雷波县小沟磷矿床风化带特征研究

雷波县小沟磷矿床为一超大型矿床,矿石主要工业类型为混合型矿石,矿石矿物成分较简单。受地表风化影响,矿石往往具"表富深贫"特征。通过各项探矿工程控制,基本查明了风化带矿石矿物及组份特征,探索研究风化带深度及分布范围,综合分析矿区风化带影响因素。     

莲花山磷矿岩矿鉴定和测试与化学分析结果对比

岩矿鉴定和X光粉晶衍射测试、镜下鉴定及化学分析存在各自的独特性和局限性。为了进一步查明莲花山磷矿矿物组合特征,对结果进行了对比分析,综合确定的矿物组合为:Ph1和Ph2磷块岩主要为胶磷矿和氟磷灰石,次为白云石;Ph3磷块岩主要为胶磷矿和氟磷灰石,次为石英和白云石。胶磷矿是粒度极细的氟磷灰石。3个层位磷块岩均含少量有机质和陆源碎屑矿物,Ph1和Ph3磷块岩含少量细脉状矿物。     

江西兴国均村-高兴地区氟水文地球化学特征研究

氟广泛分布于地下水且与人体健康相关,世界上许多国家和地区均存在高氟水。本文以江西省均村-高兴地区为例,结合区域水文地质调查成果开展地下水中氟水文地球化学特征研究,探讨研究区地下水中F-的分布特征与来源。对研究区4个地下水系统中的442个地下水样品的F-、Ca²⁺、HCO_3^-浓度及pH值、TDS等进行分析,研究认为各地下水系统地下水中的F-浓度与Ca²⁺浓度、HCO_3^-浓度、pH值、TDS正相关,含氟矿物的溶解是地下水中氟的主要来源,较强烈的地下水交替条件及弱酸性的地下水特征是导致地下水中氟浓度低的重要原因。     

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。     

地理本体驱动的遥感影像面向对象分析方法

针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。     

适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法

邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。     

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。     

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。     

结合Steger方法和影像分类的道路中心线提取

针对直接利用监督分类结果提取道路中心线过程过于复杂的问题,研究一种综合利用Steger方法和影像分类结果的道路中心线提取新策略。以影像分类结果从Steger方法获取的条带中心线中初步筛选出候选道路中心线段,根据道路的连续性和方向的一致性进行合理延伸、连接,即可实现道路中心线提取。实验证明,提取的道路中心线在完整率、准确率和提取质量方面精度较高,并在一定程度上解决了道路断裂问题。     

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。