储层砂岩声波速度预测

本文主要基于Ｇａｓｓｍａｎｎ方程和经验规律，提出了孔隙流体替代和孔隙度改变时对砂央地震波速度变化的估计，以及直接利用岩石矿物和孔隙流体的弹性性质计算砂岩地震波速度方法，利用已知的岩芯，测井或地震数据，运用这此方法，可合理地对储层砂岩地震波速度进行预测。     

车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化

交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00％、93.77％、100.00％、100.00％、100.00％、96.73％、97.96％、100.00％、98.39％,召回率分别为100.00％、96.36％、100.00％、100.00％、100.00％、97.26％、85.72％、100.00％、94.16％.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性.     

野外测量中地物热红外发射率提取算法研究

热红外遥感利用传感器探测所得的地物热红外辐射来反演地表温度等重要的地表环境参数.地物的发射率是反演地表温度的关键参数,但地物表面结构、温度和观测角等影响因素使得地物发射率的直接测量变得较为复杂.在大量野外实验的基础上发现,光谱平滑迭代法最适合地物光谱发射率的野外测量,其反演的温度和实测温度最接近.     

地下管网时空信息集成与管理技术创新

提出了建立管网信息普查及信息录入系统,以及完善管网信息关系数据库、综合管网图制作、管网信息空间数据库、三维管网部件模型库等各项工作,通过调用不同数据库的空间信息与属性信息,实现了三维管网模型的快速构建。采用MD5建立了管网模型与属性信息自动关联技术,叠加了原有的地表建（构）筑物模型,引入了统一的时空基准,开发了地上下建（构）筑物管理平台,具有三维模式下现有二维地图无法实现的空间分析等功能,实现了各类三维数据的综合可视化和融合分析,可为城市地下管网管理提供更直观的辅助决策支持。     

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。     

基于GIS的医疗设施空间可达性研究

已有研究中,医疗服务水平指标值通常仅以医院卫技人员数或病床床位数概括,未考虑医院的整体服务能力。鉴于此,以深圳市龙岗区为研究对象,以社区为单元,对引力模型加以改进,综合考虑卫技人员与病床床位数,以确定医院的服务水平。结果表明,在对引力模型进行改进后,原本可达性较高的横岗、龙岗、龙城街道可达性有所降低,说明这些地区的医疗服务水平还有待提高;横岗街道南部社区医疗设施可达性最差,在今后的医疗资源改进中应优先考虑。     

光谱波段宽度对森林叶片叶绿素含量反演的影响分析

随着传感器技术的发展,高光谱数据光谱的波段宽度逐渐变窄,如何从海量的光谱数据中找到最优的光谱波段反演叶绿素含量,成为研究的难点问题。本文在测量华中农业大学狮子山6种主要树种的光谱数据和叶绿素含量的基础上,利用叶绿素指数(CI)和回归方法反演叶绿素含量,并分析了波段宽度对反演叶绿素含量结果的影响,结果发现波段宽度会影响到叶绿素反演的精度,当波段宽度为30nm时,叶绿素含量与"红边"区域(700nm-730nm)和近红外区域(770nm-800nm)叶绿素指标(CI)间的线性关系较好,决定系数可达到77.62%,均方根误差为10.6ug/cm2。     

车载激光点云道路边界提取的Snake方法

针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。     

车载激光扫描数据的结构化道路自动提取方法

车载激光扫描系统获取的结构化道路环境(城市道路/高速公路)点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云.本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于结构化道路环境的道路点云自动提取方法.在Optech公司提供的两份车载激光扫描点云数据中,道路提取结果的完整率、准确率、提取质量相应地超过94.92％、95.80％和91.13％.通过定量和定性的试验分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的规则道路提取,同样适用于无固定宽度的非规则道路提取.