基于对象及隶属规则的海岸水边线提取方法

以在分辨率、光谱成像能力等方面具有优势的Sentinel 2A为数据源,突破传统以像元为研究单元提取海岸水边线的思路,构建以像元聚类形成的语义单元为对象,获取决策分类规则后,基于隶属度及模糊函数获取海岸水边线位置的方法。结果表明,本文方法解决了传统分类方法在下垫面地物类型复杂条件下不易于采用传统分类方法提取海岸水边线的限制条件。基于面积法的距离准则线段匹配法和断面线距离分析方法应用于海岸水边线精度评价的结果显示,本文方法提取的海岸水边线位置与传统目视解译方法得到的海岸水边线位置在约85%的区域具有一致性,误差的集中区域表现在近岸和近海地物波谱相似处,如受水质水深、悬浮泥沙等影响的淤泥质潮滩处以及受人工海岸开发影响的近岸地区等,建议在这些地区结合目视解译的方法进行海岸水边线的位置修正,进而快速、准确地获取海岸线的真实位置信息,为海岸带生态环境保护、海岸带开发的合理规划和建设,以及经济与环境的科学协同发展提供技术支持。     

基于改进RRT算法的狭长空间无人车辆路径规划

针对狭长空间无人车辆路径规划系统，提出一种基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)路径规划算法，以解决传统RRT算法随机性较大、路径缺乏安全性的问题.该算法通过加入自适应目标概率采样策略、动态步长策略对传统的RRT算法进行改进，同时考虑到实际情况中无人驾驶车辆的动力学约束，该算法加入车辆碰撞约束和路径转角约束，并针对转角约束会导致迭代次数激增的问题提出了一种限制区域内随机转向的策略，最终得到一条安全性较高的路径.采用计算机仿真对所提算法和现有算法的性能进行对比验证.所提算法在狭长空间相较于传统人工势场引导下的RRT算法迭代次数降低了33.09%，规划时间减少了6.44%，路径长度减少了0.06%，并且在简单环境和复杂障碍物环境下规划能力均有提升.所提算法规划效率更高、迭代次数更少.     

黄河口凹陷南斜坡古近系沙一段古气候、物源及源区构造背景

碎屑沉积岩的主微量元素记录了丰富的地球化学信息，可用于古气候、物源及构造背景的恢复。通过对黄河口凹陷南斜坡古近系沙河街组一段（沙一段，E1s1）碎屑沉积岩元素地球化学分析，探讨了沙一段沉积时期古气候、物源及构造背景。Th/Sc-Zr/Sc图解和成分变异指数（ICV）表明，研究区沙一段物源为母岩风化后的首次沉积，成分成熟度较高；校正后的化学蚀变指数（CIAcorr）和钾长石蚀变指数（PIA）表明沙一段物源经历了中等程度的风化作用，沙一段沉积时期气候温暖湿润；主、微量和稀土元素显示，沙一段物源主要表现为上地壳来源长英质火成岩的特征，具有明显的负Eu异常，主要来源于前寒武纪花岗岩类岩石和少量中基性混合物源；物源区具有活动大陆边缘和大陆岛弧的构造背景，较为复杂的构造背景与西太平洋板块向东亚大陆俯冲有关。