Geometric-constrained multi-view image matching method based on semi-global optimization

Targeting at a reliable image matching of multiple remote sensing images for the generation of digital surface models, this paper presents a geometric-constrained multi-view image matching method, based on an energy minimization framework. By employing a geometrical constraint, the cost value of the energy function was calculated from multiple images, and the cost value was aggregated in an image space using a semi-global optimization approach. A homography transform parameter calculation method is proposed for fast calculation of projection pixel on each image when calculating cost values. It is based on the known interior orientation parameters, exterior orientation parameters, and a given elevation value. For an efficient and reliable processing of multiple remote sensing images, the proposed matching method was performed via a coarse-to-fine strategy through image pyramid. Three sets of airborne remote sensing images were used to evaluate the performance of the proposed method. Results reveal that the multi-view image matching can improve matching reliability. Moreover, the experimental results show that the proposed method performs better than traditional methods.     

Modelling coastal land use change by incorporating spatial autocorrelation into cellular automata models

This paper presents a spatial autoregressive (SAR) method-based cellular automata (termed SAR-CA) model to simulate coastal land use change, by incorporating spatial autocorrelation into transition rules. The model captures the spatial relationships between explained and explanatory variables and then integrates them into CA transition rules. A conventional CA model (LogCA) based on logistic regression (LR) was studied as a comparison. These two CA models were applied to simulate urban land use change of coastal regions in Ningbo of China from 2000 to 2015. Compared to the LR method, the SAR model yielded smaller accumulated residuals that showed a random distribution in fitting the CA transition rules. The better-fitting SAR model performed well in simulating urban land use change and scored an overall accuracy of 85.3%, improving on the LogCA model by 3.6%. Landscape metrics showed that the pattern generated by the SAR-CA model has less difference with the observed pattern.     

Novel fusion approach on automatic object extraction from spatial data: case study Worldview-2 and TOPO5000

The automatic extraction of information content from remotely sensed data is always challenging. We suggest a novel fusion approach to improve the extraction of this information from mono-satellite images. A Worldview-2 (WV-2) pan-sharpened image and a 1/5000-scaled topographic vector map (TOPO5000) were used as the sample data. Firstly, the buildings and roads were manually extracted from WV-2 to point out the maximum extractable information content. Subsequently, object-based automatic extractions were performed. After achieving two-dimensional results, a normalized digital surface model (nDSM) was generated from the underlying digital aerial photos of TOPO5000, and the automatic extraction was repeated by fusion with the nDSM to include individual object heights as an additional band for classification. The contribution was tested by precision, completeness and overall quality. Novel fusion technique increased the success of automatic extraction by 7% for the number of buildings and by 23% for the length of roads.     

湖北宜昌重要地质遗迹资源特征及发展模式探讨

本文系统总结了湖北宜昌地区省级及省级以上地质遗迹资源,认为该地区地质遗迹分布规律主要可概括为两个方面,一是受控于地形和河流的综合作用,以各类地貌景观遗迹为特点;二是各个地质时代地层剖面齐全,古生物化石产地聚集。其中可归类为世界级地质遗迹点为5个,均以“古生物化石”为核心,分别为三峡地区埃迪卡拉生物群、长阳寒武纪清江生物群、黄花场中奥陶统大坪阶“金钉子”、王家湾上奥陶统赫南特阶“金钉子”和远安三叠系南漳—远安动物群。立足于此,文中首次详细总结了这些地质遗迹点的化石代表、科学及科普意义,并从地质遗迹自身保护和应用方式、地质遗迹载体、地学研学、地质文化的传播和文创科普产品5个方面对古生物地质遗迹资源的发展模式进行了详细探讨,从而为宜昌地区全域地质遗迹开发和旅游提供新思路。     

磁法三维建模在龙王沟磁铁矿勘探中的应用

以龙王沟磁铁矿高精度磁测数据为基础,采用小波多尺度分解方法,对化极后的磁法数据进行多尺度分解,通过功率谱法计算小波多尺度分解后的各阶细节异常的场源深度。结合地形、地质及钻孔资料,采用2.5D人机交互反演对磁测剖面上的磁铁矿体进行拟合,利用Golden Software公司开发的Voxler软件,在虚拟三维环境下实现二维小波多尺度分解数据的可视化,建立三维地质体模型,直观的预测磁铁矿体的空间范围和分布形态,实现地质、物探和地上、地下信息一体化集成展示,进行专业分析评价和辅助决策,可以有效的提高地质找矿效果。     

