GPS水汽遥感中的大气加权平均温度的变化特征及局地算式研究

根据广东清远1996～2001的气象探空资料,计算了大气加权平均温度,在此资料基础上,利用最优子集回归建立了GPS水汽遥感中的大气加权平均温度局地算式,该算式的精度优于目前广泛使用的Bevis算式。     

一种低表面亮度星系的自动搜索算法newline--YOLOX-CS

低表面亮度星系(Low Surface Brightness Galaxy, LSBG)的特征对于理解星系整体特征非常重要, 通过现代的机器学习特别是深度学习算法来搜寻扩充低表面亮度星系样本具有重要意义. LSBG因特征不明显而难以用传统方法进行自动和准确辨别, 但深度学习确具有自动找出复杂且有效特征的优势, 针对此问题提出了一种可用于在大样本巡天观测项目中搜寻LSBG的算法---YOLOX-CS (You Only Look Once version X-CS). 首先通过实验对比5种经典目标检测算法并选择较优的YOLOX算法作为基础算法, 然后结合不同注意力机制和不同优化器, 构建了YOLOX-CS的框架结构. 数据集使用的是斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)中的图像, 其标签来自于$\alpha.40$-SDSS DR7 (40%中性氢苜蓿巡天与第7次数据发布的斯隆数字化巡天的交叉覆盖天区)巡天项目中的LSBG, 由于该数据集样本较少, 还采用了深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN)模型扩充了实验测试数据. 通过与一系列目标检测算法对比后, YOLOX-CS在扩充前后两个数据集中搜索LSBG的召回率和AP (Average Precision)值都有较好的测试结果, 其在未扩充数据集的测试集中的召回率达到97.75%, AP值达到97.83%, 在DCGAN模型扩充的数据集中, 同样测试集下进行实验的召回率达到99.10%, AP值达到98.94%, 验证了该算法在LSBG搜索中具有优秀的性能. 最后, 将该算法应用到SDSS部分测光数据上, 搜寻得到了765个LSBG候选体.     

基于遗传支持向量机的地下工程裂隙岩体注浆量预测

提出了地下工程裂隙岩体注浆量预测的遗传支持向量机方法,通过支持向量机对实际注浆数据样本进行学习,建立注浆量及其影响因素之间的非线性映射关系,基于这种关系实现注浆量的预测。模型建立过程中,考虑到支持向量机惩罚因子和核参数对预测精度的影响,以预测误差为适应度,采用遗传算法对最佳参数进行搜索。结果表明,本文方法计算快速,预测精度高,是一种注浆量预测的好方法。     

砂土颗粒三维形态的定量表征方法

颗粒形态是影响砂土力学特性的重要因素,特别是影响砂土在低应力状态下的抗剪强度、剪胀效应和临界状态行为,以及高应力状态下的颗粒破碎行为。因此,准确地重构砂粒的三维形态,并量化计算其形态表征参数是研究砂粒形态效应的前提工作。借助于高精度的CT扫描技术和图像处理技术,获得近海石英砂和风化花岗岩残积砂这两类砂土颗粒的三维形态信息。采用球谐函数序列实现两种砂颗粒三维形态的准确重构,并通过球谐函数分析计算砂土颗粒的体积来验证该方法的有效性。基于球谐重构的三维砂粒表面,提出了实用性的方法来计算砂粒的表面积、表面曲率和三维尺寸等,进而计算砂粒的三维球度、圆度和伸长率等形态表征参数。结果表明,当球谐函数阶达到15时,其重构的砂粒基本形状和表面纹理均与真实砂粒非常接近;近海石英砂在水流搬运和磨蚀的作用下颗粒形态较为规则和圆滑,球度和圆度较大,而风化花岗岩残积砂则在物理风化和剥蚀作用下颗粒形态较为复杂和粗糙,球度和圆度较小;而这两种地质作用对砂土颗粒的伸长率则没有明显的影响。     

结点虚流量法理论基础阐释及改进算法

含自由面的无压渗流问题本质上是一类非线性自由边值问题,固定网格的结点虚流量法在全域范围内不断扣除虚域流量贡献,从而使该问题得到求解。它具有网格依赖性小、出逸点收敛快等优点,但其内在理论基础尚未被完全揭示。通过引入互补型约束条件建立了结点虚流量法和Signorini型变分不等式提法的等价性桥梁,在此基础上引入过渡区放大系数 对自由面判别准则进行优化,并以砂槽模型试验为例进行验证。对比结果表明,优化后算法数值稳定性更好,计算结果与试验数据吻合度更高。研究成果为超大规模网格的渗控结构优化设计提供了有效分析手段。     

基于岩石物理模型的页岩储层裂缝属性及各向异性参数反演

针对富有机质页岩储层复杂的矿物组分与微观孔缝结构,本文提出基于岩石物理模型和改进粒子群算法的页岩储层裂缝属性及各向异性参数反演方法。应用自相容等效介质理论与Chapman多尺度孔隙理论建立裂缝型页岩双孔隙系统岩石物理模型。开发基于岩石物理模型的反演流程,引入模拟退火优化粒子群算法解决多参数同时反演问题,反演算法能够避免陷入局部极值且收敛速度快。将本文方法应用于四川盆地龙马溪组页岩气储层,反演得到的孔隙纵横比、裂缝密度等物性参数和各向异性参数与已有研究结果一致,能为页岩储层的评价提供多元化信息。     

基于倒置声学基阵的INSUSBL组合导航算法研究

文中关注水下潜航器导航定位时,电磁波传播途径中能量衰减、惯导系统长航时积累误差以及提高水下潜航器定位精度等问题。基于倒置的超短基线声学基阵,分析声波往返传播时间(RTT)、平面波近似方法和USBL导航解算方法及其坐标转换过程,结合INS误差方程,建立INS/USBL松组合模型。为进一步提高系统精度、动态性能和抗干扰性,考察USBL的原始斜距、斜距差以及声学基阵的空间分布信息,提出基于USBL原始输出信息的INS/USBL紧耦合组合导航方法。通过MATLAB仿真对导航算法进行验证,结果表明两种算法能充分抑制纯惯导误差随时间积累问题,且有效地估计出姿态、速度和位置误差角;其中紧耦合方法状态估计误差最小,导航参数精度相对松组合提高30%以上,对于提高水下载体导航定位精度、海洋探测具有重大意义。     

高性能GIS研究进展及评述

互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。     

景观指数的并行计算方法

随着地理信息科学和系统的发展,GIS数据的时空分辨率和数据量呈现爆炸式的增长趋势。传统的基于个人计算机的景观指数计算软件难以有效快速地完成海量数据的空间分析。针对该问题,本文提出了一个高效的景观指数并行计算方法。首先对原有的并查集连通域标记算法进行了2点改进：① 在第2次遍历数据时,增加了计算斑块面积、周长等斑块基本信息的功能,为景观指数的计算提供必要参数;② 在第2次遍历过程中,增加了重新标记连续序号的功能,减少了原有算法在合并操作后造成的序号不连续,需要重新遍历数据的开销。在此基础上,本文利用MPI并行编程库,采用数据分割和主从进程协同的并行计算模式实现了景观指数的并行计算。实验表明,在保证计算正确性的基础上,本文的并行算法大幅度提高了景观指数的计算性能,为快速分析大规模数据的景观形态和格局提供了有效手段。