利用部分投影的二维CT旋转中心偏移快速校正

现有的CT重建算法都依赖于转台旋转中心的准确定位,否则会引起重建图像的伪影。目前已有的旋转中心估计方法的共同特点是利用180°或360°的投影数据。获取这些投影,需要比较长的扫描时间,占用比较多的资源。为此,在平行束扫描和扇形束扫描两种情形下,本文提出利用部分视角的投影来对转台旋转中心进行快速定位的方法。在平行束情形,利用物体空间质心与投影空间的质心的对应关系定理,由60°的投影即可准确测量出旋转中心的位置。在扇形束情形,通过将扇形束投影重排成平行束投影,仍可由扇形角再进行60°的投影准确测量出旋转中心的位置。      

莫尔圆极点确定的新方法

莫尔圆在岩土材料的强度理论、应力路径以及地基承载力等方面具有广泛的应用。极点是莫尔应力圆上的一个特殊点,具有惟一性,通过极点,可以求得任意分析平面的应力状态。特别是对于求解复杂状态下的应力问题,莫尔圆极点法具有简便、快捷的优点。提出了定义极点的新方法--射线法,利用应力隔离体力的平衡法则证明了该方法定义极点的正确性及惟一性,并且发现定义极点的平行线法和法线法是射线法的两种特殊情况。通过比较,发现不同方法所得到的极点位置并不相同,但求得的任意面上的应力状态是相同的,而且平行线法更便于使用。然而,所提出的射线法能加深对莫尔圆极点的理解,从而进一步推动其广泛应用。     

基于MapReduce的空间数据并行划分算法

针对海量空间数据分布式存储中存在的不顾及空间邻近性、分布不均和数据倾斜的问题,基于MapReduce并行编程模型,对Hilbert空间曲线层次分解的思想和节点容量感知的方法进行了研究,提出了一种层次分解的空间数据并行划分策略,并通过临界值判定实现空间数据的均衡存储。最后通过实例分析说明该方法可以在保证空间数据邻近特性的同时,解决海量空间数据分布式存储不均和数据倾斜的问题。     

大规模GNSS基准站网快速同步处理方法研究

目前我国GNSS连续运行基准站网已基本建设完毕,全国范围内建设完成约2000个GNSS连续运行基准站。随着站点规模的加大,数据计算的效率也迫切需要提高,采用传统的高精度数据处理软件已适应不了大规模GNSS网的数据解算要求。本文基于BERNESE5.2软件研究了我国“陆态网络工程”260个基准站的大规模GNSS网同步数据处理方法,通过修改源程序及利用并行计算技术,成功实现了陆态网络基准站快速、高效、高精度的数据计算能力。实例验证表明,陆态网络单天260个站的数据在无需分区的情况下,可在1 h内获得全球框架下的约束解,解算的框架点坐标精度在毫米量级,大大提高了国家数据中心的大规模GNSS网数据处理能力。     

川滇地区次级地块及其主要断裂带现今活动研究

以位于川滇区域的陆态网和四川省CORS站速度场为约束,结合研究区已知的断裂分布情况,通过使用欧拉矢量计算方法和反欧拉矢量计算方法求出每个次级块体的欧拉矢量,进而对川滇区域次级块体作进一步的调整。同时对该区域进行1°×1°的网格插值,并利用各次级地块的欧拉矢量反演出每个次级块体的长期运动方向及其速度;对相邻块体的边界处,结合各自块体的欧拉矢量求出同一点在2个块体的速度并作差,进而研究分析各主要断裂带的现今活动速率。     

基于自定义RDD的海量遥感图像并行镶嵌方法

图像镶嵌是遥感图像处理中的重要内容,在跨区域遥感图像分析中发挥重要作用。为了解决传统遥感图像并行算法中存在的计算节点利用率低、频繁数据I/O等问题,本文根据Spark分布式内存计算框架,充分利用Spark利于迭代数据处理的优势,提出了一种基于Spark自定义RDD（弹性分布式数据集）的并行镶嵌方法。该方法首先在集群的多个节点上通过相位相关法执行图像重叠区域估计操作,从而提高了图像重叠区域估计的多节点并行计算;然后,通过重写Spark中RDD的compute和getPartitions方法,自定义针对遥感图像处理的RDD,并将图像镶嵌中的重叠区域估计、图像配准和图像融合3个关键步骤作为自定义RDD的Transformation类型的操作算子;最后,通过隐式转换创建自定义RDD,并调用自定义RDD的操作算子实现图像镶嵌的并行处理。实验结果表明,与传统基于MPI的并行镶嵌算法相比,该方法在保证图像镶嵌效果的基础上,能够有效提高大数据量的图像镶嵌效率。     

