的基础上,首次较系统地对我国南方下寒武统黑色岩系中具有经济价值矿产类型的地质特征、相互间的层位关系及富集区域进行了总结,并指出了找矿方向.     

南阳膨胀土抗剪强度的现场剪切试验研究

膨胀土的抗剪强度是膨胀土地区路基、边坡设计的重要依据,其参数选取一直是膨胀土研究领域的重要课题。结合南阳地区膨胀土的抗剪强度研究,对其现场剪切试验的试样制备及试验方法进行探讨,提出了膨胀土抗剪强度的修改计算公式。通过反算证明,文中的现场剪切试验方法及抗剪强度的计算公式是合理的。     

虚拟现实技术在地理信息系统中的应用

本文分析了虚拟现实技术的构成和技术特点，介绍了虚拟地理信息系统（VR－GIS）的特点及其应用。     

层序地层学研究现状及发展趋势

层序地层学是建立在地震地层学，测井地质学、过程沉积学、古生物学、同位素地质学等多个学科基础上的研究等时年代地层格架中具有成因联系的，旋回岩性序列间相互关系的综合学科。它提供了一种沉积岩在三维空间的划分与对比分析的新方法，而不同于岩石地层对比原则，客观地恢复了沉积岩垂向叠置顺序和横向相关关系。本文分析了层序地层学的基本原理、控制因素等方面的最新认识，总结了层序地层学4大发展方向。     

中国西部地区生态环境现状遥感调查

针对“中国西部地区生态环境现状遥感调查”的需要,综合运用景观生态学理论、生态系统服务功能理论、可持续发展理论、遥感和地理信息系统技术,研究中国西部地区生态环境现状遥感数据的处理与集成,开展中国西部地区土地覆被和生态要素结构变化分析、沙漠化和水土流失强度评价、生态脆弱特征及时空分布规律分析、基于遥感调查的生态环境质量评价、基于多时相遥感数据对比的典型区生态环境遥感分析和生态环境变化成因对策分析等综合性的研究,并以量化和可视化的形式系统地反映西部地区生态环境现状及其变化的空间分布、空间统计和空间特征规律。     

中尺度自动站数据处理系统

为了解决中尺度自动气象站建设后探测数据的应用和共享问题,利用数据库等计算机技术,开发一套自动数据处理系统。实现了数据的处理储存、灾害天气预警和数据在不同部门之间共享。     

基于Terra/MODIS的沙尘暴业务化遥感监测研究

探讨了以MODIS为数据源进行沙尘暴监测的业务化技术流程及方法。以2003年4月9~11日连续发生在我国西北部特大沙尘暴为例，进行了沙尘信息提取及等级划分的示例研究，并与已经业务化运行的气象卫星（NOAA-16、风云1C气象卫星）的结果进行了相关比较。结果表明，该研究为卫星遥感监测沙尘提供了新的数据源和监测途径。     

基于SVM遥感矿化蚀变信息提取研究

提出一种基于支持向量机(SVM)遥感数据矿化蚀变信息提取的新方法。该方法首先根据蚀变岩及矿体围岩的实测光谱数据,利用光谱角度制图法(SAM)提取训练样本,应用交叉比对(cross-validation)算法确定最优SVM模型参数,选择径向基(RBF)核函数,训练SVM分类器模型;然后,用训练好的SVM模型进行遥感矿化蚀变信息提取;最后,选择青海芒崖地区的ETM数据进行遥感矿化蚀变信息提取试验。试验结果经野外检查和验证,效果良好。     

无定向导线的粗差检验

介绍了先求定向角γ和连接角δ,进而计算多边形内角和闭合差的粗差检验方法。通过大量实例证明这种方法是完全可靠的。