基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究

提出了一种基于权重与混合像元模型的遥感图像分类方法。该方法在现有光谱混合模型的基础上,根据实际应用需要确定地类权重,通过地类丰度与权重因子加权平均确定像元的隶属类型,从而实现遥感图像分类。以SPOT-5土地覆盖遥感分类为例,对权重与混合像元模型结合的图像分类方法进行了验证,结果表明,该方法提高了遥感图像分类精度,在一定条件下更具实际意义。     

山区公路地质灾害减灾决策支持系统——以西藏古乡沟泥石流为例

由于复杂地形条件和地质条件以及降雨、地下水等因素的影响,山区公路易受到泥石流、滑坡、崩塌、溜砂坡等地质灾害的危害。文章在对山区公路地质灾害模型研究和分析的基础上,建立了滑坡稳定性分析、泥石流活动性分析、泥石流危险范围预测与危险性分区、滑坡区公路整治方案优选、拦砂坝优化设计等灾害分析模型和减灾决策模型,通过数据库、分析模型和决策模型的集成,建立了基于组件式GIS的山区公路地质灾害减灾决策支持系统。作为系统应用的实例,文章最后讨论了系统在古乡沟泥石流危险范围预测的应用,预测了一定条件下泥石流堆积扇上的泥深,泥石流运动过程中出现的最大泥深、最大速率、最大动量和最大动能,为古乡沟泥石流的预防和治理提供了科学依据。     

用遗传神经网络分析泥石流活动性

泥石流是我国山区的主要地质灾害之一。影响泥石流活动性的因素十分复杂，并且具有随机性和模糊性。遗传神经网络结合了神经网络和遗传算法的优点，可以模拟学习和进化之间的交互作用，很适合用于分析泥石流活动性。文章简要讨论了遗传神经网络的原理，建立了泥石流活动性分析的遗传神经网络模型，并将该模型用于川藏公路沿线30条泥石流沟的活动性分析。网络的拓扑结构为(9，6，4，3)，即输入节点(评价指标)、第l隐含层、第2隐含层和输出接点(分析结果)分别为9、6、4、3。首先以其中25条泥石流沟作为样本对网络进行训练，训练时网络的连接权采用遗传算法进行自适应演化，待模型稳定后将其余5条泥石流沟的数据输入模型，计算它们的活动性，计算结果与实际观测基本相符，证明模型是可行的，各个参数的选取也是合适的。     

四川省矿产资源规划实施评估

介绍了矿产资源规划实施评估的意义和要求,评估了《四川省矿产资源总体规划(2008-2015年)》中矿产资源勘查、开发、矿山环境保护以及矿产资源管理等各项目标的实现程度,结合当前形势分析了存在的问题,并对加强矿产资源规划管理工作提出了建议。