AS350B3型直升机在中高山航空物探测量中的优势

中高山地区作业的航空地球物理勘探飞行器需要有高原适航性。通过对比空中国王350ER在起降条件、最大升限、最大续航能力及高原机动能力等特点,提出了在中高山地区的低高度、大比例尺的航空地球物理勘探飞行器的选型原则及飞行方法。通过甘肃某测区的实际测量飞行验证了该原则和方法的可行性。分析结果显示,AS350B3型直升机在中高山地区作业时表现出的实际飞行性能满足在该类型区域低高度、大比例尺的航空地球物理勘探的要求。     

基于航空重磁特征对突泉盆地构造的认识

为获取突泉盆地航空物探基础地质资料,为油气调查评价提供参考,中国国土资源航空物探遥感中心在该盆地开展了1:10万航空重磁综合调查工作。利用最新的航空重磁资料及实测岩石物性数据,对突泉盆地及其邻区重磁异常特征进行研究,分析航空重磁异常与地层展布、断裂活动、岩浆岩体的分布关系,重点探讨盆地的基底性质。结果表明,研究区航空重力异常与航磁异常在强度、范围、形态、梯度和走向等方面具有一定的规律性,该区断裂体系分布与重磁场特征明显相关,NNE-NE向、NW向及NE向3组断裂明显控制盆地沉积岩体及岩浆岩体的展布,盆地基底由下古生界浅变质岩系和前古生界中等变质岩系构成。     

航空重力弱信号提取的卡尔曼滤波方法研究

航空重力测量以飞机为载体对重力场数据进行采集.由于气流、飞行状态及机体自身振动等因素的影响,航空重力测量原始数据含有大量的噪声,信噪比高达上万级分之一,因此从原始测量数据中获取弱小重力信号成为航空重力测量系统发展的一个技术难题.本文针对航空重力测量系统将通用卡尔曼滤波公式进行了适应性调整,建立了航空重力异常的数学模型,...     

南极纳尔逊冰川土壤中微生物的群落结构及其代谢特征研究

冰川土壤中的微生物是冰冻圈生态系统中的重要组成部分。南极纳尔逊冰川四周环海,临近海洋的物质输送和其他因素扰动改变了近岸土壤中部分理化因子,从而对土壤中的微生物群落产生影响。本研究采集了南极纳尔逊冰川不同近海距离处的土壤样品,并对其进行了细菌和古菌V4区扩增子测序以及宏基因组测序,探讨了不同近海距离的冰川土壤中的微生物群落结构和代谢潜能。物种多样性结果显示,不同位点的土壤微生物群落组成有所差异,但变形菌门、放线菌门、拟杆菌门等在冰川土壤样品中普遍存在且相对丰度较高。宏基因组分析结果显示,不同近海距离的冰川土壤微生物群落的功能基因分布不同,且能量代谢和跨膜运输等代谢途径的基因的丰度随着采样位点远离海洋而降低。冰川土壤中碳、氮、硫代谢分别以还原性柠檬酸循环、反硝化、同化硫酸盐还原途径为主,其中反硝化途径基因在所有样品中丰度较高。通过分箱组装获得了含有反硝化功能基因的基因组bin＿71,并重构了其核心的代谢通路。本研究初步揭示了南极纳尔逊冰川土壤中微生物的群落结构及代谢潜能,为后续南极冰川土壤新物种的发现、功能基因的挖掘、以及探究全球气候变暖下海洋对沿海生态系统的影响提供了基础数据。     

旋翼无人机载激光雷达在农村不动产权籍调查中的应用

我国越来越重视农村的发展,目前各地都在积极开展农村不动产权籍调查工作,该工作时间紧迫,对数据精度要求较高。在农村不动产权籍调查中,本文针对传统外业全野外调绘所带来的低效率问题,提出了利用旋翼无人机载激光雷达进行调绘的方法,并且通过实例验证了该方法相较于传统测绘方式能够提高测绘的效率且测绘精度符合最终要求。     

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。     

基于TerrSolid对机载雷达DEM重提取方法研究

DEM的提取是激光雷达数据采集的重要用途之一,但由于目前算法的局限性,无法高精度地自动分类,如何在算法分类的基础上重新进行人工分类,以一定的原则和标准进行重提取从而得到更高精度的DEM,仍然是专业领域的一大难题。本文对某.LAS数据重提取,极大提高了其DEM的精度,为今后相关单位和个人使用TerrSolid软件对机载雷达DEM重提取提供一些经验。     

无人机机载LiDAR在沿海滩涂大比例尺地形测绘中的应用

以南京市以下长江12.5 m深水航道建设工程中的白茆沙整治建筑物工程的年度监测为例,介绍了利用无人机航摄和机载LiDAR技术进行大比例尺高精度的滩涂地理信息数据采集的关键技术。研究案例表明,采用无人机搭载数码相机和LiDAR联合进行数据采集,在小区域、通行困难地区的高分辨率影像和地面高程数据快速获取方面具有明显优势,为沿海滩涂开发中的工程用图测绘工作提供了一种新的有效快捷的技术手段。     

机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨

结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。