基于GML的WFS研究与实现

网络要素服务(webfeature services, WFS) 是空间数据互操作的一个重要组成部分, 能为不同GIS数据格式提供要素级的交互.基于地理标志语言(geography markup language, GML) 的WFS能够为Web环境下的空间数据互操作技术和空间信息处理互操作技术提供简单而又有效的基本数据访问、要素编辑(包括添加、删除、更新)、要素的组合查询.通过研究开放式GIS联盟(open GIS consortiumInc., OGC) 的标准规范, 使用MAPGIS基础平台和.NET编译环境实现WFS, 使用XML传输和存储地理信息, 其中包括属性和地理要素的几何属性.最后给出了以MAPGIS平台为基础的基于GML的WFS的体系结构和实现方法.WFS只解决了空间数据互操作的一部分, 为了更好的进行空间数据互操作, WCS、WCTS的实现是必不可少的.      

盘西线新海站至大塘站岩溶路基塌陷发育规律及注浆整治

通过对盘西线新海站—大塘站(K 3 500~K 38 493)岩溶路基塌陷病害注浆整治的实例,介绍了该段岩溶路基塌陷发育规律、病害情况、病害的形成机理、注浆整治方法、质量检查方法等内容。     

关中东部连续性冰雹特征分析

利用关中东部各气象站和各县防雹站(点)建站以来的连续性降雹资料,统计分析了连续性降雹的时空分布、环流形势、物理量场以及强回波移动規律,总结出影响关中东部连续性降雹的重要天气特征及渭北多雹和多连续性降雹的重要原因是特殊地形与秦岭背风波相叠加的结果。     

鄱阳湖乐安河流域水质监测优化布点

采用鄱阳湖乐安河流域13个监测断面1995-2002年8年的污染指标的监测平均值作为原始数据,应用物元分析法对各监测断面进行优化．在确定最佳和最次理想点的基础上,建立标准物元矩阵和节域物元矩阵,并结合综合关联函数,选出优化点位．同时应用相关分析中的距离分析和K-均值聚类法确定各监测点所属类别．综合这三种优化结果,最终确定乐安河流域可以由传统的13个监测点位优化为9个监测点位．     

2006-2022年黔南州冰雹特征分析

【目的】为了解黔南州的冰雹特征。【方法】利用2006—2022年多普勒天气雷达、常规气象观测资料以及人工影响天气作业站点冰雹观测等资料,采用统计学方法分析了影响黔南州冰雹个例的冰雹直径、降雹持续时间、冰雹日变化、冰雹云移动速度等特征。【结果】黔南州的降雹主要出现在3、4月份,降雹以中冰雹为主,冰雹日变化明显,一天中冰雹主要发生在15时—次日00时,白天17—20时冰雹频发。降雹持续时间短,65%的降雹持续时间在5 min以内。冰雹云单体的移动速度范围为16~102 km·h-1,平均速度50 km·h-1。冰雹云单体的维持时间最短仅为17 min,最长可达290 min,平均122 min。冰雹云移动路径主要以西南路径为主,其次是西北路径和偏西路径。西南路径降雹点主要分布在黔南州中部一线,西北路径降雹点主要分布在黔南州中西部的惠水、长顺,偏西路径的降雹点主要在黔南州中北部。影响黔南的冰雹云源地有境外移入和黔南州境内生成的两类,主要源地在安顺市、黔南州、黔西南州东部和北部、毕节市东部和南部以及贵阳市南部,不同路径的冰雹云源地具有明显的分布差异。【结论】本文研究成果可进一步提高对黔南冰雹特征的认识。     

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。     

结合PS特征点的SBAS地表形变监测

针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。     

结合图像增强和恢复的增强现实跟踪注册

增强现实中的跟踪注册技术一直是研究的重点和难点,而地下矿道和巷道内亮度低,产生的图像较昏暗,车载相机快速运动和抖动,对传统的基于特征匹配的跟踪注册提出了挑战。本文从提高增强现实中跟踪注册稳健性和精度出发,采用基于Retinex改进的方法增强昏暗图像的亮度,同时利用基于对抗神经网络的方法恢复运动模糊图像。首先提取图像ORB特征,实现初始化;然后根据跟踪特征点的数量,开启图像增强和图像恢复线程,提高特征点提取质量和数量。在数据集和真实模拟场景下的试验结果显示,跟踪精度提高了12%左右,在低亮度和含有轻微模糊的情况下,跟踪注册稳健性也有显著提高。     

球面小波模型在GPS高程拟合中的应用

本文利用某地共99个GPS水准点的大地高和正常高求取高程异常,使用DOG球面小波模型和多面函数,分别对高程异常进行拟合。拟合时剔除模型残差大于2倍中误差的点,并在剔除粗差后重新进行拟合。通过比较外部检核点的已知高程异常值和球面小波模型值、多面函数拟合值之间的均方差评价模型的精度。数据结果表明,以外部检核均方差最小为准则,球面小波模型拟合精度较优,其拟合精度为1.65 cm,多面函数拟合精度为2.35 cm。