规则池塘群的复杂直线模式识别

针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。     

复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

泥质砂岩复电阻率的频散特性实验

不同孔隙流体特性的岩石复电阻率频散实验,是复电阻率测井资料评价水淹层和低阻油层的岩石物理基础。通过水驱水、水驱油、油驱水的岩石复电阻率频散特性的实验研究,发现泥质砂岩的复电阻率频散特性受含油饱和度的影响较大,受地层水矿化度的影响较小,尤其是异相电阻率,受地层水矿化度的影响更小;与含水泥质砂岩相比,含油泥质砂岩的相角相对较大,且随着含油饱和度的增加而增大;含水岩石和含油岩行在频散特性上存在着较大差异。实验研究结果表明,利用基于岩石频散特性发展起来的复电阻率测井技术,可以有效地识别油水层。     

复杂城区车载激光扫描点云分层路段定位与数据纠正实验研究

高精度的车载点云数据是实现各种城市地物要素提取的前提,但在复杂城市环境下车载作业时信号遮挡、衰减和多径效应频繁发生,进而造成点云数据精度严重降低,如何对复杂环境下的点云数据进行分析和纠正就显得至关重要.现有的质量分析方法多从测距误差、仪器安装误差和数据处理误差方面出发,虽然可以在一定程度上改化数据,但在如何快速定位出分...     

冲击反循环钻进工艺在大直径钻孔灌注桩施工中的应用

主要介绍了冲击反循环钻进工艺原理、适用范围、特点以及在工作中的应用效果等.     

面向对象空间数据组织与管理的初步实现

通过分析3种传统数据模型的特点,得出它们在管理地理复杂对象方面的局限性,从而引出了面向对象数据模型。本文利用面向对象数据模型中的各种操作,以基本地理对象为基础构建复杂地理对象,并且在VC 6.0平台上实现了面向对象几何数据模型。     

知识产权贸易下的全球地缘科技格局及其演化

中国崛起,关键在于科技崛起。在当前技术针对与封锁的国际环境中,探讨建构以中国为核心的全球创新网络和科学制定中国未来科技战略是当前创新地理学和地缘政治学交叉之下研究的重点课题,而明晰全球地缘科技格局及其演变过程则是基础所在。本文基于2001—2015年全球国家（地区）间的知识产权进出口数据,在研究全球知识产权贸易格局和网络结构的基础上,探讨了全球地缘科技体系的时空演化特征,得出以下结论：① 全球知识产权贸易网络两极分化显著,是一典型的小世界网络,以美国为核心的金字塔结构不断夯实;② 基于敏感性和脆弱性模型阐释的全球知识产权贸易的非对称依赖性进一步验证了美国是全球地缘科技格局的核心,且其核心地位不断巩固和加强。     

1985年以来中国大陆沿海集装箱港口体系位序-规模分布及其网络联系

21世纪以来,中国大陆众多沿海城市纷纷转型为港口城市,港口区域化态势明显,港口发展呈现新的竞合关系。运用位序-规模法则与复杂网络模型,从规模结构、航运网络两方面刻画1985年以来中国大陆沿海集装箱港口体系的区域化特征。结果表明：① 港口体系日趋完善,位序-规模分布更加明显;发展演化呈低级均衡,明显集中化及相对分散化三个阶段,围绕世界级枢纽港形成区域集聚和群内扩散的空间格局。② 港口航运网络小世界特征得到强化,不同类型港口航线网络特性变化差异明显。枢纽港以广度上升深度下降、中转功能上升为主;大型港口变化较为复杂,超过一半的大型港口腹地引致特征明显,中转功能较弱;地方港呈现两极分化态势,大部分港口在航线网络深度、广度与辐射能力等多方面得到提升,少部分港口则明显萎缩。③ 以班轮航线为载体的物流网络推动港口区域化内在联系更加紧密,轴-辐特征得到强化,整个网络效率大为提升。从社会网络分析软件（UCINET）呈现的最强联系航线看,沿海集装箱航运网络已由局部网络转变为统一的双层轴-辐网络,全国性的港口网络联系水平大幅提升,区域航运网络与港口群存在空间错位而非一一对应。     

福建省复杂地形下旬平均气温分布式模拟

为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集,利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料,基于数字高程模型（DEM）数据,综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响,模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明：1）常规站验证结果显示：各旬气温绝对误差平均值（MAE）最小为0.46℃,最大为2.3℃,全年平均为0.87℃;加密站验证结果显示,MAE最大为2.3℃,最小0.5℃,全年平均为0.96℃。2）模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内,旬均温受纬度影响较大,由北至南气温逐渐升高,沿海地区旬均温整体高于内陆,山区旬均温明显较低;局地范围内,各坡向上气温差异显著,海拔越高、坡度越大,差异越明显;地形因子对旬平均温的影响具有季节差异,具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大,秋季次之,春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。     

GDELT数据网络化挖掘与国际关系分析

21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、安全、外交等带来了深刻变化。这些变化对中国的内外政策产生了重大影响。全面及时地分析国际关系及其变化特征,对于中国的经济和外交发展规划具有重要参考价值。国际关系研究具有复杂性、及时性、时空性等特点,迫切需要时空大数据分析技术为其提供新的思路和技术手段。大众媒体如报纸、广播等记录着世界上发生的各种各样的事件,蕴含着丰富的信息,相对于记录个人活动的社交媒体数据,其更加适合于对人类社会进行大规模和长时间的分析。GDELT是一个免费开放的新闻数据库,它实时监测世界上印刷、广播、网络媒体中的新闻,对其进行文本分析并提取出人物、地点、组织和事件等关键信息。本文利用复杂网络的理论和方法对GDELT进行网络化挖掘并进一步分析国家关系。首先利用该数据构建国家交互网络,然后通过网络特征统计分析国家之间的交互关系,最后探测国家冲突事件交互网络的时序变化。研究发现：① 国家交互网络具有无标度特性,网络连接在整体和局部上都呈现出不均匀性,少数国家与其他国家有大量交互,大多数国家与其他国家的交互很少;一个国家与少数国家有大量交互,而与大多数国家的交互很少。② 国家冲突事件交互网络的突然变化往往对应一些重大事件。本文的研究可以为大数据时代的国际关系探索提供一个新的视角,同时也为新闻媒体数据的分析提供参考。