改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。     

低电压偶极地电提取装置在广西昭平古袍金矿区试验效果

通过在广西昭平古袍金矿区已知矿体上方进行的低电压偶极地电提取装置地电提取试验研究,显示阴极提取和阳极提取在已知矿体上方都获取到了清晰的地电提取异常。在矿头位置,阳极提取量比阴极提取量要大,而在矿体隐伏端,阴极的异常特别明显。阳极与阴极提取量之间几乎没有相关性。将阴离子与阳离子累加能更加清晰地指示出矿体的位置。说明地电提取测量法在广西大瑶山古袍金矿区寻找隐伏金矿是可行的,并且用偶极地电提取装置寻找隐伏金矿效果会更好。     

利用监督分类快速提取分层设色图件中数据的方法

为了快速将分层设色图件中象元的颜色值转化为具有实际意义的属性标识或物理、化学参数值,从而提取分层设色图件中包含的数据,作者提出了根据不同颜色分量(RGB)构建颜色特征空间,基于最小距离监督分类方法快速提取分层设色图件中数据的方法。使用该方法对东半球海域海面水汽分布数据进行提取,取得了良好的效果。该方法可以广泛应用于物理海洋、环境科学、地质调查、地理信息系统建库等多个行业领域的数据提取工作中。     

绿藻水溶性多糖的研究概况和进展

对近年来绿藻多糖的提纯方法、组成结构及应用的研究进展进行了综述。绿藻多糖的提纯需要经过样品的前处理、提取和精制三个步骤,提取方法包括酸提、酶提、加入钙螯合剂提取、微波及超声波辅助提取。绿藻多糖是水溶性的硫酸化杂多糖。从石莼(Ulva)、浒苔(Enteromorpha)、礁膜(Monostroma)、小球藻(Chlorella)、蕨菜(Bracken)及刚毛藻(Bristles)中提取的多糖的化学组成及结构特征各不相同,而且多糖的化学组成和结构特征受提取方式的影响。绿藻多糖的生物相容性、生物可降解性及抗氧化、抗肿瘤、抗凝血、抗炎、免疫调节等多种生物活性使其在食品、医药、化妆品及农业中具有广泛的应用。有关绿藻多糖的精确结构、提纯方法及化学修饰的进一步研究将使绿藻多糖的应用更加广泛。     

湖南省1:1万入库E00格式基础地理信息数据库地形图向MapGis转换程序设计与应用

在地质工作中经常遇到收集的图件资料格式不一,如何转换与共享一直是个难题,湖南省基础地理信息1∶10000数字线划图入库数据就是使用ESRI的E00通用交换格式,虽经MapGis6.7文件转换能自动转换,但转换后的点线面文件丢失图形参数,尤其注释信息全无,无法还原,需手工逐步添加与修改,工作量大且易出错,作者通过对MapGis6.7转换后点、线、面文件进行分析,并与E00格式文件进行对比,找出对应关系,提出注释分字符中心点位算法,利用Visual Basic6.0编程,实现MapGis转换后的点线面文件一次性自动转换,完成地形图E00格式到MapGis6.7格式的完全自动转换与对接,简化工作,提高效率,也为其它格式的入库地形图数据转换提供参考与借鉴。     

云南个旧多金属矿石门坎—保和地区Sn、Sb元素的成矿信息识别与提取

石门坎—保和地区位于云南个旧多金属成矿区西南部,成矿背景复杂,成矿作用具有多期性和多样性。利用研究区1∶1万土壤化探数据,采用泛克里格法和因子分析相结合的方法,提取不同层次的成矿异常信息。结果表明:主因子F_3包含Mo-Au-Sb等元素,反映成矿过程中的岩体和热液相关信息;主因子F_4包含Sn-Bi-W元素,指示中低温热液矿化环境; Sb沿杨家田断裂呈串珠状分布,反映了由北东向构造控制的空间变化特征,与已知矿点对应良好; Sn元素异常在研究区北部呈双峰状环形分布,推测受隐伏岩体或者断层控制。根据元素组合异常F_3和F_4的分布规律,结合地质资料圈定出2个找矿靶区,为进一步找矿工作提供了方向。     

点云数据在兰州地铁中的应用

针对提取隧道点云中轴线3种不同算法,选择更加适合海量点云中轴线提取的算法。首先对隧道点云进行坐标转换,按里程对隧道点云进行连续正交断面的提取,将得到的断面通过椭圆模型进行粗差剔除;其次采用RGB颜色变化值表示断面的收敛扩张情况,通过柱状图、折线图表示断面形变特征;最后对隧道曲线段点云数据进行中轴线的提取,并进行平曲线要素的自动提取,为隧道平曲线主点位置识别、平曲线要素提取提供一种新途径。     

利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区

针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。     

序列蒙特卡洛算法的数字地图线状特征跟踪模型

针对数字地图中的线状特征,如道路、河流的提取问题,该文提出一种基于序列蒙特卡洛的特征提取算法。算法利用粒子滤波方法与贝叶斯模型的建模思路,描述数字地图道路的状态及其观测估计方法;在此基础上,讨论跟踪过程中的模拟退火处理以及粒子聚类分析;最后,将跟踪模型应用在数字地图的特征提取中。实验表明,与传统的数字栅格地图道路提取算法以及基于其他粒子滤波的算法相比较,基于跟踪模型的算法具有较强的鲁棒性以及精度,同时能够很好地处理扫描栅格地图中缺失的道路信息提取。     

基于多源高分辨率遥感影像的2 m不透水面一张图提取

不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。