天津地区的断裂构造特征

通过重力资料的处理解释,对天津地区的断裂构造有了一定的认识,认为、断裂为该区的主控断裂,具有规模大、控制性强、长期继承性活动的特点。、级断裂多为控制、分割构造单元内部不同类型构造（区带）的分界线,对局部构造单元的形成、发展、演化及沉积建造起着重要的控制作用。多数断裂的活动具有阶段性、长期继承活动的特征,其活动性在不同发展阶段或同一阶段内有所不同。形成了以规模较大的断裂为主干的断裂构造系统,平面上交织为以北东向、北西向、近东西向为主,南北向为辅的构造格架,断裂均为隐伏断裂。同时,推断该区、级断裂生成较早,多为古生代、中生代,多数断裂自形成后经过多次构造运动的改造具有多次复活、长期活动的特点。、级断裂生成较晚,多为古近纪,活动强烈,古近纪为强烈活动时期。     

基于遥感技术的龙门山前山带烃类微渗漏信息提取

通过对龙门山前山带含油区与非含油区的岩石、土壤、植被等进行测试,认为烃类微渗漏会造成地表热异常、红层褪色、低价铁富集以及粘土矿化等现象,并对研究区的粘土矿物、Fe3+、Fe2+与烃类的波普曲线特征进行了分析对比。以ETM卫星图像为主要信息源,选择了TM2/TM3、TM3/TM4和TM5/TM7进行比值处理,从光谱数据中直接提取出碳酸盐化、粘土矿化、红层褪色等油气蚀变信息,并在对研究区遥感地质解译的基础上,指出烃渗漏信息异常晕主要沿断裂带分布,特别在不同走向断裂的交汇区域分布面积和强度较大,而在已知油气圈闭区域,信息晕主要呈碎片状或斑点状零散分布,且以低值异常为主。根据烃渗漏异常的分布特征,提取出石板滩、中坝、孝泉、聚源、鸭子河以及邛崃等遥感信息异常区块。     

地铁隧道盾构施工引起的工程性地面沉降研究

基于上海地区地铁隧道盾构施工引发的工程性地面沉降机理分析,采用数值分析和数学拟合方法,对盾构埋深、地层损失率、盾构半径和穿越土层性质等因素与地面沉降影响范围和最大沉降量之间的基本规律分别进行了深入的分析研究,给出了它们之间各自的定量关系式,并在盾构施工实例中进行了分析和验证。     

基于残差神经网络改进的密集人群计数方法

为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点（即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征）,同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。     

车载激光扫描数据控制点布设方案研究

该文以提高车载激光扫描数据高程精度为出发点,分析了扫描数据的误差来源。该文提出多种控制点布设方案,以京沪高速部分路段激光扫描数据为例,统计并分析各个控制点布设方案改正结果,为以后车载激光数据外业控制点布设提供参考。     

浙江青田石平川钼矿地质特征及成矿预测

通过收集近年第一手地质资料,总结了矿区地质特征和矿体特征,探讨了矿床成因及控矿因素。研究结果表明,石平川钼矿主要受石平川正长花岗岩控制,近矿围岩蚀变主要为硅化、绢英岩化和钾长石化。靶区预测经证实预测效果较好。     

海水酸化对鹿角珊瑚光谱特性影响的分析

海水酸化造成全球珊瑚礁严重退化,应用卫星遥感手段可以快速地对珊瑚礁进行监测。在野外做酸度对比实验具有条件不易控制、周期长等局限性。文章提出一种室内测量珊瑚光谱的方法,通过比较不同酸度梯度下珊瑚光谱的变化,为研究海水酸化对珊瑚的影响提供了一种新的思路。试验采用7.6、7.9和8.1的酸度梯度,结果表明:在pH为8.1和7.9环境条件下,珊瑚的光谱趋势大体一致,总体上珊瑚光谱波峰出现了向长波方向的红移。但是在pH为7.6的条件下,珊瑚的光谱在650~700nm之间出现一个反常的吸收谷,这是由于pH 7.6的酸度条件适宜一些藻类生长,藻类附着在珊瑚表面,从而影响了其光谱特性。     

特征约束六面体网格生成的改进栅格法

目前,针对地学对象的非结构化六面体网格生成问题仍未得到很好的解决。为满足相关地学研究对六面体网格的需求,促进地学模拟及传统GIS空间分析的进一步发展,本文对传统栅格法进行扩展,提出了一种面向地学研究的六面体网格生成的改进栅格法。通过提取实体模型表面的几何特征,考虑内部孔、洞约束生成骨干网格,在此基础上构建一套特征约束模板来处理复杂的特征约束,使之既能保持地学研究对象的几何形态特征,又能实现加密区域与非加密区域的平滑过渡,从而满足地学分析与模拟的需求。     

一种改进的车头SURF特征提取和匹配

通过对加速鲁棒性算法特征关键点提取和匹配的研究,提出一种改进的车头加速鲁棒性特征点提取方法,该方法在车头图像像素梯度变化较大的范围内提取关键点,然后采用最近邻比例算法进行特征点匹配。实验结果表明,提出的改进方法不仅能够筛选出鲁棒性较强的关键点,同时提高了特征的提取速度和匹配效率,在总时间上比尺度不变特征变换算法提高了3~6倍;比加速鲁棒性算法提高了近1/4。