地图图像系统为布尔代数系的证明

根据布尔代数的定义和充要条件,论证了地图图像系统为布尔代数系,从而为地图编绘自动化提供了理论基础和数学工具。     

核设施一维土层地震反应分析中的参数不确定性

本文概述了一维土层地震反应分析等效线性化方法评价结果不确定性研究的进展,比较了中美两国核设施土层地震反应分析中参数不确定性的处理方法。基于实测数据,令参数随机变化,建立土层剖面模型,采用随机振动理论方法,分析了土层动力特性、剪切波速、基岩地震动输入界面对评价结果的影响。结果表明,土层剪切波速的不确定性对评价结果影响最大,主要表现为加速度反应谱平台段的延长。对比参数随机变化模型和最佳估计模型的计算结果可知,随机振动理论反映了土层对基岩地震动的影响,将随机模型分析结果的中值加减1倍标准差基本可以包络最佳估计模型的分析结果。     

基于FFT-MA的随机介质建模方法

随机介质是描述地球介质小尺度非均匀性的有效模型,在地震散射波场分析、储层描述等领域具有广泛应用,快速准确的随机介质建模方法是开展相关研究的基础与前提.本文首次将FFT-MA（Fast Fourier Transform Moving Average）算法引入到随机介质建模研究中,分析了该方法与传统随机介质建模方法相比具有的优势,并提出了基于FFT-MA的非平稳随机介质建模方法.建模实验表明,与传统的基于谱分解定理的随机介质建模方法相比,基于FFT-MA的方法在空间域产生随机数序列,使随机数序列与结构参数分离,因此,随机数序列与所建模型存在空间上的对应关系,可以分区域建模和局部修改模型.在非平稳随机介质模型建模时,滑动窗口的大小可以根据自相关长度变化而变化,避免了每个采样点都建立一次完整大小的模型,提高了建模效率.因此,FFT-MA随机介质建模方法能准确构建满足自相关函数要求的平稳及非平稳随机介质模型,具有建模效率高、灵活、实用的优点.     

基于MPI并行算法的电阻率法多种装置数据的三维联合反演

由于地表电阻率法受到浅地表局部异常体的干扰,反演精度受到影响,井中装置数据资料参与反演虽然可以减小浅地表局部异常体的干扰,但是由于钻井位置的局限性,数据量得不到保障,也会导致反演精度降低.为此,本文开发了一套结合地表、地-井、井-地和井-井装置数据的三维联合反演算法.首先,利用有限差分法实现正演模拟,采用非线性共轭梯度法（NLCG）恢复电阻率结构;其次,调用Message Passing Interface（MPI）函数库加速正演模拟和灵敏度矩阵运算,当开辟12个进程时,反演程序获得最大加速比4.51;最后,通过合成数据和实测数据算例证明该反演算法的有效性,也证实了多种装置组合数据体反演结果明显优于单一地表装置数据体反演结果.     

基于改进型BP网络的空间电场分类研究

空间电场信号异常识别是研究地震引起电离层扰动的重要内容。 将空间超低频电场电位数据看作随机数字信号, 以均值、 均方差、 偏度和峰度等四个指标进行描述, 采用“5·12”汶川大地震前空间超低频电场电位数据作为原始数据, 训练改进型BP神经网络, 建立了空间电场信号异常分类识别模型, 并以SOM神经网络进行验证。 计算结果显示, 空间超低频电场电位异常信号主要集中在5°~25°N, 88°~120°E之间的区域, 汶川大地震影响范围内的电离层扰动, 可能是汶川地震发生前引起的, 这与前人研究一致, 说明采用改进型BP神经网络异常分类识别模型研究地震引起的电离层扰动是可行的。     

应急演练中基于G-R关系的主余型地震余震震级模拟

在现有的日常地震演练过程中,与应急救援密切相关的地震余震信息产品较为缺乏,直接影响发震构造的判断以及影响场修正等关键环节。本文从计算机系统提供的均匀分布随机数出发,运用反函数法模拟生成余震序列,并进行系统检验,证实该方法产生的余震序列满足G-R频次关系。模拟生成的余震震级数据既有助于增强地震应急救援演练的现实性,也有助于丰富地震应急宣传产品,提升地震部门的履职能力。     

双稀疏字典和FISTA的地震数据去噪

地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA）对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame,DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明：与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点.     

高速铁路无砟轨道地基泥岩膨胀性分类分级研究

红层泥岩是一种典型侏罗系沉积岩,其含有微量黏土矿物,易遇水软化、失水崩解,具有一定膨胀性,是引起兰新高速铁路路基持续上拱变形的一个重要因素,故重新判定该种土体膨胀性对高速铁路无砟轨道设计和施工具有重要意义。为此,选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标,通过兰新高速铁路上拱地段大量钻孔实测资料,提出了泥岩膨胀等级分级标准,采用改进层次分析法、基尼系数法和直觉模糊理论确定了判别指标组合权重,基于逼近理想解排序法(TOPSIS法)建立了泥岩膨胀性直觉模糊综合评价模型。结果表明：直觉模糊综合评价模型将泥岩膨胀性进行了定量化,克服了同一试样不同指标属于不同等级判别缺陷;室内膨胀量试验验证了膨胀等级分级标准和直觉模糊综合评价模型对兰新高铁地基泥岩适用性和准确性。研究成果对地基红层泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形风险评估和工程控制措施提供技术支撑。     

Automatic urban building boundary extraction from high resolution aerial images using an innovative model of active contours

To present a new method for building boundary detection and extraction based on the active contour model, is the main objective of this research. Classical models of this type are associated with several shortcomings; they require extensive initialization, they are sensitive to noise, and adjustment issues often become problematic with complex images. In this research a new model of active contours has been proposed that is optimized for the automatic building extraction. This new active contour model, in comparison to the classical ones, can detect and extract the building boundaries more accurately, and is capable of avoiding detection of the boundaries of features in the neighborhood of buildings such as streets and trees. Finally, the detected building boundaries are generalized to obtain a regular shape for building boundaries. Tests with our proposed model demonstrate excellent accuracy in terms of building boundary extraction. However, due to the radiometric similarity between building roofs and the image background, our system fails to recognize a few buildings.     

一种基于高斯马尔可夫随机场的异常目标探测方法

利用高斯马尔可夫随机场模型描述像元的邻域相关性信息,并将这种邻域信息引入到局域异常探测器中,提出了一种顾及邻域信息的高光谱遥感影像局域异常目标探测算法。实验证明,该方法克服了传统异常探测方法仅仅利用光谱信息的不足,比经典的RX算法的探测效果更好,并且可以更有效地探测出大于一个像元的异常目标。