����ؿǴ�ֱ�˶��о��е�ģ������Ӱ��

???????????????????о??м????????????ε??????????????????????????????????????????????????????Э??????????????????????????б????????С??????????????????????????????????????????????о??????????????????????????????????????Σ?????б?????????????     

基于天地图的移动租房软件设计与实现

针对成都市传统中介租房带来的信息不畅、不透明,费用过高等问题,基于国产天地图提供的优质地理信息和服务编程接口,结合移动终端Android平台,设计了一款成都市手机租房软件"猎房宝",软件实现了租房查询、房屋详情查看、房源发布、路线查询、关注评论等功能。软件的特色是使用国产天地图解决租房问题,并设计了"好评度找房"的算法和功能。运行测试结果表明,该租房软件能较好地运行于基于Android操作系统的移动设备,为用户租房带来方便,具有一定的实用性。     

Seismic data reconstruction based on iterative linear expansion of thresholds

Based on the compressive sensing,a novel algorithm is proposed to solve reconstruction problem under sparsity assumptions.Instead of estimating the reconstructed data through minimizing the objective function,the authors parameterize the problem as a linear combination of few elementary thresholding functions,which can be solved by calculating the linear weighting coefficients.It is to update the thresholding functions during the process of iteration.The advantage of this method is that the optimization problem only needs to be solved by calculating linear coefficients for each time.With the elementary thresholding functions satisfying certain constraints,a global convergence of the iterative algorithm is guaranteed.The synthetic and the field data results prove the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于变分模态分解与相关向量机的变形特征提取及智能分析研究

建筑物、大型工程结构、边坡等受到内在与外在的复杂因素影响下,产生不同程度的变形.通过变形监测及变形数据分析,可及时、准确地掌握形变过程信息.变形特征提取与分析是变形数据处理的核心内容之一,是建筑物与工程结构精确健康监测、预报预警的关键,是变形灾害防治的重要理论与实践基础.由于变形体变形过程及变形数据采集过程中受到多种不确定性环境因素与人为因素的影响,变形数据具有显著的非线性、非平稳、高噪声和多尺度等特点,导致传统的变形数据分析方法存在诸多不足之处.     

面向城市精细化治理的"地楼房权人"实体构建

构建基础时空信息底板,是实现智慧城市内部多源、异构、海量数据间的关联与融合,保障各类智慧应用正常运转,实现城市精细化治理的前提.文中提出"地楼房权人"多层次城市实体模型,并基于该模型设计并实现"地楼房权人"实体建库、城市多源信息关联融合的业务框架,并通过应用展望,从教育学位配置和医疗资源管理等方面举例说明基于"地楼房权人"实体模型的多源信息关联在城市精细化治理中的应用价值.研究表明,通过构建"地楼房权人"等城市实体数据,并基于此关联集成各类城市数据,最终形成面向城市精细化治理的基础时空信息底板,将为智慧城市的各类应用提供基础支撑.     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。     

雷达技术支持下的福州市地铁沿线形变监测

近年来,由于地铁等地下工程大规模的建设产生了严重的地表沉降,从而诱发许多地质灾害,严重阻碍了中国城市化进程。因此,采用高精度雷达监测技术,对城市地质灾害监测及风险评估具有重要意义。本文利用SBAS-InSAR技术,基于24景X波段TerraSAR数据和32景C波段Sentinel-1数据,时间跨度分别为2013年7月至2015年8月、2015年7月至2018年2月,对地铁建设完成后的福州市区地表沉降进行长时间系列形变监测。监测结果表明,研究区域内的最大沉降速率为-12 mm/a,在整个观测周期内发现了8个沉降漏斗。并对这些区域进行进一步的时间序列分析,其中有3个区域呈现出地质灾害初期的特征,并且地表沉降存在进一步加剧的可能。     

深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。     

河流泥沙输移过程中矿物风化的碳汇效应初探——以长江干流为例

本文首先提出了河流泥沙输移过程中泥沙中的钙镁矿物溶蚀消耗水体中的CO2并具有碳汇功能的观点。基于前人长江干流从源头到入海口和支流2003~2007年期间4次河流悬移质泥沙的化学元素组成和矿物组成资料,分析悬移质中CaO、MgO含量和方解石、白云石含量变化特征,定量计算了这些取样点悬移质泥沙的CO2总碳汇能力和非永久性、永久性碳汇能力,分析了不同碳汇能力沿程变化规律及其原因。碳汇计算结果表明：寸滩—大通河段1956~2000年期间泥沙输移过程中钙镁矿物溶蚀产生的总碳汇量、非永久性和永久性碳汇量分别为2572万t/a、1700万t/a和872万t/a。由于输沙量减少,寸滩站—大通站河段的总碳汇量、非永久性和永久性碳汇量2006~2019年期间较1956~2000年期间相应分别减少了1852万t、1224万t和872万t。三峡水库年均淤积量1. 145亿t,损失总碳汇量675. 6万t,相当于三峡电站减排二氧化碳8580万t的7. 9%。全球河流入海年输沙量126. 1亿t,以寸滩- 吴淞口河段碳汇功能0. 060 t/t计,总碳汇量7. 57亿t相当于全球岩石风化碳汇总量10. 56亿t CO2的71. 6%。河流泥沙输移过程中钙镁矿物溶蚀的碳汇量具有重要的作用,其溶蚀速率大于原地风化。     

一种自适应的坡度阈值地面点云分割方法

针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。