基于相干特征的岩石薄片序列图像边缘提取及颗粒分割

针对岩石颗粒边缘模糊、结构复杂的特点,为了更有效地识别颗粒边缘,在基于特征值的C3相干算法的基础上,融合多尺度和多角度的特征表达,提出了一种改进的C3相干算法。该算法综合考虑岩石薄片图像角度域光学特征、空间尺度信息和各向异性信息,能更有效地表征颗粒边缘特征,表现出对复杂矿物结构的适应能力。在采集的岩石薄片正交偏光图像上验证提出的算法,实验结果表明,与原生C3相干算法相比,改进后的C3相干算法在全局图像上的方差和灰度差分乘积分别提升了68.41%和22.91%,信息熵下降了21.61%。     

基于决策树特征提取的支持向量机在岩性分类中的应用

由于支持向量机属于黑箱模型,因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择,而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题,本文将决策树和支持向量机结合,通过决策树的建立,在考虑特征重要性的前提下,利用树节点的高度对特征进行提取,并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明:通过决策树的特征提取,减少了支持向量机模型的输入特征,从而有效控制了模型的复杂度,使得模型更加稳定并具有更高的分类精度,测试集精度能够提升10%以上。     

C18固相膜萃取-气相色谱法测定饮用水中12种有机氯农药

利用C18固相萃取膜提取水样，气相色谱法（电子捕获检测器）测定饮用水中12种有机氯农药。对洗脱液、水样pH值、萃取压力等条件进行了优化选择，并与液-液萃取做了比较。结果表明，与液-液萃取相比，固相膜萃取具有操作简单、富集倍数高、节省溶剂和耗时短等优点，是萃取水中有机氯农药的有效方法。12种有机氯农药的回收率为85．97％～127．7％，相对标准偏差（RSD，n=5）为4．74％～12．2％，方法检出限为0．014～0．047μg/L。     

基于DEM的洪泛平原湿地数字水系提取研究

为了研究探索洪泛平原湿地区域基于DEM的地表水要素数字特征,采用ArcGIS9.0的Hydro Arc Tools模块,配合改进升值裂开算法编制的程序在三江平原洪河保护区1:1万比例尺的DEM基础上进行了数字水系提取研究,将研究区划分为6个数字集水区,提取出以沃绿兰河-浓江河为主的数字河网,以及大小82处泡沼和洼地。研究表明,在保持高精度DEM前提下,数字地表水系统可以通过基于DEM自动提取出来,但是存在河道偏移以及河网形态失真等问题,需要在进行数字提取前后进行多次修正。在DEM数字高程预处理过程中保持高程信息的水文特征不丢失,以及发展专业处理平坦区域和低洼地域的有效算法,将是进一步提高洪泛平原湿地区域数字水系提取效率和精度的关键。     

高分辨率遥感影像在岩墙地质体信息提取中的应用

高分辨率遥感影像可明显表现地物的几何结构和纹理特征,从而使得在较小空间尺度上观察地物细节变化、进行大比例尺遥感制图成为可能。利用高分辨率QuickBird遥感影像,对新疆巴楚县麻扎尔塔格山地区的岩墙进行计算机辅助地质解译,共获得1227条岩墙。结合GIS空间分析方法获得了解译岩墙长度、走向分布等特征。结果表明:该地区76%的解译岩墙走向为NNW(135°~180°);QuickBird能够满足1∶2.5万地质调查的要求;通过地质分析综合解译结果获得了麻扎尔塔格岩体内部存在发育岩墙、岩墙形成应晚于内部的正长岩体的新认识。探讨并验证了高分辨率遥感影像在中小规模地质体解译中的可行性和有效性。     

基于ALBERT模型的园林植物知识实体与关系抽取方法

园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持.植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节.针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建.针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语...     

基于SPE与SPATT的水体中麻痹性贝类毒素检测方法构建与应用

为实现麻痹性贝类毒素(paralytic shellfish poisoning,PSP)的实时监控与提前预警,本研究构建了基于固相萃取技术(solid phase extraction,SPE)与固相吸附毒素跟踪技术(solid phase adsorption toxin tracking,SPATT)的水体中PSP检测方法,重点优化了吸附材料及前处理方法,评价了回收率、检出限等指标,并将方法应用于2019年春季秦皇岛山海关海域PSP消长过程的监测中,比较评估了两种方法的监控预警效果。结果表明:SPE方法选用ENVI-Carb 500mg/6mL固相萃取柱,过样体积为50mL,13种PSP组分的平均回收率为82.2%±10.0%、检出限为4.0-20.0ng/L;SPATT方法选用SP207大孔吸附树脂,洗脱时间为静置Id最佳,整体回收率约为9.2%;在实际应用中,结合产毒藻密度及贻贝富集毒素含量的变化,发现SPE方法的检测结果可实时表征海域PSP风险状况,对于贻贝中PSP的预警效果也显著优于SAPTT方法,后者不仅因监控方式相对滞后一个监测周期,且灵敏度及准确性均较差。对于秦皇岛...     

中国洪水灾害风险区划及其成因分析

洪涝灾害发生过程中观测数据多源异构（遥感影像、社交媒体文本、地理信息数据等）,难以利用互补优势融合应用于风险评估和提供决策知识。研究基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建方法,融合抽取遥感影像与社交媒体文本知识,形成多模态洪涝灾害知识图谱。基于自顶向下的方法细分领域概念,构建洪涝灾害领域本体层。通过深度残差全卷积神经网络对遥感影像进行智能解译,利用地理逆编码将影像解译信息转化为文本,实现影像信息到文本知识的转化。基于命名实体识别技术与关系抽取技术对社交媒体文本数据进行知识抽取。通过训练词向量,利用语义相似度计算关联文本知识与影像知识,实现多模态数据知识统一表达。以中国湖北省洪涝灾害为例,该方法将多源异构的数据高效转化为知识并进行关联,形成领域知识图谱,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。在灾害不同时期提供相应应急措施,并且通过关联农业受灾面积、农作物类型、农作物价值实现湖北省洪涝灾害评估。该方法结合深度遥感解译、文本知识抽取技术以及语义相似度计算,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。

     

激光扫描多三维视图的全自动无缝镶嵌

三维激光扫描点云在建筑物场景配准中存在同名特征难以区分、投票匹配算法复杂度高等问题。为此,提出了一种基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法。平面基元组被定义为具有近似相同法向量的点云面集合。该方法从点云中提取平面基元,根据平面法向量方向,划分平面基元组,然后借助基元组搜索同名平面,利用单位四元数法估计转换参数。实验结果表明,该方法适用于建筑物场景,能够实现点云的自动配准。     

高分辨率遥感影像耕地提取研究进展与展望

深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）在高分辨率遥感图像自动道路提取领域被广泛应用,但现有方法难以对预测结果中像素间的上下文关系建模。针对此问题,已有研究利用全连接条件随机场(fully connected conditional random field,FullCRF）结合上下文信息对语义分割结果进行二次优化,但无法有效改善道路结构不连续问题。为改善道路结构的完整性,提出一种结合DCNN的短距条件随机场模型（short range conditional random field,SRCRF）,SRCRF利用DCNN强大的特征提取能力并控制FullCRF的推理范围缓解过度平滑现象,解决道路提取结果中的结构不连续、不完整问题。实验结果表明,在Zimbawe-Roads数据集与Cheng-Roads数据集中,SRCRF的F1分数相比DCNN分别上升约4.01%、3.73%,相比FullCRF分别上升约3.25%、2.28%。