移动测量技术在城市绿化普查中的应用

在新时代的城市建设中,绿化建设对于美化城市面貌和提高市民居住舒适度显得十分重要,那么城市绿化普查工作则成为绿化建设工作中的重要一环。为了改进传统绿化普查工作,本文提供一整套基于移动测量技术的城市绿化普查方案,搭配自主研发的GIS采集软件和实景三维管理平台,采集绿化信息的效率和精度显著提高,更可以优化城市绿化管理方法。     

变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。     

方差分量估计在高速铁路铺轨控制网中的应用

在处理边角网平差时,由于测边、测角相互独立,通常只能根据经验按观测类型不同进行验前方差估计,不能准确确定测边、测角观测量的权,影响了控制网的精确度。以高铁铺轨控制网(CPIII)数据处理为例,采用方差分量估计方法对控制网进行了数据处理和精度分析,并与等权处理方法做了比较,对边角网或其它不同类型的复杂控制网数据处理具有一定的参考价值。     

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%.     

MAPINFO下城市地下管网空间分析功能的实现

主要对在MAPINFO平台上如何实现管网空间位置分析、拓扑分析、缓冲区分析以及最短路径及事故分析等空间分析功能的实现思路和算法进行较详细的研究，并用实际探测的管线数据进行功能模拟，模拟后得到了较好的效果。     

基于Delphi的MapInfo地图集成

在详细介绍OLE自动化技术的基础上，论述了利用OLE自动化技术和可视化开发工具——Ddplli编程，实现与MapInfo的地图集成。将Delplli强大的数据库编程能力和MapInfo的图形表达能力有机结合，实现MapInfo的集成二次开发，分析在何种情形下进行MapInfo的消息回调，并探讨了如何实现MapInfo消息的回调。     

The Coarse-Grained Lacustrine Slope Apron Deposits in the Moliqing Area, Yitong Basin, Northeast China

Overlapping gravity accumulation bodies were formed on the northwestern steep slope of the Shuangyang Formation in the Moliqing fault depression of northeast China. This study analyzed in detail the spatial distribution of the lithofacies and lithofacies associations of these accumulation bodies based on more than 600 m of core sections, and summarized 12 major types of lithofacies and three types of lithofacies associations: (1) the proximal zone consists of gravelly debris flows dominated by alluvial channel conglomerates; (2) the middle zone is dominated by various gravity flow deposits and traction flow deposits; and (3) the distal zone is dominated by mudstones with intercalations of sandy debris and turbidites. Combining with the grain size cumulative probability curves analysis, we determined the transformation of debris flows to sandy debris flows and to turbidity currents in the slope zone of the basin margin, and further proposed a lacustrine slope apron model that is characterized by (1) an inconstant multiple source (line source), (2) an alternation of gravity flow deposits and traction flow deposits dominated by periodical changes in a source flood flow system, and (3) the transformation of sandy debris flow deposits into distal turbidity current deposits. This sedimentary model may be applicable to other fault depressions for predicting reservoir distribution.     

基于海上风电场构建海洋水文同步实时现场观测系统的思考

海上风电是一种清洁的可再生能源。本文简述了海上风电发展概况, 并介绍了广东省在南海北部建设海上风电场的进展, 同时描述了南海北部一些典型的海洋水动力过程及其现场观测研究存在的难题; 最后提出利用海上风电场构建海洋水文现场同步实时网络系统的观点, 指出利用这些长期定点的网络式观测数据对研究海洋中小尺度动力过程等的优势。希望能为促进海上风电与海洋科学研究的融合发展提供参考。     

柴北缘鱼卡地区中侏罗统石门沟组含煤层段沉积有机相分析

柴达木盆地北缘鱼卡地区中侏罗统石门沟组含煤段中发育有油页岩、煤、碳质泥岩和泥岩等富有机质细粒沉积.为了研究其沉积有机相的类型及煤和油页岩形成的控制因素,本文通过岩心观察、工业分析结合有机地球化学测试分析等方法将含煤段细粒沉积物划分为了类型A(三角洲平原沉积环境)、B(三角洲前缘-浅湖沉积环境)、C1(湖沼非油页岩亚相)及C2(湖沼油页岩亚相)四种类型,其中类型C1沉积物中发育煤,类型C2中发育油页岩,且煤较油页岩具有更高的含油率、水分、挥发分以及发热量值.有机质类型特征方面,沉积有机相类型A、B及C1沉积物有机质类型均为Ⅱ2-Ⅲ型、有机质来源均以陆源和混合来源两种有机质来源为主,而类型C2中主要为Ⅱ2型,以混合有机质来源为主;类型A及C2其沉积物有机质均处于未成熟阶段,而类型B和C1中有机质均处于未成熟-低成熟阶段;有机质保存条件方面,类型A沉积物主要形成于缺氧的淡水环境,类型B主要形成于贫氧-缺氧的淡水-半咸水环境,类型C1形成于贫氧-缺氧的淡水-半咸水环境,而类型C2则主要形成于缺氧的淡水-半咸水环境.其中类型B较类型A,类型C2较类型C1,其沉积物均形成于更为还原且盐度更高的水体环境中.石门沟组含煤段是煤和油页岩的形成层位,稳定的沉积环境、丰富的湖泊有机质来源、良好的保存条件及较少的陆源碎屑的稀释共同促进了类型C2中油页岩的形成,而丰富的陆源植物供给及良好的保存条件则促进了类型C1中煤层的形成.     

Monitoring Contact State of Laboratory Fault with Coda Transmission Waves

We monitored the amplitude changes of coda transmission waves around 500kHz across the frictional interface of a simulated 1.5-meter-long fault during normal stress holding test. We find that the amplitude of coda transmission waves increases with the logarithm of stationary contact time. Localized increase amounted to a level ranging from 4% to 16% along the fault is observed during the 1-hour experiment. We discuss that the frictional strength at mesoscopic scale, which is related to the amplitude of coda transmission waves, is responsible for the phenomenon. Combining the reported method with other complementary approaches will enhance the understanding of fault mechanism either at laboratory or on-site applications.