保持居住区形状特征的街道选取决策模型和方法

不规则居住区的形状特征比较复杂,没有明显的规律性,其主要形状特征是由较长的街道线和较大街道网眼决定的。因此,保持居住区的形状特征,即可能保留较长的街道线和较大街道网眼。街道选取决策模型设计中,对于组成大街道网眼的短小街道,为了提高其贡献度,设计了"周长属性",即统计短小街道组成的街道网眼的周长,从而达到正确反映其贡献度的目的。经实验验证,该模型能够最大限度地保持有街道不规则居住区的形状特征。     

岩石矿物高含量锡的测定

测锡的方法有很多,方法不同对应所要求的样品和含量也各不相同,经多方实验,发现一项能方便、准确的测量岩矿样品中高含量锡的测量方法。常规岩矿样品中高含量锡的测定一般采用苯芴酮比色法,该方法分析手续繁琐,很容易致使测定结果不太理想。本文主要讲述一种通过碱熔样品,使用原子荧光光度计对岩石样品中的锡进行检测的方法。     

塘沽地区湖相白云岩储层裂缝特征及其控制因素

塘沽地区沙三5油组属于断块、高压和裂缝型湖相白云岩油藏,裂缝成因复杂,控制因素多,目前的研究未见深入.从岩心、薄片、测井等资料入手,配合有限元模拟分析,研究塘沽地区湖相白云岩储层裂缝成因、期次,描述裂缝特征,分析成缝控制因素.研究表明:(1) 裂缝以构造缝为主,层理缝和溶蚀缝比例较少,渗流能力依次减弱;(2) 共发育4期裂缝:平行层面的层理缝;倾角为45°的共轭斜交缝、倾角为60°的高角度斜交缝;倾角为75°~90°的高角度/垂直张性裂缝;倾角70°~85°的高角度/垂直缝;(3) 构造、岩性、成岩和超压是湖相白云岩储层裂缝的主控因素,其对断裂和应力场的作用尤为明显;(4) 本区裂缝发育优势区主要集中在距离中部断垒近的2组近NW和NE向断裂交叉地带,油气勘探中应综合研究寻找上述裂缝发育区与高压地层配合的“甜点”区.      

基于北斗PWV的暴雨时空变化特征分析

利用49个山东省连续运行参考站(SDCORS) 2020年的北斗观测数据,使用GAMIT软件进行了大气水汽反演,得到了全年逐小时的大气可降水量(PWV)序列. 将反演得到的PWV与探空气象站观测的PWV对比,平均偏差为2.4 mm,均方根误差(RMSE)为3.4 mm,相关系数达到0.98,结果表明反演结果的精度符合气象研究需求. 分别从单连续运行参考站(CORS)和全省范围对PWV在暴雨过程中的变化进行了分析,发现PWV在暴雨产生前5~12 h开始上升,至暴雨产生时刻,PWV最大值普遍达到60 mm以上,平均变化率达到1~3 mm/h,越临近暴雨产生,PWV变化幅度越大,降水结束后,PWV会迅速下降. PWV的变化与暴雨的产生具有高度相关性,PWV在暴雨产生前后的剧烈变化,可用于暴雨预警研究,对于生产生活活动具有重要现实指导意义.      

SANet:空间注意力机制下的LiDAR点云实时语义分割方法

语义分割是智能机器人由感知智能迈向认知智能的重要基础,当前针对点云数据的语义分割方法存在实时性差、精度低等现象。本文系统分析了点云经球面投影所得的距离图像与自然图像的差异,为基于距离图像的实时语义分割网络设计提供了思路。通过分析发现,距离图像具有强空间相关性的特点,将强空间相关性与注意力机制相结合,提出基于空间注意力机制下的LiDAR点云实时语义分割方法SANet。该方法能够高效地聚合空间分布特征与上下文特征,且模型参数量较少,满足实时性的要求。在SemanticKITTI数据集上的试验表明,与其他优秀算法相比,SANet兼顾了实时性与准确性,显著提高了LiDAR点云语义分割的精度,可为自动驾驶及其他机器人应用领域提供辅助支撑。     

一种用于公交客流预测的线段模型改进方法

轴线分割是目前空间句法理论中常用的空间分割方式,能够用于分析城市道路结构与交通流量之间的关系,但在公交客流研究中忽略了空间尺度和公交站点的分布,未能从客流发生的角度揭示公交客流的分布特征。通过研究不同模型下道路集成度与公交客流的相关关系,针对两者相关性较低的问题,采用路口打断和站点数量加权的方法对线段模型进行改进。通过对郑州市主城区道路进行对比实验,结果表明改进模型的道路集成度与公交客流具有更高的相关性,为城市公交客流预测提供了理论依据。     

