地理信息全息显示技术探讨

全息技术是当前最为重要的显示技术,它与地理信息可视化相结合将为地理信息数据表达提供一种全新的方式。本文通过研究全息显示的基本原理,论证了地理信息全息显示的可行性,并设计了相应的系统软硬件构成。     

巨晶普通辉石的M1位分裂

巨晶普通辉石的Ｍ１位分裂李一良，支霞臣，李玉芝，李铁，张裕恒（中国科学技术大学，合肥２３００２６）关键词巨晶辉石，Ｍ１位分裂，面积约束法，近邻边效应，Ｔ位铁单斜辉石的穆斯堡尔谱学研究历时已久。但由于其晶体结构和成份的复杂性、化学不均一性及出溶现象等［...     

波形指示反演在灰质发育区薄互层浊积岩预测中的应用——以牛庄洼陷沙三中亚段为例

在高勘探程度阶段,牛庄洼陷沙三中亚段浊积岩油藏主要勘探对象是“个体小、薄互层、横变快、含灰质”的复杂隐蔽储层.针对薄互层砂体地震难分辨、灰质泥岩背景下砂岩难识别两大难题,开展了岩性敏感曲线重构和波形指示反演相结合的砂体预测研究.结果 表明:波形指示反演明显压制了灰质泥岩对砂体预测的干扰,利用波形横向变化代替传统变差函数进行高频成分模拟,提高了反演精度,5m以上储层预测结果与实钻井吻合度为88.5%,2~5 m储层预测吻合度达到80.5%.反演砂体分布符合研究区沉积演化规律及油藏流体分布认识.利用反演结果指导牛庄洼陷滚动探井和开发井部署,在5个开发区共部署滚动探井和开发井20口,其中8口井完钻投产后获得工业油流,预计新建产能4×104 t.     

莫桑比克楠普拉省喀祖祖地区砂金成因及其对岩金指示意义

莫桑比克楠普拉省喀祖祖地区多条河流均有人工砂金开采活动.砂金分布在海拔300～450 m之间的石英砾石层,底部岩石主要为中元古代片麻状杂岩体.研究区为准平原-丘陵地貌,水动力条件受季节影响较大.砂金分布与河流不存在明显的耦合性,暗示了原生金矿化可能较分散.同时,研究区露头受第四纪覆盖严重,物化探效果不显著,砂金与重砂矿...     

北京城市绿化的时空动态分析

城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用（LUC）数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数（NDVI）数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明：① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km² 增加到1405.54 km²,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。     

斜带石斑鱼仔、稚、幼鱼的形态发育研究

2005年10～12月,在集美大学水产学院水产试验场,对人工培育的斜带石斑鱼仔、稚、幼鱼各发育阶段的形态特征进行了观察和描述.根据卵黄囊、鳍膜、鳞片以及背鳍长棘和腹鳍长棘的变化,将斜带石斑鱼的胚后发育划分为仔鱼期、稚鱼期和幼鱼期3个时期.初孵仔鱼平均全长1.68mm(1.60～1.78mm).在培育水温为21.0～28.5℃,盐度为24.8～28.3条件下,初孵仔鱼至孵化后5日龄为前期仔鱼,3日龄仔鱼开口;孵化后6日龄至31日龄为后期仔鱼;孵化后32日龄至68日龄为稚鱼期;孵化后69日龄进入幼鱼期.背鳍第二鳍棘和腹鳍鳍棘的长出与收缩是斜带石斑鱼前期发育过程中最明显的变化.此外,本文探讨了斜带石斑鱼与青石斑鱼、点带石斑鱼和赤点石斑鱼仔、稚、幼鱼期发育的异同.     

美国夏威夷开式循环及海水实验

随着世界工业的发展和科学技术的进步,能源紧缺问题一直被人们所关注。作为可再生能源的海洋能则被认为是可开发利用的重要领域。据理论统计,使用现代技术,每年可从海洋存储的能量中获取相当于1750亿吨以上的标准燃料的能量。可以解决人类今后若千年的能源需求。海洋热能的利用是海洋开发中的一个重要分支。美国、日本已有中型(20～50kW)的海洋热能转换(OTEC)发电装置。目前,美国海洋能开发公司在美国能源部(DOE)     

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提...