盾构隧道点云典型要素分割

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。     

多层次分割的极高海拔区影像信息提取北大核心CSCD

针对极高海拔区地形复杂、气候寒冷,难以实地测绘,且目前的极高海拔区遥感影像信息提取方法在精度和效率方面不足的问题,该文利用中分辨率影像,以西昆仑山区为例,依据地物的光谱、地形和分布等特征差异,综合和发展现有的描述特征算法,在不同尺度层次建立了多尺度分割的分类体系,实现了极高海拔区目标地物的影像分类提取。实验表明,该方法的提取精度优于面向对象的监督分类和传统基于像素的分类,能够很好地提高极高海拔地区影像信息提取精度和效率。     

凹边形地标参照的主方向关系推理方法

空间推理是地球空间信息、人工智能、自然语言处理等相关领域的热点研究内容。主方向关系的表达与推理是空间推理的重要组成部分。针对空间方向关系矩阵对凹边形对象方向关系表达、推理的不足,研究依据目标对象与凹边形地标方向关系表达的不确定性,提出了凹边形地标参照的外部性主方向关系与内部性主方向关系推理方法。利用凹边形三等分仿射变换矩阵、自适应分割算法实现凹边形地标外部性、内部性参照对象表达;基于向量三角形法则与方向关系谓词,以方向关系的逻辑和、逻辑差合成代数运算推理2个地标、1个地标参照下目标对象与参照对象之间的主方向关系。通过实验与算例验证,证明凹边形地标参照下目标对象与参照对象的主方向关系推理可行性。     

像素级与对象级结合的变化检测方法

提出一种像素级与对象级结合的变化检测方法。通过像素级的主成分分析法获得代表差异信息的主成分影像;再用多尺度分割算法分割主成分影像,得到最终的变化检测结果。最后利用landsat影像进行实验,不仅可以有效抑制由误差造成的伪变化,同时提取的变化区域更加完整。     

基于模糊集理论的彩色图像融合分割

基于二维直方图的图像分割方法综合考虑目标像素灰度值及其邻域的平均灰度,通过确定阈值进行图像分割,本质属于硬决策方法。由于位于阈值附近的像素在分割时具有不确定性,硬决策法容易产生错误分割。因此,本文基于模糊集理论提出一种融合分割方法,利用隶属度函数对基于二维直方图分割中存在的不确定性建模,并通过模糊推理综合利用彩色图像各颜色通道的信息。实验结果表明,本文所提方法相较传统的阈值方法有更好的分割效果。     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

基于ArcIMS按需切图在构建WebGIS地图框架中的应用

结合ArcIMS体系架构的特点,提出了基于Ajax构建Web2.0的网络地理信息系统解决方案.本文主要介绍了基于缓存技术的按需切图原理以及WebGIS系统建设的关键技术.     

重力异常辅助惯性导航中匹配区提取方法

由于重力场中的重力异常数据是以格网的形式表示的,它与地形的DEM在数据结构上有一定的相似性.因此可借鉴一些数字地形分析的方法,提取重力场的特征区域(匹配区)用于辅助惯性导航.首先,对重力场进行特征提取,通过对特征的比较分析选取其中的某些因子作为重力场特征因子;然后,利用等值线方法对重力场特征数据进行区域分割,提取栅格特征数据区域的矢量边缘,并对这些矢量表示的区域进行聚类处理;最后,利用凸壳算法提取这些区域的凸壳范围线,获得重力异常变化比较显著的区域(匹配区).从而为重力匹配辅助导航提供了必要的参考数据.     

基于多频率极化SAR影像的洪河国家级自然保护区植被信息提取北大核心CSCD

植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。     

斑节对虾TSG101基因的克隆及表达分析

为探究肿瘤易感基因101(简称TSG101)对斑节对虾(Penaeusmonodon)的免疫应答作用,了解在细菌刺激下斑节对虾的机体发生的变化机制,本研究以哈维弧菌(Vibrioharveyi)和金黄色葡萄球菌(Staphylococcusaureus)为实验组,以磷酸缓冲液(PBS)为对照组,通过荧光定量分析展开对斑节对虾对菌刺激的免疫应答作用。结果显示,斑节对虾的TSG101在各组织中均有表达,在肝胰腺中的表达量最高。在金黄色葡萄球菌刺激下,斑节对虾的TSG101在肝胰腺中的表达量与对照组相比呈极显著上调(P0.01),第12小时的TSG101 mRNA的表达量达到最大(为对照组的21.60倍);在鳃中的表达量与对照组相比呈极显著上调(P0.01),第6小时斑节对虾TSG101的表达量达到最大值(为对照组的3.64倍)。在注射哈维弧菌第9小时,肝胰腺中的PmTSG101 mRNA表达量极显著上调(P0.01)且达到最大(为对照组的2.50倍)。实验结果初步表明,斑节TSG101参与斑节对虾的先天免疫反应,在金黄色葡萄球菌和哈维弧菌的刺激的情况下,该基因RNA水平的表达情况发生明显变化。