西安地区地热水和渭北岩溶水同位素特征及相互关系

依据采自西安地区300到3000米深地热井中地热水的水化学成分和同位素成分,确定出地热水的主要补给源和循环路径。地热水δ~(18)O 值变化于-11.8‰～-3.1‰VSMOW 之间,而δD 值变化幅度很小,在-87～-80‰VSMOW 之间,与西安市区现代大气降水的δD 值(～-60‰VSMOW)明显不同。在δ~(18)O～δD 关系图上,浅层地热水(〈1500米〉落在大气降水线上,而深层地热水(>1500米)向右侧偏离了大气降水线,呈现显著的氧同位素正向漂移现象。氧同位素由秦岭山前向盆地内部逐渐富集,在盆地内部随井深成正相关。据此判断,西安地热水的补给区位于秦岭山区。~(14)C 值表现为与氧同位素相反的变化趋势,~(14)C 年龄值在6,000～30,000年之间,表明地热水的地下循环时间很长。由井间~(14)C 年龄差异估算出从南到北地热水平均流速为1.7米/年,从西到东为2.5米/年。这些特征与渭北岩溶水截然不同,表明西安地区地热水与渭北岩溶水之间,虽然在空间上有密切联系,但分属于不同的水文地质单元,有各自独立的补径排系统。     

利用Faster R-CNN自动识别建筑平面图功能构件的方法

高精度建筑内部三维模型在地理信息应用领域需求旺盛,但建模的自动化程度和智能化程度仍然不高,以建筑平面图为基础的建模方式仍然是当前的主流。其中,首要解决的是建筑平面图上各类建筑构件的识别和提取问题。从建筑平面图的栅格图像出发,设计了一种基于Faster R-CNN目标检测模型的建筑功能构件自动识别方法,通过该方法识别并剔除床、桌子等无效的建筑功能构件,获得以墙体为主的室内结构图,为三维模型的快速生成提供无噪声的基础数据。经过实验验证,模型在功能构件检测中具有较好的准确率和召回率,能够满足多种场景下的建筑构件自动识别需求,提高建筑平面图分析处理的效率。     

协同主动学习和半监督方法的海冰图像分类

海冰遥感光谱影像分类中标签样本难以获取,导致海冰分类精度难以提高,但是大量包含丰富信息的未标签样本却没有得到充分利用,针对这种情况,提出一种协同主动学习和半监督学习方法用于海冰遥感图像分类。在主动学习部分,结合最优标号和次优标号、自组织映射神经网络以及增强的聚类多样性算法来选择兼具不确定性和差异性的样本参与训练;在半监督学习部分,利用直推式支持向量机,并且融合主动学习思想从大量未标签样本中选取相对可靠且包含一定信息量的样本进行迭代训练;然后协同主动学习分类结果和半监督分类结果,通过一致性验证保证所加入伪标签样本的正确性。为了验证方法的有效性,分别采用巴芬湾地区30 m分辨率的Hyperion高光谱数据(验证数据为15 m分辨率的Landsat-8数据)和辽东湾地区15 m分辨率的Landsat-8数据(验证数据为4.77 m分辨率的Google Earth数据)进行海冰分类实验。实验结果表明,相对其他传统方法,该协同分类方法可以在只有少量标签样本的情况下,充分利用大量未标签样本中包含的信息,实现快速收敛,并获得较高的分类精度(两个实验的总体精度分别为90.003%和93.288%),适...     

土壤、水系沉积物中锰元素的快速测定

锰元素是自然界中的变价金属元素,广泛应用于日常生产生活当中,且对人体、动植物生长均有重要的影响,因此对土壤、水系沉积物中锰元素含量的测量于环境有着极为重要的意义。本文采用电感耦合等离子体原子发射光谱法对锰元素进行测量,所得曲线方程:y=23 777x+12 214,相关系数:0. 999 7。测得数值的相对误差均3. 5%,相对标准偏差(RSD)均2. 5%,在实验允许范围之内。最后,文章又对比了分光光度法和原子吸收光谱法,得出结论:利用电感耦合等离子体原子发射光谱法测量锰元素,方法简便快捷,结果准确有效,比较适用于常规地矿类实验室日常工作所需的大批量锰元素的检测。