摄影测量与遥感专家中国工程院院士张相勋教授

~~摄影测量与遥感专家中国工程院院士张相勋教授$武汉大学遥感信息工程学院@张永军     

地质灾害应急预案编制探讨

针对目前在突发地质灾害应急预案编制中存在缺乏统一规范要求、重点把握不准的普遍问题,使得应急预案在实际应用中往往出现可操作性不强的现状,通过分析有关行业突发事件应急预案,结合近年来编制的各级突发地质灾害应急预案经验,在综合整理分析基础上,提出突发地质灾害应急预案编制的重点及要求。     

基于错误式学习的低空影像人行横道多角度自动识别

提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。     

利用二维DLT及光束法平差进行数字摄像机标定

利用共线方程和二维DLT之间的对应关系导出了由二维DLT的8个参数表达的主纵线方程式，讨论了主点初值和求解方法，给出了单张像片摄像机参数分解不惟一性及临界序列的证明，详细推导了利用二维DLT参数分解摄像机外方位元素初值的实用算法，论述了利用光束法平差进行摄像机标定的数学模型，实际图像数据实验取得了很好的结果，验证了本文所提出的摄像机标定算法的可行性。     

青藏高原中部北北东向深部负磁异常带的成因及其意义

根据最新测量获得的青藏高原中西部航磁异常图 ,经不同高度向上延拓后 ,发现在测区东部 ,即青藏高原中部自柴达木向西南延伸的广大地区 ,出现一条极为明显的北北东向负磁异常带。从对航磁区域场的分析 ,并结合人工地震、重力计算莫霍面深度、热水活动、最新火山岩活动、地貌特征和天然地震活动等多种资料的解释 ,认为负异常带是由于深部热流沿北北东向上升引起局部岩浆熔融 ,使上地壳下部具有较高的地温 ,导致磁性层底部消磁作用的结果。与此同时也加快了青藏高原隆升的幅度 ,为高原形成和演化的研究提供了新的证据     

青藏高原比如地体与措勤地体相对古构造位置判别

本文采用蚀源区判别图解QFL和QpLsLv、微量元素图解Th -Co -Zr/10、常量元素图解K2O/Na2O -SiO2 和野外地质实测剖面等方法 ,对比如、措勤地体的构造演化进行了分析。发现并证实了在T3-J1 以前比如地体位于措勤地体的北部 :J2 -3 时随着班—恕缝合带的拉张 ,比如地体开始右旋向东滑动 :一直延续到J3-K1 时 ,班—怒缝合带闭合 ,比如地体才就位于目前位置。最后应用1/ZTR指数推测了比如地体在J2 -3 时滑移点的大致位置 (E90°49,N31°34)。     

测绘空间数据元数据管理系统的设计与实现

本文参考国际标准化组织（ISO/TC211）元数据标准、美国联邦地理数据委员会（FGDC）的CSDGM以及中国可持续发展信息共享元数据标准，描述了测绘空间数据的元数据标准与测绘空间数据元数据管理系统的设计思想。     

无人驾驶飞艇低空遥感影像的几何处理

介绍了基于无人驾驶飞艇的低空遥感系统的组成及技术指标,详细论述了飞艇按航线自动控制飞行、遥感影像自动获取,以及低空遥感影像匹配、相对定向、区域网平差、全景图和正射影像生成等处理与分析.试验结果说明,低空遥感系统可以满足大重叠度、高分辨率立体影像获取的需求,在大比例尺测图、精细三维重建等领域具有广阔的应用前景.     

珠江口盆地航磁局部构造异常

珠江口盆地存在丰富的油气资源,勘探前景受到越来越多的关注。局部磁异常往往与含油气局部构造密切相关。通过对珠江口盆地大比例尺高精度航磁资料处理和分析,识别出5种航磁局部构造异常:基岩凸起局部构造异常、与基性侵入岩有关的局部构造异常、与中酸性侵入岩有关的局部构造异常、与火山岩有关的局部构造异常、与沉积层有关的局部构造异常。对各种局部构造异常进行了较细致的描述,并结合地震、重力、钻孔等资料对典型异常进行了地质解释,为油气勘探提供了依据。     

耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式

在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例,研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中,所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下,都明显优于其他方法;在可解释遥感影像语义分割实验中,知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果;在大幅面遥感影像场景图生成实验中,知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。