基于球坐标系下有限差分的地磁测深三维正演

为了计算全球尺度电磁感应的响应,本文介绍地磁测深频率域三维正演。正演算法采用球坐标系下的交错网格有限差分方法,从Maxwell方程的积分形式出发,采用PARDISO对离散后的方程组求解,避免了迭代求解的散度校正。为了验证本文结果的正确性和精度,与前人的有限元和有限差分方法进行了对比,一维层状模型的三维交错网格有限差分数值结果和解析解相对误差小于5%,双半球模型的计算结果与前人的计算结果完全吻合。三维"棋盘模型"计算表明磁场分量对异常体的大小和位置具有很好的分辨能力。     

中国南极长城站测绘基准系统的建立

经1985年12月～1987年3月,三年度夏测绘科学考察,在中国南极长城站地区建立了一套完整的、精确的测绘基准系统。它包括大地坐标系统、高程系统和重力参考系统。本文叙述了建立这些基准系统的方法和数学模型,并分析了测量精度。     

一种快捷的坐标解算方法

提出一种基于AutoCAD的坐标解算方法,介绍了利用几何作图方式完成测边交会、边角交会、后方交会的坐标解算步骤。该方法简便快捷,克服了因函数计算而造成的误差传播,同时,为地形图测绘和施工放线的快速设站提供了有利条件。     

一种山地可持续利用评价方法

建立了山地可持续利用评价的调协度模型,提出了山地可持续利用评价指标体系的基本框架,介绍了温州山地利用系统评价过程与结果,并对该评价模型的适用性,可信度等进行了分析。     

在较陡地形下对地形σ坐标的中尺度大气控制方程的修正

通过比较常用地形σ坐标的流体静力中尺度大气控制方程的一般导出与利用张量分析法的导出,分析了前者只限用于很小地形坡度的原因。根据后者对前者作了修正,给出适用于较陡地形坡度的流体静力控制方程。并借助修正了的Ｐｉｅｌｋｅ数值模式模拟气流过山的流场特征,说明修正的作用与意义。     

Computation of strain and rotation tensor as well as their uncertainties for small arrays in spherical coordinate system

Based on Taylor series expansion and strain components expressions of elastic mechanics, we derive formulae of strain and rotation tensor for small arrays in spherical coordinates system. By linearization process of the formulae, we also derive expressions of strain components and Euler vector uncertainties respectively for subnets using the law of error propagation. Taking GPS velocity field in Sichuan-Yunnan area as an example, we compute dilation rate and maximum shear strain rate field using the above procedure, and their characteristics are preliminarily car- ried on. Limits of the strain model for small array are also discussed. We make detailed explanations on small array method and the choice of small arrays. How to set weights of GPS observations are further discussed. Moreover relationship between strain and radius of GPS subnets is also analyzed.     

地震监测模拟记录图纸数字化

大量地震监测模拟记录图纸面临腐烂和损坏,模拟记录资料数字化是挽救此成果的一种办法,在模拟记录图纸中,代表时点的纵轴线存在直线轴和曲线轴2种类型。为实现地震监测模拟记录图纸数字化,分析并提出轴线、记录曲线的数字化解决方法,基于Matlab实现影像读取、图像旋转、轴线匹配、曲线跟踪、数值转换、导出"时点—测量值"数据表等功能,并通过实例展现模拟图纸数字化成果,为验证成果的可靠性,将数字化与人工读取成果进行比较,发现二者具有一致性。     

空间信息感知语义分割模型的高分辨率遥感影像道路提取

道路信息自动化提取已经成为遥感领域热门的研究方向,而基于深度学习的遥感影像道路信息提取方法已经取得了许多成果。但由于受到网络中卷积和池化等操作的影响,基于深度学习的道路提取方法存在着空间特征和地物细节信息丢失等问题,造成许多误提现象。针对此问题,本文设计了一种改进的道路提取语义分割网络模型,该网络以改进的ResNet网络为主体,并引入坐标卷积和全局信息增强模块,用于增强空间信息和全局上下文信息的感知能力,突出道路边缘特征进而确保道路分类的精确性。本文方法在公开道路数据集和高分数据集上获得了显著的提取效果,与其它方法相比取得了明显提高;并且,在一定程度上减少了树木、建筑阴影等自然场景因素遮挡的影响,可以完整准确地提取出道路;此外,模型对多尺度道路也可以实现有效地提取。     

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