特征点压缩算法在分布式光纤桩基检测中的应用

布里渊散射光时域反射测量技术(BOTDR/A)是一种重要的分布式光纤感测技术。采用BOTDR/A技术进行分布式光纤桩基检测时,海量的检测数据需要平滑去噪。介绍了分布式光纤桩基检测中最常用的感测光纤埋设工艺、海量检测数据的特点、平滑去噪在检测数据处理分析方面的作用,并据此提出了特征点压缩算法(一种新的平滑去噪方法)的概念和实现流程;结合工程实测数据,分析了该法的平滑去噪效果,验证了该法的实际应用情况。研究结果表明:该方法用于桩基检测数据处理是十分有效的,与常规算法对比,该方法简单高效,能够在不丢失检测数据特征趋势的同时对数据进行较好的平滑去噪,实际应用达到了满意的效果,其结果可在分布式光纤桩基检测的数据处理中推广应用。     

基于高频GPS数据探测地震波信号的研究

介绍了适合于处理高频GPS数据的精密单点定位(PPP)和单点测速(PVD)两种算法,并通过静态模拟实验对其估值精度进行评估。精密单点定位算法解算的动态NEU三维坐标分量RMS分别为4.2、4.7和7.3mm;单点测速算法得到的NEU三维速度分量RMS分别为2.2、1.8和4.3mm/s。针对2010年4月4日墨西哥Baja California MS7.2级地震,选取震中距为60km的观测台站。采用精密单点定位和单点测速算法,分别解算高频GPS观测站的位移和速度的时间序列,其结果与并址的强震仪加速度积分得到的位移和速度的时间序列相比具有较好的一致性。实验结果表明:高频GPS能够有效提取地震波信号,且在强震中不易受仪器倾斜等因素影响,不存在积分偏差,是监测地震等地壳运动的重要手段。两种算法在地震监测应用中各有特点,精密单点定位可获得观测台站的永久变形量,单点测速可实时探测到高精度的地震波信号。     

三维探地雷达技术在市政工程中的应用研究

为了提高城市地下管线探测精度,对道路病害(尤其是空洞)进行提前预测,及时治理,避免或大大减少管线事故和道路塌陷事故发生,我们开展了三维探地雷达技术研究,并将其应用于城市地下管线探测、道路病害检测等市政工程领域。结果表明,由于三维探地雷达具有空间采样率高,成像准确,分辨能力强,解译技术手段丰富等优势,在城市地下管线探测、道路病害检测工作中应用效果显著。     

基于图像处理的岩体结构面迹线自动检测

提出了一种自动检测岩体结构面迹线的方法,该方法通过特征过滤技术,处理边缘检测结果,利用结构面信息和非结构面噪声在像素连通区域上特定数学特征的普遍差异,滤除非结构面噪声,只保留结构面信息,从而直接提取结构面迹线。以甘肃北山花岗岩岩体露头面图像为研究对象,并利用该方法对其进行了MATLAB图像处理,得出岩体结构面迹线图。结果表明,对于结构面数量较多且分布复杂的岩体露头面图像,该方法能够快速且较为准确完整地自动检测出结构面迹线。     

水产品中丁香酚类麻醉剂残留检测技术研究进展

渔用麻醉剂的使用对减少水产品运输过程中的损失相比传统加氧加冰有着更好的效果和更低的成本,其中丁香酚类药物对鱼类的麻醉作用明显,是主流的渔用麻醉剂之一,但丁香酚类化合物对人体具有一定的伤害性。从样品前处理技术和水产品中丁香酚类麻醉剂残留检测技术两方面进行阐述,分析各种检测技术的优点和缺点,并展望了丁香酚类麻醉剂的检测技术的发展趋势。     

振幅衰减梯度属性在油气检测中的应用

基于高频能量衰减梯度理论的传统叠后油气检测方法,未同时利用地震波通过油气层后的高频衰减和低频增强两种特性,且其结果为界面信息,可解释性较差,分辨率有所降低。为了更好地突出叠后地震资料中储层的含油气性,建立一种岩性约束下振幅衰减梯度分频属性的油气检测方法。基于地震波通过油气层后的衰减特性,首先应用振幅衰减梯度技术和分频处理技术,突出油气层的高频衰减和低频增强地震响应特征;然后应用90°相移技术将界面信息转化为岩层信息,提高剖面的可解释性;最后引入岩性约束,恢复地震分辨率和提高油气检测精度。试算结果表明,该方法可在不损失地震分辨率的前提下有效突出储层的含油气性。在实际资料应用中,与钻井数据吻合良好,平面属性表征的油水界面与钻井压力外推结果基本一致,地层的含油气性检测和识别具有较明显的成效。     

Landsat时序变化检测综述

时序变化检测已成为当前Landsat数据主流的变化检测方法。本文从检测算法对比、时序数据构建和精度评价等方面对Landsat时序变化检测进行回顾和评述,进而提出Landsat时序变化检测当前所存在的问题,及其所面临的挑战。Landsat时序变化检测算法可大致归纳为轨迹拟合法、光谱-时间轨迹法、基于模型的方法3大类,这些算法大多基于森林扰动提出;变化检测常用指标有波段型、植被指数型、线性变换型、组合型4大类,每类指标的优势不同,可综合多类指标以更全面地检测不同扰动类型。尽管Landsat时序变化检测已取得长足发展,但仍然面临诸多挑战,其中最大挑战是缺少一致性的参考数据集进行变化检测精度评价。     

面向户外增强现实的地理实体目标检测

本文研究了多种计算机视觉领域中用于图像分类和目标检测的卷积神经网络模型,在一种目标检测模型的基础上进行了修改,并结合了残差神经网络结构,旨在解决户外增强现实中地理实体目标检测的问题。我们根据这一模型开发了一款户外增强现实原型系统,通过将训练好的模型作为目标检测引擎,达到了较好的近实时性和准确性。     

电离层Alfven谐振器对地面观测到的地磁信号的影响初步研究

本文研究了0.1~10 Hz频率范围内的ULF波从磁层到地面的传播,得到了解析解,分析了电离层Alfven谐振器、磁倾角、电离层电导率、以及波频率对地面观测到的地磁信号的影响.数值结果表明:在磁层中剪切波在竖直方向有明显的谐振结构;地面观测到的信号在IAR谐振频率出现极大值,其谐振频率随磁倾角的增大而增大;电离层电导率的变化可以改变IAR的谐振频率,并能改变波的透射,从而影响地面地磁信号的频谱.     

基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分析中的应用

将地震信号分解成包含频谱互不重叠的单主周期的分量有利于地震信号的分析.分析了经验模态分解(EMD)中模态混叠的内在原因和已有的解决方法,梳理了解决模态混叠的思路框架,进而提出了一种新的基于输入递归高通滤波的EMD算法.首先用递归高通滤波器将信号预分解成频率由高到低的多个分量,实现信号的等价带通滤波,再用EMD对各带通分量按频率高低逐级递归筛分,获得完备的经验模态分量.通过合成信号和地震信号的仿真实验表明,该算法较好地克服了模态混叠,获得了频谱互不重叠的单主周期分量,并成功用于震相分离和分析,为地震信号分析提供了一种新思路.