利用随机先验信息克服秩亏问题的方差分量估计

利用研究方差分量模型解决随机先验信息在线性模型秩亏平差问题中不确定性的问题,利用最优不变二次无偏估计进行先验信息与观测信息两部分的方差分量估计,得到合理的随机模型,最终达到使先验信息成为可靠基准的目的.从一个典型的大地水准测量案例出发,观测数据为高差观测值,没有绝对高程基准的加入,先验信息便是先前估计得到的高程基准.推...     

基于多源数据和先验知识约束的复杂地质体三维建模研究

三维地质模型可以直观的展现地下地质情况,对传统地矿行业的转型升级和城市规划建设都具有重要意义。针对复杂地质条件下三维模型的构建,笔者等提出了一种基于多源数据和地质先验知识约束的三维地质建模方法。以成都市为例,基于MapGIS10.0 软件三维地学建模模块,在DEM数据、数字地质图、综合地质剖面图、钻孔数据、物探解译数据、构造纲要图等多源数据,以及地质体展布形态、产状和厚度变化,断层性质、延伸方向、产状变化、对地质体的错切,褶皱类型、形态特征、两翼产状变化等地质先验知识的共同约束下,开展复杂地质条件下三维地质模型构建研究。笔者等详细介绍了复杂地质体三维建模数据源的准备、建模流程与方法、模型的构建与可靠性分析。认为采用分块建模技术可有效降低复杂地质体三维模型构建的难度,提高建模效率,实现模型的无痕拼接,且易于后期模型的修改完善。本次基于多源数据和地质先验知识约束,采用分块建模技术首次构建了成都市三维地质模型。笔者等通过地质先验知识（地质规律）和静态数据（可视化和抽稀钻孔数据）对模型的可靠性进行了分析,其中抽稀钻孔数据分析采用未参与建模的真实钻孔对三维地质模型中地质体埋深和分层厚度进行误差计算,获得地质体埋深误差均值为33.15 m,分层厚度误差均值21.37 m,认为模型的可靠性较高,可为成都市城市规划和重大工程选址提供重要的基础地质数据支撑。     

“问题地图”智能检测发展现状与关键技术

为在保护国家领土主权和地理信息安全的前提下,促进测绘地理信息行业的发展,推进“问题地图”智能检测的研究进展,本文综述了“问题地图”检测的发展现状,分析了“问题地图”智能检测的痛点问题,提出通过地理空间大数据挖掘技术获取训练样本,构建统一的地图审查模型和计算模式等关键技术。本文对“问题地图”智能检测的进展有积极的借鉴和促进作用。     

分割暗通道先验邻域的单幅图像去雾算法

利用暗原色先验进行单幅图像去雾时,需采取高计算复杂度的细化程序,否则其估计的传输率易在边界处造成光晕。对导致边界处产生光晕现象的原因进行分析时发现,计算复杂度高的细化程序在去除晕轮效应时去雾过度,且传统的基于暗原色先验的单幅去雾算法在明亮区域易造成色彩失真现象。由此在原来的透射率估计时,提出一种基于色调的简单而快速的邻域分割方法。首先将原始RGB图像转换到HSI色彩空间,在H（Hue）通道中,用邻域中的点与中心点的色调的差值绝对值,来判断该邻域内的点是否属于同一区域,只使用属于同一区域的像素点来计算该区域的暗原色值;再通过修正透射率值,来校正明亮区域的色彩失真。在图像复原时,在HSI色彩空间保留色调分量不变,仅对强度分量运用修改的暗原色值进行去雾,再进行非线性增强,最后对饱和度分量进行颜色补偿。实验表明,本文的去雾算法能够显著提高场景的视觉清晰度,而且不需要图像后续修补,并能获得更好的色彩视觉保真。     

基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化

航拍图像数据量大、图幅多、云雾情况复杂,在观测了大量航拍去雾图像后,发现效果并不理想,对比度依旧不高.通过研究暗通道先验去雾算法,分析有雾图像退化过程,提出了基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化方法.当原始图像云雾不均时,采用增强大气透射率图层对比度的方法来改善去雾输出图像的质量;此外,针对全部有雾输入图像,使用自动对...     

