论和田玉的几个问题

本文自和田玉的内涵论述起,阐述了以主要组分为透闪石、有玉性的玉石为和田玉。当今我国和田玉名词的确立是对世界宝石学的发展和贡献。提出透闪石亚族的建议,并突出其中的金属离子,较清楚论述了各金属离子-透闪石的品种(如镁-透闪石)及其玉石。探讨了人们对和田玉的认识性问题。对养玉,按照不同的人群分出了不同的养护方式供爱好者参考、应用。论说了籽料和田玉更受人们喜好的原因。     

黑龙江多宝山-呼玛地区金矿分类及成矿地质背景研究

黑龙江省西北部的多宝山-呼玛地区发育大小型金矿（点）16处,主要集中分布在北东向和北西向构造形成的菱环形构造带内.元古宇和下古生界地层单元为金成矿提供物质来源,古生代以来3阶段强烈岩浆热事件为金矿成矿提供了热源、流体和就位空间.根据金矿床赋矿岩石类型、成矿流体等特征和区域构造演化过程,将本地区金矿划分为3个类型：①与火山岩有关的浅成低温热液型金矿,赋矿围岩为早白垩世火山岩,成矿流体源于大气降水;②受压扭性构造控制的低温热液金矿,对围岩无选择,成矿流体具有变质流体和大气降水混合特征,低盐度,少CO2;③夕卡岩型、斑岩型伴生金矿床,具有成矿温度高、盐度高、流体包裹体富含CO2的特点.第一类与第二类为同期异相,形成环境为造山后陆内裂谷-伸展环境;第三类形成于与古太平洋板块的斜向俯冲作用和北部鄂霍次克洋闭合有关的挤压造山环境.     

基于GIS的TM数据分类及辅助制图研究

本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。     

激光荧光遥感系统在地物识别上的应用研究

应用我国自行研制组装的激光荧光遥感系统,测试了包括岩石、土壤、植物、水体以及人工建筑材料在内的各种样品的激光诱导荧光光谱。研究结果表明,应用地物荧光峰的位置、强度及它们的组合指标,不仅能区分上述各基本类型的地物,而且还能往下级单元续分。还表明,激光荧光遥感系统具有相当广泛的应用前景,在某些方面可望超过当前常用的、以反射光谱为基础的被动式遥感。     

基于深度学习的新增建设用地信息提取试验研究: 全国土地利用遥感监测工程创新探索

目前基于遥感图像的城市功能区分类方法通常采用光谱特征解译、兴趣点数据辅助、评价策略优化等方式,依赖大量人工操作,并借助遥感图像外的其他信息源。为了解决以上问题,提出利用卷积神经网络进行滑窗识别,提取图像语义标签,结合语义推理机制实现城市功能区分类的滑窗-推理方法。首先,建立两级城市功能区分类,以二级城市功能区为标识标注训练样本,并以此训练卷积神经网络作为识别器;然后,设计有重叠的滑窗识别模式,使用识别器辨识滑窗区域内图像块的二级城市功能区类型;最后,提出一个带权重的打分机制,作为语义推理方式,语义推理对象为全部识别结果,确定各图像块的一级城市功能区类型,实现遥感图像城市功能区分类。实验使用模拟图像和高分辨率遥感图像,两种图像的总分类精度分别可达94.50%、92.04%。滑窗-推理方法旨在通过语义推理处理滑窗识别产生的多语义标签,根据多语义标签确定对象的真实城市功能区。实验结果表明,所提方法无需辅助信息,直接利用遥感图像进行城市功能区分类是可行和有效的。     

融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取

获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。     

区域和形状特征的兵马俑碎片分类方法

针对传统方法对兵马俑碎片分类准确率较低情况,提出一种基于区域和形状特征的碎片分类方法。首先提取碎片的显著性区域特征,采用地球移动距离EMD(Earth Mover’s Distance)方法对区域特征进行匹配并初步分类;其次对表面特征不明显的碎片进行预处理,获取二维图像信息,利用Hu不变矩提取形状特征;最后采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器对表面特征不明显的碎片进行进一步分类,实现兵马俑碎片的最终精确分类。通过对30个兵马俑模型的508个碎片进行分类,实验结果表明,基于区域特征的碎片分类方法可以实现兵马俑碎片的快速、精确分类,是一种有效的兵马俑碎片分类方法。     

利用点云检测室内导航元素的方法综述

随着大型公共设施的普及和人们室内活动的增多,人们对构建室内精细化导航模型的需求日渐迫切。近年来飞速发展的三维激光扫描、摄影测量、计算机视觉等技术,能够快速高效地获取高精度室内点云数据,为室内精细化导航提供丰富的数据源。如何从海量杂乱的点云中提取出可用于室内导航路径规划的室内导航元素如房间、门窗、楼梯、走廊等,成为了研究的热点和难点。因此,从基于点云的室内导航元素提取所面临的问题出发,综述和评价了近年来各种导航元素提取的相关理论和算法,并针对其各自优缺点,提出利用几何方法与统计方法相结合实现室内导航元素检测和导航网络构建的新思路。     

基于2D-3D语义传递的室内三维点云模型语义分割

针对现有三维点云模型重建对象化和结构化信息缺失的问题,提出一种基于图模型的二维图像语义到三维点云语义传递的算法。该算法利用扩展全卷积神经网络提取2D图像的室内空间布局和对象语义,基于以2D图像超像素和3D点云为结点构建融合图像间一致性和图像内一致性的图模型,实现2D语义到3D语义的传递。基于点云分类实验的结果表明,该方法能够得到精度较高的室内三维点云语义分类结果,点云分类的精度可达到73.875 2%,且分类效果较好。     

综合单点和点簇的建筑物点云分类方法

在单点分类方面主要对分类特征进行了比较全面的分析和综合,而在点簇分类方面则依据建筑物的实际形态提出了一种高效的基于决策树的分类法则。综合性方法是上述两种方法的配合使用,首先利用单点分类提高精度,再利用点簇分类提高可用性。实验结果表明,综合方法不仅有着非常高的精度,并且其结果方便后期利用。