日本的能源战略机制是如何建立的

本文将日本的主要能源安全战略及特点概括为“攻守结合、开源节流”,利用文献采集法和资料整理法,分别向读者介绍日本的矿产资源储备战略（守战）、海外矿产资源开发战略（攻战）和开源节流战略的形成及发展现状。详细介绍了日本的资源能源储备地点、储备数量及发展现状,详细介绍了日本为形成海外矿产资源供应基地在资源外交、政策体制及金融税收等方面的支援措施,通过上述介绍大致勾勒出了日本的能源战略模式。希望对我国矿产资源“走出去”战略有所借鉴。     

构建地质找矿新机制的思考与建议

地质工作是经济社会发展的先行性、基础性工作,服务于经济社会的各个方面。当前,相对于我国经济社会快速发展的需求看,我国的地质找矿改革滞后,“事、企”混营的运行模式还不适应新形势的需要;探矿权流转中“跑马圈地”、“圈而不探”、“市场炒作”等问题突出。需要建立与中国特色社会主义市场经济体制相适应的地质找矿的运行机制,以此来推动和实现地质找矿工作大发展。其中关键是要建实、建强公益性地质工作队伍;加快建设探矿权资本市场,为风险勘查提供投、融资渠道;地方政府在矿业权市场上,不与市场争权,不与企业争利,不搞地方保护。     

西安城市扩张及其驱动力分析

随着人口的增长与经济的发展,尤其我国西部城市在西部大开发的背景下,大中城市的扩张十分明显,深刻地影响城市周边的生态环境。如何快速准确地获取城市扩张信息,并分析其驱动力机制,对于指导城市规划,优化西部生态环境与可持续发展都具有十分重要的意义。作者分别采用了监督分类法和归一化裸露指数 (NDBI) 法提取了西安市的城市边界信息,并对二者进行对比分析,认为监督分类法提取的城市边界信息较为准确。在此基础上通过对相关统计资料的分析,认为西安市城区快速扩张与西部大开发以来西安市固定资产投资额的大幅增加以及经济的快速发展有密切的关系,此外人口的增加、交通等基础设施的发展也是重要的驱动因素。     

车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化

交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00％、93.77％、100.00％、100.00％、100.00％、96.73％、97.96％、100.00％、98.39％,召回率分别为100.00％、96.36％、100.00％、100.00％、100.00％、97.26％、85.72％、100.00％、94.16％.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性.     

泛地图学理论研究框架

信息与通信技术的快速发展带动人类进入地理空间、人文社会空间和信息空间相融合的三元空间。地图制图的目的、人员、对象和环境等均发生巨大变化,地图的类型、空间对象、表达维度、地图角色等呈现出显著泛化特征,现有地图学理论无法引领和指导当代的地图实践。地图学理论亟待"突围"。从地图学研究的角度出发,重新梳理泛地图的对象空间理论、表达维度模型,以及表达机制与方法,构建适应新环境背景,满足地图新视角、新思维、新制图需求的泛地图学理论框架,以适应地图学在新时期发展的需要。     

面向GIS增量数据的订阅与发布机制研究

在分析已有数据分发策略的基础上,提出了一种基于"订阅与发布"机制的GIS增量数据快速分发方法。该方法首先利用用户的注册信息记录用户感兴趣的数据范围或类型,当服务器接收到增量数据时,根据不同的用户对增量数据进行筛选,并提出了一种基于联想模式的数据关联查询策略,再将筛选出来的数据发送给相应的客户端用户。经试验论证,该方法能够针对不同的用户需求,将GIS增量数据快速准确地发送给客户端用户,有助于数据的有效利用和管理。     

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.     

华北平原及其临区现今地壳形变特征

华北平原及其周缘地壳是我国境内西太平板块北西(NW)向挤压与青藏高原北东(NE)向扩张两大构造机制的交汇部位.首先基于研究区域的实测GPS速度场计算了研究区域无整体旋转速度场;然后采用基于球坐标的最小二乘配置模型整体解算了研究区域GPS应变场;最后利用震源机制解数据反演了区域地壳最大、最小主应力分布,据此研究区域地壳岩...     

注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法

手绘军队标号识别是基于草图的战场态势表达的重要组成部分.针对现有的草图特征手工提取方法费时费力,以及依靠数据驱动的深度学习方法泛化能力受到训练数据多样化制约的问题,提出一种注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法.首先构建了特征提取模型Sketch-Net,实现手绘军队标号特征的初步提取;然后引入注意力机制模块,...