山东齐河地区航磁磁场特征与深覆盖区铁矿靶区预测

通过开展1∶5万直升机航磁测量,进一步研究山东齐河深覆盖区侵入岩体与矽卡岩铁矿的赋存特征和分布规律。以高精度航磁资料为基础,结合地质和钻探成果,研究该区岩浆岩的航磁异常及断裂分布特征,编制了航空物探推断岩性构造图。通过研究深覆盖区不同规模及埋深磁铁矿石模型ΔT异常曲线特征、航磁ΔT异常对比结果及重点剖面L8040线航磁ΔT人机交互反演结果,获得了深覆盖区铁矿的航磁磁场特征,建立了矽卡岩铁矿的地质、地球物理找矿标志,预测了铁矿找矿远景区。共圈定了7个铁矿找矿远景区和8个铁矿找矿靶区,预测铁矿资源量达1.5亿t。该成果对山东齐河地区基础地质研究和深覆盖区铁矿靶区预测具有重要参考价值。     

基于GeoSciML的地学数据互操作服务研究

地球科学数据依托于WebGIS进行数据共享与服务是全球地质行业发展的必然趋势,但是,由于地质数据存储格式不同、数据模型与数据结构差异及地质数据的敏感性等原因导致多源异构数据的产生,给数据共享与综合利用带来了困难。研究传统地质数据模型和GeoSciML模型,对比分析两者图层和要素属性方面的异同,从语义融合角度提出了采用传统模型的地质空间数据到GeoSciML模型的数据映射方法。结果表明,在数据格式转换和整合过程中保证了信息的完整准确,地质空间数据的互操作性强且符合数据映射要求,为我国地质数据面向国际深度共享与服务提供了科学方法。     

基于Google Earth遥感影像的城市建筑物高度反演

基于光学遥感影像中建筑物的阴影分布,推导了建筑物高度与阴影分布的关系函数,在此基础上构建了建筑物高度反演方法,并在北京市典型区进行了实例研究。结果表明：利用建筑物在夏季的阴影全长或在冬季可视部分的阴影长提取高度,分别有90.9%和84.8%的建筑物高度误差控制在实测值的5%以内;在提取居民区或高层建筑物的高度时应尽量采用夏季的遥感影像,减少阴影遮挡的情况;低矮建筑物的高度提取,宜采用阴影更为显著的冬季影像可视阴影部分进行反演计算;在缺乏卫星轨道等影像参数时,利用典型已知建筑的高度反推出相关参数,并推求同景影像中其他建筑物高度的方法是可行的,为利用城市代表性建筑物推求建筑群高度提供了可能。     

完全残差连接与多尺度特征融合遥感图像分割

遥感图像数据规模大,光照、遮挡等情况复杂,目标密集、尺度不一以及缺乏大量带标注图像用于训练深度网络等特点对遥感图像分割的完整性和正确性造成了更大的挑战。针对深度卷积网络中因多次卷积造成分辨率显著下降,像素类别预测精度降低的问题,本文在深度卷积编码—解码网络的基础上设计了一个采用完全残差连接和多尺度特征融合的端到端遥感图像分割模型。该模型具有两方面优点：首先,长距离和短距离的完全残差连接既简化了深层网络的训练,又为本层末端融入了原始输入信息,增强了特征融合。其次,不同尺度和方式的特征融合使网络能够提取丰富的上下文信息,应对目标尺度变化,提升分割性能。本文通过对ISPRS Vaihingen和Road Detection数据集做数据扩充并进行实验,分别从平均IOU、平均F1值两方面对模型进行评价。通过与目前先进的模型以及文献中的研究成果进行比较,结果表明本文所提模型优于对比模型,在两个数据集上的平均IOU分别达到了85%和84%,平均F1值分别达到了92%和93%,能够有效提高遥感图像目标分割的完整性和正确性。     

深度学习模型识别静止卫星图像海上强对流云团

强对流天气破坏力强,对海上航行和海洋开发都有着很大的影响,但由于其生命史短,且海上气象测站少,因此难以对其进行快速准确的监测。而静止气象卫星的覆盖范围广、时间分辨率高,因此成为了监测强对流天气的重要手段。本文提出了一种利用Himawari-8卫星影像,基于深度信念网络(DBN)进行强对流云团自动识别的方法。该方法分别提取每张图像的光谱特征TBB13、TBB08-TBB13和TBB13-TBB15,以及基于光谱特征TBB08-TBB13的纹理特征能量Energy和对比度Contrast,再参考CloudSat卫星的云分类产品自动构建样本集,利用此样本集训练DBN模型,以确定模型的参数和结构。使用训练完成的DBN模型进行强对流云团识别,并对识别结果进行后处理。通过典型案例分析和精度评定发现,新方法的临界成功指数CSI为71.28%,检测概率POD为84.83%,虚警率FAR为18.31%。结果表明,该方法可以有效识别处于初生到消散不同阶段的强对流云团,并在一定程度上去除检测结果中多余的卷云。与单波段阈值法、多波段阈值法和支持向量机这3种方法相比,文中提出的方法能够提高强对流云团的识别精度。     

