新疆哈拉奇地区柯坪塔格组砂岩粒度特征

以新疆哈拉奇地区柯坪塔格组砂岩为研究对象,使用开源的ImageJ图像处理软件对薄片图像进行粒度测量,用Matlab软件对获得的粒度数据进行分析统计。其粒度参数特征和概率累计曲线表明,哈拉奇地区柯坪塔格组属于浅海相沉积。     

基于多尺度分割的岩石图像矿物特征提取及分析

针对传统岩石薄片鉴定以肉眼观察和描述为主,存在主观性强、定量困难等问题,将数字图像处理方法引入岩石矿物研究,提出了基于多尺度分割的岩石图像矿物特征信息提取方法。以铁质石英砂岩薄片显微镜下单偏光图像为实验对象,获取了石英颗粒的边界及其体积分数、大小、周长、长轴长度和方位、长轴和短轴比、圆度和形态指数等信息。其中：石英颗粒的体积分数为47.07%,小于基质的体积分数,在基质中呈漂浮状,为杂基支撑结构, 表明形成于沉积同生期;长轴的范围为50～604像素,表明石英颗粒大小不均、分选性差;颗粒的圆度为0.27～1.82,形态指数值为1.19～2.46,圆度和形态指数值较小,表明石英颗粒有一定的磨圆度。这种信息的获取和定量分析方法有助于对岩石图像的地学理解。     

基于卫星热红外辐射信息的新疆强震震例分析

利用NOAA-14极轨气象卫星红外波段的探测数据,对遥感数据进行多种处理,采用影像目视解释和提取地表辐射亮温值的方法,对新疆的三次强震进行分析,结果发现在地震前都出现了热红外异常,这为地震监测提供了一个重要信息。     

海水入侵的实验研究

在海岸含水层中,含较多盐分的海水向陆地方向入侵形成淡-咸水交界面,通常称为海水入侵界面。该界面的动态变化受气象、水文地质和人类活动等因素的影响,是海水入侵问题的主要研究内容。本文介绍了海水向含水层中入侵的室内实验研究,以着色海水和图像处理方法获得入侵界面的形态及其动态变化。实验方法先进,所得数据整体性强,精度高,而且观测方法对流场没有干扰,比传统的提取水样进行化验的方法更有效。实验中模拟了海洋潮汐条件,揭示了入侵界面在不同实验条件下的动态特征。应用数值模拟方法揭示了流场的特征。计算表明,流场分两个区———淡水区和咸水区,由入侵界面分开。淡水区的水流相对活跃,淡水由入侵界面以上区域渗出边界,在界面以上形成淡水通道。     

数字遥感技术在宣汉县天台乡滑坡研究中的应用

2004年9月5日,四川省宣汉县天台乡的义和村发生特大型滑坡灾害后,利用先进的数字遥感技术,结合地形图资料和野外所测的GPS控制点,制作出研究区滑坡前后的数字高程模型(DEM)。在获取滑坡前后高分辨率卫星数据的基本上,采用合理的图像处理技术,获得了滑坡前后正射影像图。从三维角度出发,利用人机交互解译滑坡,求取特征点,分别对各部分滑体的滑动方向和距离进行了定量计算,估算出其体积约为2 300 万m³。综合地质学、灾害学原理和地理信息技术等,科学分析了天台乡滑坡的形成条件,认为超强降雨和原斜坡前新修公路开挖是滑坡形成的主要诱发因素。     

三维点云深度学习分类模型学习策略分析——以机载多光谱LiDAR点云为例

近年来，随着三维计算机视觉的发展，三维点云深度学习方法得到越来越多学者的关注。然而，目前大多数三维点云深度学习方法仅在标准数据集上进行精度和性能评估，这些方法在设计过程中通常会根据特定数据集设定特定的学习策略以达到最佳点云分类精度，从而影响模型的泛化能力。在三维点云深度学习方法的遥感应用中，往往会出现诸如复杂的网络模型方法并不一定取得更好的数据处理精度，以及原始网络模型学习策略并不一定获得最优结果等问题。对此，为了探究学习策略对三维点云深度学习方法在实际遥感应用的影响，文中以机载多光谱LiDAR点云分类应用为例，以深度学习经典模型PointNet++为主，在分析当前学习策略的基础上构建一套较为通用的深度学习策略，以提高点云分类精度的稳定性和鲁棒性。机载多光谱LiDAR点云分类实验表明，学习策略对于点云分类精度影响不容忽视，学习策略的调整可以有效地提高模型对海量三维点云分类能力。