基于几何特征的无人机激光雷达电力线提取

提出了一种根据几何特征计算和评价的无人机激光雷达点云数据电力线提取算法。为了减少有效点云数量,提高处理效率,首先对点云数据进行地面滤波,分离地面点与非地面点,利用距地相对高滤波从非地面点云剔除近地点;为了实现高精度电力线提取,设计了一种几何特征评价方法,选取多种特征组成特征向量,根据特征显著性赋予每一特征归一化评价分数,设置分数阈值,评分大于阈值的点投影至二维平面,通过累计概率霍夫变换以提取电力线点;最后通过主方向滤波去除残留的非电力线点,实现电力线的精化提取。两景数据试验表明,该方法能够快速高效提取电力线,试验数据的综合精确度为99.9%。     

单体建筑物点云数据的CSF净化处理

从场景整体点云数据中提取单体建筑物的点云是建筑物单体三维建模的基础。然而,现有点云提取方法在提取建筑物点云数据时往往包含部分植被、地面等非建筑数据点,不利于建筑物对象建模。针对该问题,本文提出使用CSF方法对初步提取的建筑物点云数据进行净化处理。该方法首先将场景点云数据投影生成点云图像,根据图像特征初步提取单体建筑物点云数据;然后对获得的单体建筑物点云数据采用CSF方法进行净化处理,可以获得较为纯净的单体建筑物点云数据。本文以南京师范大学仙林校区部分区域为研究对象对该方法进行了验证。结果表明,该方法可以较好地对建筑物点云数据进行净化,得到较为纯净的单体建筑物点云数据,为基于点云数据的建筑物单体模型构建打下了良好的基础。     

连续缺失地震数据的高阶流式预测滤波插值方法

由于观测系统实施以及经济因素的限制,采集到的勘探地震数据在空间方向上总是不规则分布的,并且往往会出现数据的大范围连续缺失情况.许多后续地震数据处理方法（例如：多次波压制和波动方程偏移等）都需要空间上规则分布的数据.插值技术是一种解决地震数据缺失问题的有效手段,但是传统的数据插值方法在进行连续缺失数据重建时往往会出现失效的情况,尤其在处理非平稳地震同相轴时精度不高,并且大多数的方法需要迭代计算,在处理高维大规模数据时效率较低.针对连续缺失地震数据的快速插值问题,本文提出了一种非迭代的时空域高阶流式预测滤波插值方法,通过使用高阶限制条件来提高连续缺失数据的滤波器估计精度,提高局部约束条件的稳定性,改善低阶流式计算由于滤波器系数无法连续更新所造成的插值失效情况.同时,空间非因果滤波器和蛇形插值路径的设计方案可以有效减小大范围连续缺失数据和数据边界对于预测滤波器的计算误差,本方法能够有效处理包括近炮检距缺失情况在内的连续缺失数据插值重建.通过与工业标准傅里叶凸集投影（POCS）方法进行比较,理论模型和实际数据处理结果表明,本文提出的高阶流式预测滤波插值方法对高维连续缺失地震数据有较好的重建效果,在插值精度和计算效率两个方面有更好的平衡性.

     

最小噪声分离在航空电磁数据噪声压制中的应用

时间域航空电磁数据经预处理后,仍存在残余噪声,影响电磁探测对地下异常的识别能力。笔者提出一种基于最小噪声分离的去噪方法,将一组含噪电磁数据通过旋转矩阵线性变换为按照信噪比大小排列的最小噪声分离成分,利用信噪比较大的最小噪声分离成分重构电磁数据,以达到分离噪声的目的。仿真数据去噪结果表明：最小噪声分离不仅能够有效压制晚期道剖面噪声,还能准确分辨异常信息;晚期道信噪比较测线滤波提高了11.28 dB,实测数据的噪声水平也由±50 nT/s降低到±10 nT/s。     

变步长及角度子区稳健滤波方法的实现

文章介绍了子区稳健滤波方法及作用。并建立了可变步长、角度滤波窗口的数学模型。利用该方法能得到较好的滤波结果。     

波数域重力归一化总梯度法中的圆滑滤波因子

讨论了波数域重力归一化总梯度法,提出在位场转换的向下延拓和求导过程中分别引入圆滑滤波因子,该方法增强了计算的可靠性和稳定性,扩大了可延拓深度;通过模型实验和数据分析,确定了向下延拓和导数因子中圆滑滤波因子指数参数的取值规律,指出了欲求地质体越浅(深),采用的谐波数越大(小)的地质体质心埋深与谐波数N之间的变化规律;发现了均匀密度三度背斜模型和非均匀密度储油背斜模型与二度模型相似的G^H场等值线特征,为地质体质心埋深计算及储油构造研究提供了思路。     

矿床灰色预测系统观

矿床是在漫长的时间、广阔的空间、复杂的介质中，由一定的成矿作用形成，赋存于地质环境发生局部性变异的地区。这种异常变化可分为地理、地球物理、地球化学三大类。它们概有各自的特殊性，又有相经的关联性。人们采用地质、地球物理、地球化学勘探方法获提的找矿信息，可以将其视为成矿作用在3个侧面的表现形式。显然，用现代灰色系统思想来分析，长期、复杂、多源的成矿作用是灰色动态过程；综合方法寻找矿床是地质找矿灰色系统工程，矿床形成和分布是多种控矿地质因素综合作用、相互关联、发展变化的灰色系统。因此，从矿床的预测的意义上说，就是对这个系统进行整体上的考察，揭示灰色成矿场的展布，以圈定矿床赋存的最有利部位。 在新的矿床预测方法的研究中，我们把灰色系统理论与地质、物探、化探方法相结合，提出了以已知矿床上建立的参考数列系为灰色子波，对研究区的比较数列系进行关联度扫描，从中圈定关联度异常，预测矿床赋存部位的矿床灰色预测法。在新疆哈密研究区作了隐伏铜镍矿床预测试验，证实了该方法具有矿床信息提取、综合处理、靶区优选、定位预测的功能，适用于大比例尺隐伏矿床预测。     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.