坦桑尼亚某金矿的磁力、激电异常特征

坦桑尼亚某金矿是与条带状含铁建造（BIF）有关的隐伏金矿床。为了查明该金矿脉的分布情况,开展了地面高精度磁力勘查。△T异常特征以负异常为主,负异常峰值大于正异常,正异常为伴生异常,总体上反映了BIF在平面上的延伸方向和构造方向特征;激电测深断面异常以视电阻率等值线“下凹”、视极化率等值线“上凸”为表现形式,二者分别反映了断面内的构造位置和BIF形态特征。本区磁力和激电异常对BIF体的隐伏特征反映的均很明显,依据二者的测量成果,进行钻孔定位,指导钻探施工,钻遇了目的层,收到了很好的效果。     

一种基于改进TDD模型的空间场景相似性度量方法

针对计算空间场景相似性的TDD(Topology-Direction-Distance)模型的局限,提出一种基于改进的TDD模型来度量实体数目相同的场景相似度的算法.该算法以TDD模型的思想为核心,首先利用维度扩展的9交模型、详细方向关系矩阵模型和距离定量描述方法分别提取空间场景中的实体间拓扑、方向和距离特征,建立空间场景特征矩阵,实现对空间场景的表达;然后结合拓扑、方向关系的概念邻域方法和欧式距离,构建针对矢量面数据空间场景相似性度量模型;利用场景相似性度量模型进行空间场景相似性匹配;最后以深圳市福田区矢量面数据为例进行实验.实验结果表明该方法能有效度量空间场景的相似度.     

各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果.针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法.该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声.试验结果...     

多角度倾斜摄影系统三维量测方法研究

多角度倾斜摄影技术由于其独特的摄影成像方式,可获取不同视角的影像信息,已成为国内外学者研究的热点之一。根据近几年国内研发的倾斜摄影系统的成果,文中从单张倾斜影像的特点出发,计算出倾斜影像不同点位的动态比例尺,进而研究利用单张倾斜影像直接量测地物长度、高度和面积的方法,并在开发的系统中利用实验数据证明该方法的精度和可靠性。     

多尺度引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响

由于地物的复杂多样性,准确识别其分类精度对遥感数据处理具有重要意义。为提高多光谱遥感数据的分类精度,本文以Landsat 8数据为基础,提出不同尺度引导滤波特征融合NDVI与NDBI的方法,进行多光谱遥感图像的分类。首先,提取多光谱数据第一主成分作为引导图像,原图像为输入图像,依次提取滤波半径为2、4、6、8的引导滤波特征集;然后,将不同滤波半径的引导滤波特征集与图像NDVI与NDBI特征进行融合,采用支持向量机的方法进行监督分类,以此探究不同尺度的引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响。试验结果表明：(1)引导滤波在去除噪声的同时能够较好地保留图像的边缘特征;(2)引导滤波可以提高多光谱遥感影像的分类精度,不同大小引导滤波半径图像在分类方面与原图像相比,较其分类精度均有不同程度的提升,最高总体精度达99.776 3%,Kappa系数为0.997 1;(3)不同尺度的引导滤波会得到不同的分类结果,当滤波半径R=2时,图像的分类精度最高。     

面向BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法

针对传统路径规划方法在复杂大场景环境下的搜索空间大、效率低、避障安全性差等问题,本文提出了一种基于BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法。首先,建立复杂室内环境的BIM模型,提取模型中结构、障碍物和通道的语义、几何及其关联信息,通过栅格抽象映射得到基础导航地图,并结合层次图思想,开展地图空间分层,获取拓扑-栅格分层地图;然后,利用细化算法,生成拓扑层中各子区域之间的离线先验路网,联合Dijkstra算法选取其中的最优路径,并基于自主改进的A*算法,快速高效搜索栅格层的最优路径,通过组合拼接拓扑层与栅格层的局部最优路径,构建完整的全局最优路径;最后,将本文方法与标准A*算法及蚁群算法作对比,在保证计算效率的同时,不仅缩小了路径搜索空间,还确保了最优路径的安全性,综合验证了所提路径规划方法的优越性。     

面实体匹配的集成学习CatBoost方法

现有的面实体多指标几何匹配方法在计算综合相似度和确定最终匹配实体时面临着指标权重和阈值难以科学量化的难题,集成学习算法通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务,在解决分类问题时体现出了较为明显的性能优势。为此,本文提出了一种基于集成学习算法CatBoost的面实体匹配方法,将匹配问题转化为分类问题。选取形状、面积、方向和位置4个几何特征作为模型分类特征;利用过采样与欠采样相结合的混合重采样技术减轻原始训练样本的类别不平衡度;借助贝叶斯优化算法确定CatBoost模型的最优超参数;引入可解释人工智能领域的SHAP解释框架从全局和局部两个角度解释各输入特征对匹配结果的影响。在青藏高原的面状湖泊数据上对本文提出的方法进行了验证,实验结果表明：对模型预测影响最大的特征是位置,然后依次是面积、形状,影响最小的特征是方向。CatBoost匹配方法在实验数据集上的查准率、查全率和F1-score分别达到0.9937、0.9753和0.9844,相比于直接使用样本不均衡的原始样本进行模型训练,分别提高了约5.8%、0.6%和3.3%。与传统的面实体多指标双向匹配方法和逻辑回归、K近邻、决策树、神经网络等常规机器学习分类算法相比,集成学习算法CatBoost性能表现更加优异,在避免指标权重和阈值设置难题的同时取得了较好的匹配结果。     

基于信噪比检验的部分奇异值双参数修正估计

从分析LS估计和岭估计的奇异值展开式出发,研究了病态性问题的解算方法。岭估计中岭参数对较大奇异值的修正不能有效降低估计的方差,却增大了估计的偏差,这是导致岭估计有时效果不好的重要原因。首先借鉴TSVD思想,保留展式中较大奇异值所对应的项,然后修正展式中较小奇异值所对应的项。在修正前,利用信噪比检验,将各个参数按受到复共线性危害的大小分为两类,据此作出不同强度的双参数修正,提出了基于信噪比检验的部分奇异值双参数修正估计。实验结果表明,新方法的解算精度较高。     

InSAR干涉图的矢量分离式小波滤波

提出了一种新的InSAR干涉图滤波方法,并提出采用滤波前后干涉相位的均方差来进行滤波精度评价的策略.对不同类型的多幅干涉图进行了滤波实验,结果表明,本文滤波方法效果较好,精度较高.     

一种基于WEB浏览器的时间管理方法

针对现有基于广域网络的WEB浏览器时间精度不高、各终端设备的时间偏差大、时间保持能力低等问题,提出了一种基于WEB浏览器的时间管理方法.利用时差误差估计最小均方误差(Least Mean Square,LMS)算法,在广域网部署的终端上,实现了毫秒级的时间同步、时差监测、事件时标记录与查询等功能.研究结果表明,本研究可...