基于实例分割模型的建筑物自动提取

传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理,难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型,由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题,本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进,提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先,在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作,以降低上采样造成的混叠效应;然后,在原有掩膜预测结构的基础上增加一个分支,改善掩膜预测的效果;最后,将改进后的网络在建筑物数据集上进行训练。结果表明,本文方法能够准确独立预测每个建筑物顶部,没有目标粘连情况,且mAP值较Mask R-CNN有所提高,能够有效实现遥感影像建筑物精细化提取。     

多特征约束下的复杂交叉路口主辅路识别

主干道、辅路的准确识别对于实现复杂交叉路口的自动综合至关重要。传统方法多依赖于路段的笔直程度和弯曲程度描述路口的主干道和辅路,然而复杂交叉路口结构错综复杂、形态变化多样,仅依赖这两种特征进行主辅路识别的准确度有限,且部分形态相似的主辅路无法识别。为此,本文提出了一种多特征约束下的复杂交叉路口主辅路识别方法。首先提取复杂交叉路口的特征点,根据特征点对弧段进行打断,依据路段的笔直程度识别出平行弧段;然后依据道路延展性、角度、距离等特征识别平行簇获取复杂交叉路口中的主干道;最后通过紧凑度和距离关系识别匝道获取复杂交叉路口中的辅路。以南京OSM城市路网为例的试验表明,本文方法能够准确识别出复杂交叉路口的主干道和辅助路段,识别精度分别达到93.60%和89.43%。     

按区域自动批量裁剪地理数据的建模方法

ArcGIS中文件地理数据库是常用数据格式。经常需要按其所辖单元区域批量裁剪输出地理数据。针对常规的手工操作不仅费时且易出错,本文提出基于ArcGIS ModelBuilder(模型构建器)建立模型工具的方法来实现地理数据库按区域自动批量的裁剪输出。该方法使用模型工具嵌套的方式,利用迭代要素类建立裁剪子模型工具对地理数据库中全部要素类依次进行裁剪,再将裁剪子模型工具嵌套到主模型工具中,使用迭代要素选择按区域逐个选择裁剪要素,直至完成所有区域对地理数据的裁剪输出。     

北京市出租车GPS轨迹数据统计特征分析

以2015年5月11-17日北京市3万多辆出租车3.85亿条轨迹点数据为研究对象,对非载客段数据点进行剔除,使用R语言从居民出行距离、轨迹段持续时间、分时段出行量、出行方向及平均速度五个角度进行统计特征分析,并通过拟合得到浮动车行驶距离与持续时长所遵循的指数分布,进而发现距离衰减效应、工作日与周末的日律性,并以此分析乘客出行距离、出行时间的潜在规律。     

苏南乡村旅游空间集聚特征与结构研究

空间集聚是乡村旅游开发的重要趋势,也是促进乡村旅游产业集约化、高质量发展,进一步助推乡村经济振兴的重要路径。为深刻认识经济发达地区乡村旅游集聚发展特征,以苏南地区为案例地进行实证分析,结果表明：① 空间集聚已成为苏南乡村旅游开发的显著特征,但星级景点和节庆活动间以及不同市域间乡村旅游集聚特征差异显著。② 苏南乡村旅游空间集聚存在自然环境和社会经济的双重约束特征;在地理环境要素组合上表现出明显地距离衰减规律,在社会经济要素组合上表现出严格地门槛要求;其中,距水域2 km以内、海拔100 m以下、城镇人口密度达到1万人/km²、等级公路密度1 km/km²、旅游花费密度10万元/km²、可支配收入密度300万元/km²区域是乡村旅游集聚开发的合理区间。③ 当前苏南乡村旅游空间集聚结构呈现散点状层级式特征。研究认为,它是分别受星级景点和节庆活动的主导与弥合功能影响,由多节点网络式与双核心卫星式互动转化而形成的。本研究针对乡村旅游空间集聚特征和结构演化规律的相关发现,以期为实践中更好运用集聚开发模式推动乡村旅游发展提供理论支持。