中国西部寒区流域冰川水文调节功能研究

冰川作为固体水库以“削峰填谷”的形式显著调节径流丰枯变化,冰川的水文调节功能对于中国西北干旱区至关重要。使用现有VIC-CAS模型模拟得到中国西部寒区2014—2100年径流预估数据,从趋势和波动变化相结合的视角,基于径流变差系数法,构建了冰川水文调节指数（Glacier_R）,分析了9个寒区流域冰川径流变化的稳定性,详细剖析了历史时期（1971—2010年）和未来到21世纪末这些流域冰川水文调节功能的强弱变化。结果表明：历史时期及RCP2.6和RCP4.5情景下,除长江流域外,青藏高原其余流域的冰川径流减小时间节点为2020s,西北内陆河流域则为2010s。历史时期及RCP2.6和RCP4.5情景下至21世纪末,尽管西部寒区大部分流域的冰川径流呈减少趋势,但波动幅度减小或无明显变化,冰川径流稳定性增强或无变化。总体上,西北内陆河流域的冰川水文调节功能较高,青藏高原流域的冰川水文调节功能较低。RCP2.6和RCP4.5情景下,至21世纪末,西部寒区各流域冰川水文调节功能均呈现减弱趋势,西北内陆河流域减弱更加显著,如RCP4.5情景下,木扎提河冰川水文调节功能降幅达25.4%,而青藏高原各流域的冰川水文调节功能一直处于较低水平。从年代际变化来看,1970s—2010s是寒区流域冰川水文调节功能较强的时期,1980s和2000s两个时段冰川水文调节功能尤强;RCP2.6和RCP4.5情景下,未来到21世纪末,冰川调节功能明显减弱。减弱的时间节点不同,最早为1970s,最晚为2020s。     

冻土机械切削破碎机理的研究进展

冻土开挖困难、破碎效率低是高寒地区工程建设、地基施工等面临的技术难题。冻土机械切削破碎是冻土开挖的主要方法,其机理研究是提高冻土破碎效率的前提和基础。首先总结了温度、含水率、围压等对冻土复杂力学特性的影响,进而调研分析了冻土机械切削破碎的典型切削力学模型,发现冻土切削机械破碎模式不仅与冻土力学特性密切相关,也与切削参数和刀具结构直接相关,冻土切削过程中存在着最优的切削前角（30°~60°）,且深切削和浅切削时冻土内部受力方式存在差异也会导致破坏形式的不同;温度、含水率、围压所造成的冻土力学性能变化会直接导致冻土破坏过程和切削破碎机理的改变,冻土强度随着温度降低表现出先升高然后保持稳定的特性,随着含水率升高呈现出先升高后降低的趋势,冻土破碎存在脆性、塑脆过渡及塑性等不同破坏形式。通过系统总结冻土切削破碎机理研究进展,进一步明确了冻土力学性质主要影响因素、变化特点及其切削破坏损伤特征,为冻土机械切削破碎的切削参数和切削具结构优化提供了设计依据。     

滑坡碎屑化运动物理模型相似材料特性研究

高速远程滑坡物理模型试验中,岩石相似材料的选择是模型试验成功的关键,然而目前滑坡相似材料强度高、难以在缩尺试验中模拟滑坡破碎过程。以重晶石、石英砂为骨料,石膏为胶结剂,羧甲基纤维素钠、甘油、水作为辅助材料,进行可破碎岩石相似材料的配比试验。采用控制变量法研究重晶石与石英砂比例（重石比）、骨料与胶结物比例（骨胶比）、羧甲基纤维素钠含量、拌合水量、甘油含量对相似材料物理力学性质的影响。试验结果表明:所有配比情况下各相似材料物理力学参数的范围分别为单轴抗压强度为0.12～1.47 MPa,弹性模量为25.51～148.12 MPa,黏聚力为1.63～87.39 kPa,内摩擦角为22.70°～35.89°,脆性指标主要分布在0.033～0.145之间;重石比主要控制岩石相似材料的内摩擦角;骨胶比减小,对应的黏聚力和内摩擦角先增大后减小;羧甲基纤维素钠对材料的单轴抗压强度、弹性模量、黏聚力等材料的力学特性以及材料的脆性指标影响均比较大,其中对单轴抗压强度的影响最大。因此,控制羧甲基纤维素钠和拌合水量的含量,并合理调节重石比与骨胶比,在相似比约为1∶600的试验尺度下,最终确定了适用于高速远程滑坡碎屑化过程模拟的低强度高脆性岩石相似材料的配比区间。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。