海岛(礁)、滩涂和水下地形矢量数据融合方法研究与实现

海岛(礁)、滩涂和水下地形DLG数据库是重要的测绘成果,为开展海洋综合调查工作提供了数据基础。然而,现有的三库测绘成果是分阶段采集的,数据精度和数据模型不一致,且存在大量重复采集的情况,最终成果也是分库存储的,这使其无法进行统一管理和更新。为此,本文对多源海洋基础空间要素数据的融合方法进行了研究,首先采用矢量数据匹配技术获取对应实体,然后通过本文提出的属性融合技术和基于中误差与对应点的几何信息融合技术对三库DLG数据进行融合,以实现三库数据的属性共享、几何精度的改进和数据冗余的减少。最后,我们还基于.NET和Arc GIS Engine组件开发了海洋基础空间要素数据融合系统,用于浙江省海岛(礁)、滩涂和水下地形基础空间要素数据的融合。     

基于Python的“地理处理”并行方案

在传统方式下,ArcGIS地理处理工具的执行过程不能充分利用高性能多核计算机的全部运算能力处理日益增加的地理数据,导致数据处理效率低下。本文在分析地理处理工具特点的基础上,充分利用Python语言的并行编程特点,构建具有通用性的地理处理任务并行运行解决方案。结合ArcGIS软件自身的特质,有效解决了并行运行所带来的数据竞争、数据共享与进程通讯等问题,达到了一定硬件环境条件下ArcGIS工具执行效率最大化的目的。通过典型地理处理任务中不同运行方式效率的对比测试与分析,证明了并行运行的有效性。     

Effective typhoon characteristics and their effects on hourly reservoir inflow forecasting

This paper describes the identification of effective typhoon characteristics and the development of a new type of hourly reservoir inflow forecasting model with the effective typhoon characteristics. Firstly, a comparison of support vector machines (SVMs), which is a novel kind of neural networks (NNs), and back-propagation networks (BPNs) is made to select an appropriate NN-based model. The results show that SVM-based models are more appropriate than BPN-based models because of their higher accuracy and much higher efficiency. In addition, effective typhoon characteristics for improving forecasting performance are identified from all the collected typhoon information. Then the effective typhoon characteristics (the position of the typhoon and the distance between the typhoon center and the reservoir) are added to the proposed SVM-based models. Next, a performance comparison of models with and without effective typhoon characteristics is conducted to clearly highlight the effects of effective typhoon characteristics on hourly reservoir inflow forecasting. To reach a just conclusion, the performance is evaluated by cross validation, and the improvement in performance due to the addition of effective typhoon characteristics is tested by paired comparison t-tests at the 5% significance level. The results confirm that effective typhoon characteristics do improve the forecasting performance and the improvement increases with increasing lead-time, especially when the rainfall data are not available. For four- to six-hour ahead forecasts, the improvement due to the addition of effective typhoon characteristics increases from 3% to 18% and from 10% to 113% for Categories I (rainfall data are available) and II (rainfall data are not available), respectively. In conclusion, effective typhoon characteristics are recommended as key inputs for reservoir inflow forecasting during typhoons. The proposed SVM-based models with effective typhoon characteristics are expected to provide more accurate forecasts than BPN-based models. The proposed modeling technique is also expected to be useful to support reservoir operation systems and other disaster warning systems.     

地电场布极方式研究

针对南京地震台地电场无斜道测量的布极方式,从地电场的矢量特性着手,经过对观测数据的分析,认为目前普遍采用地电场斜道观测的方式可以取消,增加NS测道和EW测道的测量,加大地震前兆数据的采集,为地震预报提供更多的前兆观测数据。