国家级气象资料存储检索系统监视分系统的设计和实现

监视分系统是国家级气象资料存储检索系统运行维护的主要工具。该分系统针对业务流程和系统设备监视需求, 融合多年业务运行维护经验, 结合用户需求而开发。运行结果表明:该分系统监视内容全面, 软件运行稳定, 人机界面友好, 吸引了有关用户使用。文章介绍了该系统开发的背景、目的、系统结构和若干关键技术, 简述了应用前景。     

基于GIS的三维水文地质建模及应用——以咸阳市为例

为了提升城市地质调查工作的总体服务水平,通过搭建城市地质综合GIS平台,采用人机交互式单元分割-拼接建模方法,以水文地质剖面为基础数据,加入水文地质钻孔、水文地质图、地表高程等多源数据作为约束,首次在咸阳地区构建了建模深度300 m、建模面积3714 km2的水文地质三维结构模型。本次建模的工作顺利完成为研究咸阳地区地下水文地质结构、地下水资源赋存特征提供了三维可视化的数据支撑,也为其他城市开展类似建模工作提供借鉴。     

1：20万岩石化探测量碳酸盐岩分析方法研究—等离子体质谱为主的配套分析方法

研究了碳酸盐岩中基体元素Ｃａ和Ｍｇ对测定痕量元素的影响及消除办法,建立了用等离子体质谱法测定碳酸盐岩石中２６个痕量元素的３个分析流程;采用用Ｘ射线荧光光谱、石墨炉原子吸收光谱、原子荧光光谱等方法配套测定了碳酸盐石中１５种主、次量元素。配套方法的检出限、精精密、准确度均符合１：２０万岩石化探测量碳酸盐岩分析指标要求。方法经标样及碳酸盐岩石样品分析验证,共结果不同实验室、不同方法测定结果相符．     

一种新的并行整体积分和局部微分方程分解（GILD）非线性反演的…

在本文中介绍了基于整体积分和局部微分方程分解（ＧＩＬＤ）的一种新的有效的３－Ｄ电磁模拟和非线性反演算法。这种整体积分和局部微分方程分解并行非线性反算法包括三部分;（１）域被分解成两个子域;子域１（ｓｄ－１）和子域Ⅱ（ｓｄ－Ⅱ）。（２）子域Ⅰ中整体的新的磁积分方程和子域Ⅱ中局部的磁微分方程将共同用来在模拟步骤获得磁场。（３）在子域１中整体的新的磁积分方程和子域Ⅱ中局部的磁微分方法将共同用于反演中不断     

陕西省人工神经元网络降水年,季度预报系统

利用Ｂ－Ｐ人工神经元网络进行了陕西省年度,季度降水预报试验,提出了利用０－１模型解决多等级预报问题的方法,并建立了年度,季度等级预报模型,经过试验,表明该方法预报效果良好,最后对模式在应用中的一些问题及目前其它预报模型的差异等进行了讨论。     

几何特征与神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法

室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。     

基于参数切换混沌有序索引的图像行列置乱加密算法

为了提高加密算法的性能,设计一种基于改进型参数切换混沌的图像加密算法。首先根据符号逻辑映射序列自适应选择正弦、余弦或帐篷映射生成参数切换混沌随机序列。选取与行数、列数等长的混沌序列排序生成混沌有序索引值作为行列置乱索引,依次对图像按行、列进行置乱,将剩余混沌序列扩展后与置乱的图像像素按比特进行异或加密得到加密图像,提高密钥空间。实验结果表明,该算法的密钥空间较大,能够较好地抵抗攻击。     

甘肃省县域经济发展差异的时空演变分析

本文以县域为研究单元,以人均GDP为测度指标,采用统计分析与EDSA相结合的方法,探索了1991年-2009年甘肃省县域经济发展差异的时间特征、空间格局及其演变过程。结果表明:甘肃省县域经济总体差异呈现扩大趋势,陇中、河西、陇东、陇南和南部民族地区5大经济区之间的差异及河西经济区内部差异是甘肃县域经济整体差异的主要贡献者;经济发展水平相似县域的空间集聚性不断增强,形成了发达的河西经济区及欠发达的陇南经济区和南部民族地区,而发达地区经济发展极化作用占主导且极化趋势在进一步加深,经济发展空间二元结构明显。     

室内三维点云空间自动划分与规则化方法北大核心CSCD

精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。