基于t-积的张量奇异值扰动分析

Kilmer等提出了一种新的张量乘积t-积,基于该乘积,各种线性代数工具的高维推广已经被验证,其中包括张量奇异值分解、张量特征值定义及有关性质不等式等。基于此对张量的奇异值进行有关分析是有意义的。本文将对Lu等定义的基于t-积的张量奇异值进行扰动分析。首先,给出了张量奇异值的柯西交错定理。然后,将Mirsky提出的关于两个矩阵奇异值差的不等式推广到张量情况下。最后,证明了张量积和张量和的奇异值的一些有用的不等式。     

Phenotypic correlations of somatic and gonad traits of sea urchins Glyptocidaris crenularis in two sampled periods: first insight into its breeding and aquaculture

Prior knowledge of the correlations among commercially important traits in Glyptocidaris crenularis can be used to guide development of breeding and aquaculture programs for this species. We evaluated the phenotypic correlations between somatic and gonadal traits in G. crenularis during two sample periods （October 2010 and April 2011）. The coefficients of variation （CV%） for body weight （BW）, redness （a＊）, yellowness （b＊）, gonad wet weight （GW）, and gonad index （GI） were 〉20% in both periods, while those of other traits were very low. GW was significantly correlated with somatic traits （diameter, height, and body weight） in both periods, although the correlation coefficients ranged from 0.473 to 0.636 （P〈0.01）. Gonad moisture content （GC）, a＊, and lightness （L＊） were not significantly correlated with somatic traits （P〉0.05）. The color trait b＊ was negatively correlated with somatic traits （test diameter, test height, and body weight） during the period when the gonads were well developed （April 2011, P〈0.05）. We observed little difference in the nature of the phenotypic correlations between the two sample periods. The high variation in the somatic and gonad weight traits in G. crenularis suggests there is considerable potential for selective breeding. However, our results suggest that gonad quality traits cannot be selected indirectly by selecting for body weight. Our study provides an insight into the method for improving the breeding and aquaculture of G. crenulari.     

一种改进的单幅图像快速去雾方法与实验

目前,物理模型的单幅图像去雾已成为图像去雾算法研究的重点。在分析了暗原色先验知识的单幅图像去雾算法基础上,针对暗原色先验去雾算法时间复杂度大的缺点,比较了目前已有的暗原色先验改进去雾算法,提出了一种新的暗原色先验单幅图像去雾改进算法。通过引入快速、各向同性的低通高斯滤波器,实现对透射率图的平滑均匀,以代替暗原色去雾方法中精妙但时间复杂度高的软抠图算法;对于图像中图层交界处,提出了以区域中值滤波方法进行修正的算法,以及满足自适应要求的全局大气光求解详细算法。实验结果表明,结合了以上3点改进的快速去雾算法在保证图像去雾效果的同时,能大幅度提高暗原色去雾算法的速度,适用于对工程上的图像、视频实时去雾。     

感知物理先验的机器学习及其在地理空间智能中的研究前景

许多复杂的物理现象和动态系统尚未为科学家所完全理解和解释,因此不能构建确定的数学方程来描述,不能直接使用紧凑的物理机理模型来进行分析和预测。随着观测数据的日益丰富,数据驱动的机器学习方法可以较好地描述复杂非线性现象,但是纯数据驱动模型在表征能力、可解释、泛化能力、样本利用效率方面还存在很多不足。常规机器学习方法在地学领域的应用还面临时空异质性、样本稀疏等带来的挑战。近年来感知物理先验的机器学习方法可以在物理原理不太明确的情况下更有效地利用观测数据描述和分析动态系统,受到了广泛关注,并在物理、计算机、生物、医学和地学等领域得到了一定的应用。近年来人工智能和机器学习技术已经大量应用于地理学尤其是地理信息和遥感领域,受到地理学者广泛重视,被称为地理空间智能,并已成为一个热门的研究方向。感知物理先验的机器学习方法融合了模型驱动和数据驱动思想,为地理空间智能研究带来新的研究范式,促进各种复杂地理现象的精细描述和预测。本文首先分别从物理先验的表达形式和如何在机器学习中集成物理先验两方面概述了该领域的进展。物理先验是在机器学习建模之前已经存在、独立于机器学习方法的知识。本文从增广的数据和定制特征、物...     

一种西班牙语地名专名自动化音译方法

针对目前人工翻译地名效率低且西班牙语地名专名自动化音译研究尚为空白等问题,该文通过分析西班牙语语法规则和发音特点,提出基于先验知识的西班牙语地名专名自动化音译方法。通过构建西班牙语地名先验知识库,将先验知识分为实例类先验知识和规则类先验知识,作用于专名音译,分为基于实例类先验知识的音译和基于规则类先验知识的音译,来对西班牙语地名进行专名音译。将该方法应用于西班牙语地名专名音译,结果与翻译软件对比分析,该方法的音译结果符合音译规则,更加规范,准确率高,证实了该方法的可行性。