结构信息约束的三角网格模型简化方法

针对经典的二次误差度量边塌陷网简化算法存在的模型边缘缺损、三角面形状和拓扑异常等问题,该文在此基础上改进算法,提出一种基于结构信息约束的网简化方法.算法考虑三角面的形状和法向在边塌陷前后的变化,将这些结构变化信息量化与二次误差度量组成复合塌陷代价值;同时给出一种三角面间压覆检测方法,将检测结果作为边塌陷决定条件之一,以此来保护三角面的形状和三角网的流形拓扑结构;此外,通过重新定义边界点的二次误差矩阵,自适应地提升边界点所在边的塌陷阈值,从而实现在简化过程中对模型边缘的保护.实验结果表明,该文方法得到的简化三角网边缘完整,算法鲁棒地维护最佳三角面形状和流形拓扑结构,有效地改善了重建三维模型的效果.     

基于距离较差法控制点稳定性分析

大型水利工程中,控制网容易发生点位移动,需要定期复测控制点并对其进行稳定性分析.在经典方法中,没有考虑同一个控制点坐标分量的协方差以及不同控制点之间的协方差,基于此,提出一种基于方差-协方差阵的距离较差法,并与经典方法的计算结果进行了对比.结果表明距离较差法的中误差、限差明显小于经典方法,并且可以减小将不稳定点误判为稳定点的可能性.     

基于罗德里格矩阵的三维坐标转换方法

采用罗德里格矩阵公式,在不考虑尺度因子的情况下,建立了基于罗德里格矩阵的六参数坐标转换模型,推导了高精度参数初值计算方法,最小二乘迭代法平差公式。通过实测数据验证,通过实测数据计算,表明该算法具有精度高、稳定性强、适用性广等优点。     

基于高分二号卫星数据的农作物分类方法研究

针对目前高分二号卫星数据(GF-2)有较高的空间分辨率而在农业领域应用较少和农作物分类普遍存在"同谱异物"和"同物异谱"的现象,以辽宁省沈阳市苏家屯区以西的新开河村周边为试验基地,利用最佳波段组合指数法(OIF)对所选取的高分二号(GF-2)卫星数据的纹理特征和植被指数以及波段信息进行筛选,选取最佳的波段组合,以增加分类信息、减少数据冗余。最后,针对筛选后的数据,使用最大似然法进行分类,得到农作物的分类结果。结果表明,利用该方法对农作物进行分类,分类精度得到了一定程度的提高,为目前大规模农作物种植面积的精确、迅速统计提供了一套可行的方案。     

基于矩阵束法的时域航空电磁响应数据的重构

为快速处理时域航空电磁响应数据,可将数据从时域变换到τ域,并提取数据的极点和留数信息,它们是与目标地质体的几何属性和物性相关的参数。基于矩阵束法,将感应电动势理论响应数据表示成矩阵形式,并分解构造矩阵束,通过奇异值分解和最小二乘法来进行参数估计。进行了正演模拟,重构理论响应数据和去噪能力研究。结果表明,有限个极点及其留数能够较好体现瞬态响应的主要特征,并对随机干扰有一定的抑制作用,这为快速处理解释时域航空数据提供了一种实用方法。     

高应变法在判定大直径灌注桩缺陷中的应用

测试数据准确可靠的高应变法检测,能够定量分析基桩缺陷,准确判定缺陷位置。通过工程桩的低应变法和高应变法对桩身完整性判定分析的工程实例,结合钻芯法验证,总结高应变法在不同情况下对桩身完整性的评定。     

基于安全熵的边坡稳定性分析

熵的概念源于热力学,是一种多目标决策的有效方法,是系统不确定性的一个度量。熵已经广泛应用于众多学科,但是应用于地质学,尤其是用来进行边坡稳定性评价的实例却很少。作者基于关系矩阵及信息熵概念提出的边坡安全熵稳定性评价方法,有效地结合了关系矩阵对各种影响边坡稳定性因素的敏感性及信息熵对边坡紊乱度的量化优点,综合考虑边坡地质、环境及工程因素的基础上,对边坡的稳定性状态作出客观的评价。经在龙滩水电站左岸边坡工程稳定性评价中应用,并与解析计算分析及地质资料分析结果对比,具有很好的相应性。     

工程项目中的目标管理

将投资方、建设者及工程利益方的建设期望与硬性要求具体化,以此形成项目目标,然后根据项目的结构特点对项目目标层层分解,建立工作分解结构（Work Breakdown Structure）,二者形成目标矩阵和目标系统,作为工程项目的管理对象,可以让工程项目管理目标明确;对目标系统中的重要目标加强监控,设置对应监管岗位,然后利用PDCA循环实施目标管理,可以尽可能减少目标执行中的偏离。各大目标间管理的动态平衡是目标管理的基本特点。     

江苏沿海滩涂利用模式遥感影像解译和时空变化分析

为了弄清江苏沿海滩涂利用模式分布情况,定量分析其时空变化趋势,本文基于Google Earth Engine云计算平台和Landsat卫星遥感影像数据,结合随机森林分类方法,通过机器学习建立了滩涂利用模式自动识别分类方法,样本训练后识别准确率达93％以上.利用该方法提取了2002年、2014年和2019年江苏沿海的土地...     

基于三维荧光光谱-平行因子技术联用的浮游藻化学分类学技术研究

An in vivo three-dimensional fluorescence method for the determination of algae community structure was developed by parallel factor analysis(PARAFAC) and CHEMTAX. The PARAFAC model was applied to fluorescence excitation-emission matrix(EEM) of 60 algae species belonging to five divisions and 11 fluorescent components were identified according to the residual sum of squares and specificity of the composition profiles of fluorescent. By the 11 fluorescent components, the algae species at different growth stages were classified correctly at the division level using Bayesian discriminant analysis(BDA). Then the reference fluorescent component ratio matrix was constructed for CHEMTAX, and the EEM–PARAFAC–CHEMTAX method was developed to differentiate algae taxonomic groups. The correct discrimination ratios(CDRs) when the fluorometric method was used for single-species samples were 100% at the division level, except for Bacillariophyta with a CDR of 95.6%. The CDRs for the mixtures were above 94.0% for the dominant algae species and above 87.0% for the subdominant algae species. However, the CDRs of the subdominant algae species were too low to be unreliable when the relative abundance estimated was less than 15.0%. The fluorometric method was tested using the samples from the Jiaozhou Bay and the mesocosm experiments in the Xiaomai Island Bay in August 2007. The discrimination results of the dominant algae groups agreed with microscopy cell counts, as well as the subdominant algae groups of which the estimated relative abundance was above 15.0%. This technique would be of great aid when low-cost and rapid analysis is needed for samples in a large batch. The fluorometric technique has the ability to correctly identify dominant species with proper abundance both in vivo and in situ.