地壳形变分形研究中的几个问题

本文针对地壳形变分形研究中实际存在的几个问题,包括1)分形研究是否避开了模式方法;2)地壳形变分形问题的性质和类属;3)地壳形变分形测算实施;4)形变参数时间序列Liapunov指数计算,开展了讨论,旨在促进地壳形变分形研究的进—步开展。     

珠海地区凡纳滨对虾淡水养殖池浮游植物群落的演替

对珠海凡纳滨对虾淡水养殖池塘浮游植物及其理化因子进行了调查和分析,结果表明:调查中共检出浮游植物143种,优势种主要有林氏藻、螺旋鱼腥藻、小颤藻、微囊藻和点状平裂藻等,物种多样性指数在0.24~2.77之间,优势度与多样性指数呈显著的负相关,相关系数r=-0.984;而均匀度与多样性指数呈显著的正相关,相关系数r=0.967,养殖后期优势度不高,浮游植物的密度及化学因子的浓度到后期都有所上升,藻类密度的剧烈变化会引起氨氮和硫化氢含量的变化;藻类密度的波动滞后于无机氮的波动,群落演替具有突发性、时间短、速度快等特点。     

对饮用矿泉水评价指标和管理的再认识

饮用矿泉水作为一种新型饮料已被广大群众所接受，但真正进入国内、国际市场的数量与其丰富的资源形势不相匹配。原因是我国目前评价指标与国际通用指标尚不接轨。本文对其中一些问题提出质疑，试图修正现行评价指标和改善管理制度，以推动我国饮用矿泉水的进一步开发。     

基于概率的地图实体匹配方法

数字地图合并是通过同名实体匹配和合并变换技术,调整相关地物实体的几何、属性等差异,实现同一地区不同来源地图数据的集成和融合。其中同名实体匹配是极为重要的第一步,也是一个存在大量不确定性的过程,匹配阈值的选取、实体非一对一的匹配关系是匹配中的关键难题,匹配效果不佳或出现错误匹配直接影响着后续合并结果的正确性。本文提出一种基于概率理论的匹配模型,该模型融合多种匹配指标,通过计算实体匹配概率大小来确定匹配实体。该方法避免了匹配指标精确阈值的选取,并且能够有效地解决匹配中非一对一的情况。     

基于区域特征的小波差值变化检测方法

小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少.提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

自适应双层网格的空间索引研究

空间数据索引是GIS系统中的关键技术,针对目前主流的网格空间索引方法进行了充分的研究比较,指出了网格索引方法对空间要素进行索引是高效的,但对于非规则地图它是不适应的.在此基础上设计了一种新的空间索引的方法,即自适应双层网格索引.详细地介绍了这种模型的实现过程,并且用实验充分论证了这个模型的效率,认为利用自适应双层网格索引检索空间数据时,处理、查询效率和占用空间等各方面具有较大优势.     

高光谱数据的降维及Tabu搜索算法的应用

在高光谱影像的分类过程中,如何有效地降低特征空间的维数,又能保证原始数据所包含的丰富地物信息是一项十分重要而繁琐的工作.深入分析了这种降维的必要性,并针对当前常用的降维方法存在的问题,提出了运用Tabu搜索算法获取对分类最为有利的特征波段的思想.考虑到高光谱数据的特点,指出了算法运行中应该注意的若干关键参数设置问题.实验表明,Tabu搜索算法在求解质量和执行效率方面都有着良好的表现,可以用于高光谱数据的降维处理.     

卫星导航系统完备性指标SISA的计算和分析

根据GALILEO系统的完备性指标概念,采用基于轨道误差和卫星钟差协方差矩阵计算完备性指标的方法,利用GPS星历数据计算和分析了空间信号误差(SISE)和完备性指标(SISA)的变化和分布情况.结果表明,GPS卫星各分量中误差相差较大,对于不同的卫星应分别计算其完备性指标;不同GPS卫星的SISE随时间的变化幅度不同,呈明显的随机性;在中国区域内,SISA的变化具有一定的规律性,在低纬高经度地区SISA具有较小的数值,在同一高纬地区SISA的数值相近;针对GPS系统的SISA计算结果,GALILEO系统需大幅提高轨道和钟差预报精度才能满足生命安全服务要求.     

多源遥感影像配准技术分析

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像融合、目标提取与定位、变化监测、高分辨率影像重建等处理工作不可缺少的步骤.首先给出了多源遥感影像配准的概念和基本过程,然后着重从匹配基元、转换函数、相似性测度、匹配策略4个方面对国内外现有的影像配准技术和方法进行了分析和评述,最后指出了影像配准技术所面临的主要难题和发展方向.     

砂样图像岩屑自动分割提取方法

通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为桥梁,将卷积神经网络和分水岭算法相结合的单颗粒图像分割提取方法。首先利用改进的Mask R-CNN网络快速分割砂样原图,获得其初分割图像;然后,将初分割图像与砂样原图进行融合,再使用改进的分水岭算法对融合结果进行分割;最后,利用砂样原图坐标点匹配方法,将分水岭分割得到的结果图像进行修正,完成单颗粒岩屑图像提取。实验结果表明,本文的单颗粒自动分割提取方法准确率高达96.77%,且模型更轻量和精准,为岩屑图像分割提供了一种可行且有效的方法,可满足有效测算油藏层构造变化、查找潜在沉积物源及储层动态变化的需求。