数学形态学在地图模式识别中的应用

扫描数字化是 GIS中快速获取地理数据的手段之一 ,其关键是对扫描图上的地图要素进行自动识别。文中针对地图模式识别的关键技术之一图像分割进行了研究 ,利用数学形态学方法实现了地图上部分要素的分割     

辽宁庄河鞍子山超单元岩浆就位机制

鞍子山超单元由４个单元组成,各单元中的叶理极发育,闪长质包体强烈压扁,钾长石斑晶定向排列,以上三者均平行于剪切带分布,由早期到晚期具有叶理构造减弱,包体数量减少,压扁程度降低,斑晶定向逐渐消失的变化趋势,包体应变指数来０〈Ｋ〈１,属于压扁型椭球体。根据包体旋转指向和定向薄片资料分析,鞍子山超单元主要受北东向吴炉－郑家山－上腰岭左旋剪切带的控制,属于楔形侵入膨胀式就位机制的产物。     

福建叶肢介动物群序列及特征

叶肢介化石在福建境内自早石炭世至晚白垩世的各时代地层中多有分布,根据叶肢介组合特征及地层我,划分为１０个叶肢介动物群Ｌ（１）Ｍｏｎｏｌｅｉｏｌｏｐｈｕｓ－Ｒｏｓｔｒｏｌｅａｉａ叶肢介群,时代为早石炭世晚期;（２）Ｐａｌａｅｏｉｍｎａｄｉａ－Ｐａｌｅｏｌｉｍｎａｄｉｐｓｉｓ叶肢介群,时代为二纪;（３）Ａｎｙｕａｎｅｓｔｈｅｒｉａ－Ｅｅｓｔｈｅｒｉａｉｎｄｉａｎａ叶介群,时代晚三叠世;（４）Ａｕｅｓｔ     

辽西义县组叶肢介化石在冀北滦平盆地西瓜园组 中的系统发现及其意义

冀北滦平县西瓜园南李营剖面是西瓜园组的命名剖面,自下而上可划分为西瓜园组一至四段,为一套单一岩相的沉积岩.在火斗山乡马圈子,西瓜园组以一层水下分流河道砾岩与其下伏大店子组四段为连续沉积,拉海沟马圈子剖面为西瓜园组与大店子组的界线层型.西瓜园组自下而上可连续划分为5个叶肢介化石带,与辽西义县组尖山沟层、老公沟层-金刚山层的叶肢介组合完全可以对比,义县阶的单位层型应以西瓜园组为层型剖面,原定义县阶的单位层型马神庙-宋八户标准地层剖面仅能作为义县阶的副层型.由于辽西义县组尖山沟层至金刚山层的叶肢介化石在冀北西瓜园组中的系统发现,冀北地区西瓜园组与辽西义县组完全可以对比,从而解决了30余年来冀北辽西晚期中生代地层的对比问题,具有重要的地层意义.     

川滇陆相侏罗系—白垩系界线划分

云南禄丰川街剖面侏罗系-白垩系混合磁极性超带的M19极性带位于安宁组下段顶部．四川泸州纳溪剖面M18r级性亚带位于蓬莱镇组二段上部。上述古地磁界线与马门溪龙、叶肢介、双壳类等所形成的生物界线相吻合。因此陆相侏罗系-白垩系界线在滇中被置于安宁组下段与上段之间或妥甸组上段的2个亚段之间;在四川此界线则被置于蓬莱镇组第二段的中上部。     

基于傅里叶变换的谷间距特征信息提取及其影响因素研究

谷间距(Valley Spacing)是描述相邻沟谷距离的特征参数,它能较好地反映沟谷的次序等级和空间分布特征。本研究以黑河正义峡和兰州大岭岘2个样区为例,利用ArcGIS软件,将无人机测绘获取的0.12 m分辨率地表高程数据通过重采样生成不同分辨率的数字地表模型。通过MATLAB软件,将不同分辨率、不同空间域的数字地表模型作为二维空间域信号进行傅里叶变换。通过傅里叶变换及频谱分析研究地形的频谱特征与地表谷间距之间的转换关系。分析结果显示:①当区域内只有一级沟谷时,频谱中谷间距特征信号的有效提取要求地形分辨率至少优于1/5谷间距,分辨率的粗略化则直接影响着地形频谱中谷间距特征信号的识别,但是分析空间域对频谱谷间距特征信号的捕获影响较小;②当区域内有多级沟谷时,分辨率优于1/3谷间距时即可有效提取到该级沟谷的谷间距特征信号,分辨率的粗略化和空间域的增大都会使得频谱中较低序次等级沟谷的谷间距特征信号减弱,而较高序次等级沟谷的谷间距特征信号增强。     

融合GNSS水汽、风速与大气污染物的河北省冬季PM2.5浓度预测研究

为提高PM_2.5浓度预测的时效和精度,本文综合大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素,利用FFT与LSTM神经网络方法构建PM_2.5浓度预测模型,开展未来24 h的PM_2.5浓度预测研究。首先对大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素进行快速傅里叶变换,提取各类要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为216 h;然后选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM_2.5浓度作为模型输出,分别以PM_2.5单要素的RBF神经网络和融合大气污染物、风速、GNSS水汽的LSTM神经网络构建PM_2.5浓度预测模型;最后利用实测PM_2.5浓度序列分别对2种模型开展外部可靠性检验,将RMSE和IA作为评价指标进行模型精度评价。研究结果表明,基于FFT-LSTM的PM_2.5浓度预测模型的RMSE和IA分别为16.22 μg/m³和84.36%,模型预测精度较好,可有效预测未来24 h的PM_2.5浓度,该模型可为大气污染防治部门空气质量预测提供参考。     

数字化形变观测资料异常识别方法的应用及评价

对数字化形变观测资料在地震分析预报中的应用方法进行了分析和评价。重点分析了中短及短临异常的识别方法，并采用“异常类比法”对所采用的异常分析方法进行了评价。结果表明：非潮汐分析、斜率差信息、从属函数、自适应阀值等方法适合于识别短临异常；K—L最佳直线拟合、傅里叶变换等方法适合于识别中短期异常。     

基于BP神经网络的河系自动综合研究

在分析河流选取影响因素的基础上 ,结合BP神经网络的改进 ,给出了河流自动选取BP神经网络的结构模型 ,并通过实例提供了网络参数、实现过程和试验结果     

一种保特征的形态采样方法

提出了基于图像特征的形态采样方法,以反映图像某种重要信息的参考图像为加权模板,实现了在图像采样过程中保持图像形状及几何特征的相对不变性,研究了基于形态采样的图像形态多尺度分解方法.