中国地质学会印发《地质文化村（镇）评定授牌和监督管理办法》

为服务生态文明建设和乡村振兴,支撑自然资源和地质调查工作发展,普及地球科学知识,科学、规范、有序推进全国地质文化村（镇）建设管理,中国地质学会对《地质文化村（镇）评定授牌和监督管理办法》（附件）进行了修订。新修订的办法已经中国地质学会第40届理事会第55次常务理事会议（通讯）审议通过,现予以印发,请遵照执行。     

山东省地质科学研究研

地学科研结硕果,科学发展谱新曲。2007年,山东省地质科学研究院在省国土资源厅的正确领导下,坚持以提高对国土资源事业的支撑能力为工作重心,按照“巩固优势、拓展领域、多业并举、协调发展”的工作思路,努力开拓地学科研工作的新局面。2007年共完成国土资源部及省直属项目16项,社会项目任务41项。     

东北三省全面振兴的社会经济支撑能力评估

在解析支撑能力和东北问题特点的基础上,从"创新、协调、绿色、开放、共享"五大理念出发建立全面振兴社会经济支撑能力评价指标体系和综合评价方法,以地级市为单元对东北三省进行评估。研究发现:各地市社会经济支撑能力差异显著,哈大沿线核心城市的支撑能力较强,西翼城市以及朝阳、七台河、绥化、葫芦岛、铁岭、双鸭山和鹤岗等资源型城市支撑能力较弱。因此未来东北地区在振兴政策的区域分布上应有所侧重,对不同地区施以不同的振兴或扶持政策。在创新、绿色、开放方面需要集中力量重点突破,而在体制机制改革和共享服务建设方面需要全面覆盖,并重点加强黑龙江北部和辽宁、吉林西翼城市的共享能力建设。     

基于支撑向量回归的高光谱混合像元非线性分解

提出了基于支撑向量回归的高光谱混合像元自动分解.首先利用投影迭代的方法自动寻找到影像的典型地物光谱,然后利用Hapke近似函数模拟出非线性的训练和测试数据.支撑向量回归的混合像元分解方法与基于基函数分解方法的不同点是不需要预先确定非线性的映射形式,它通过核函数,把像元矢量从低维空间映射到高维特征空间,使得在特征空间中构造的线性光谱组合对应着原始空间（像元空间）的非线性组合特性,从而揭示了典型地物光谱之间的高阶性质,提高了混合像元的分解精度.实验结果证明,这种方法具有很高的混合像元的分解精度.利用模拟数据作分解精度的评价,表明97%以上的像元分解绝对误差不大于10%,而各类总体平均平方根误差均小于3.5%.     

关于确保甘肃省祁连山生态保护红线落地并严守的科技支撑建议

祁连山是中国西部重要生态安全屏障,是国家重点生态功能区,其生态保护与治理一直受到国家、地方政府和当地居民高度关注。目前,在祁连山的生态保护工作中,缺乏对现状基础数据的全面掌握,区域经济发展与生态环境保护矛盾突出,生态环境综合监测系统不完备,生态补偿机制推进实施缺乏创新。在全面梳理祁连山目前存在的重大生态问题的基础上,提出了祁连山生态保护红线落地并严守的建议,包括加快开展祁连山综合科学考察、完善并落实开展生态补偿机制、探索以正面清单为导向的协调发展模式、促进生态安全与地方经济社会可持续发展相协调、进一步实施重大配套政策、完善保障支撑体系等。     

我国创意产业发展的支撑条件评价及空间发展战略

创意产业从提出开始,就引起世界高度关注,并成为各国竞相发展的战略性产业。在新一轮的全球竞争中,各国纷纷把发展创意产业作为提升国家经济实力和软实力的重要途径。本文通过对国内外创意产业发展的空间分布特征及影响因素的梳理,总结创意产业发展的支撑条件,进一步构建了创意产业发展支撑条件的评价指标体系。运用主成分分析法对中国35个主要中心城市创意产业发展支撑条件进行了定量评价,并提出现阶段我国创意产业发展的空间战略:因地制宜、发挥特色、科学规划;聚焦若干重点创意产业集聚区的发展,增强集聚效应;强化以珠三角、长三角、京津冀三大创意产业集聚区的龙头带动作用;鼓励中西部地区以区域性中心城市为依托,将创意产业与本地产业升级的带动作用结合起来,形成各具特色的区域性创意中心。     

地理信息产业的产教深度融合支撑路径探讨

深化产教融合的相关国家政策加快了地理信息产业的产教深度融合进程,创造了一个携手聚力、共融赋能的新时代。聚焦地方应用型本科院校的人才培养,紧扣地理信息产业的教育链、人才链、产业链、创新链的有机衔接展开研究,提出相应的支撑路径和融合措施,旨在为地理信息产业未来发展提供人才技术保障,推动我国社会主义现代化建设新征程。     

基于改进NAS-RIF算法的遥感噪声图像自适应复原

实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。