区域建设中规划、土地、市政等专业数据整合应用基础研究

城市建设中,各市委、局、办之间协作和业务往来时,涉及数据种类繁多,使用频繁,重复建设严重.本文探讨了如何整合协同来源于不同部门的数据,实现建设部门之间的数据共享与高效服务.     

测井油气地质异常及其属性数据地质意义的数学地质研究

应用地质异常分析理论的复杂系数（C值）和组合熵（H值）数值计算方法，对实际探测的测井数据（如自然电位、声波时差、自然伽马和视电阻率等数据）进行新方法探索式计算，结果可以很好地区分油气层中的含油和含水的差异程度。用因子分析和聚类分析对测井地质异常九地质意义进行研究，揭示了其实际地质意义。     

对学生描述地理空间分布能力的诊断和提高策略

正地理(课标版)全国高考考试大纲和江苏等省市高考地理考试说明中的"考核目标与要求",明确要求学生能够用准确简洁的文字和图表等表达方式描述地理事物的主要特征、分布和发展变化,掌握地理概念、地理数据、地理事物的主要特征及分布、地理基本原理与规律等知识。地理分布包括空间分布和时间分布。"地理空间分布"就是指地理事物、地理现象、地理性状、地理符号等在地球表层展开的空间范围和位置排列状态。地理     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

基于点云数据构建树木骨架的方法

树木骨架在树木三维建模及林业研究中具有重要意义。基于地面三维激光扫描系统获取的树木点云数据,提出了一种利用体素空间转换方法而快速构建树木骨架的方法。首先,根据树木的点云数据构建特定的体素空间;然后,对投影变换的每层体素进行连通成分分析,解算出每个体素层所包含的骨架结点;最后,利用单源最短路径算法构建树木的骨架。实验证明,文中提出的方法是可行且有效的。     

卫星传送快速处理海洋地震数据

卫星的设置计划是为了加速3维地震调查数据处理往返时间，就经济效益而言被视为最佳方式．     

土地利用现状空间数据库拓扑关系分析及基于规则的高效检测

为了提高土地利用现状空间数据库空间数据检测效率,实现要素类拓扑关系的智能检测,在分析详查要素拓扑关系的基础上,提出基于拓扑规则的拓扑关系验证方法。并采用GIS开发平台ArcEngine,基于RSTT质检模型,研制了空间数据质检系统LR_Checker。经大量土地利用现状空间数据的测试表明,采用LR_Checker可显著提高数据检测效率,通过规则的逻辑组合,不仅实现要素类内拓扑关系检测,还支持不同要素类间拓扑关系检测。证明了基于拓扑规则的拓扑关系验证方法的正确性、有效性和合理性。