PCR-SPA-MC模型在滑坡稳定性分析中的应用

破坏概率与随机模拟理论在滑坡稳定性分析中得到了广泛地应用。然而,通过对传统破坏概率与随机模拟方法的具体操作发现,其没有考虑到因素相关性的影响,由此笔者引入主成分-逐步回归算法, 建立了PCR-SPA-MC耦合模型。并结合巴东县赵树岭滑坡研究,进行了工程实例分析。分析表明,PCR-SPA-MC模型给出的结果比传统破坏概率法得出的结果更为理想。     

卫星遥感反演土壤水分研究综述

土壤水分是影响地表过程的核心变量之一。精准地测量土壤水分及其时空分布,长期以来是定量遥感研究领域的难点问题。简要回顾基于光学、被动微波、主动微波和多传感器联合反演等卫星遥感反演土壤水分的主要反演算法、存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用土壤水分反演算法所形成的3种主要全球土壤水分数据集,包括欧洲气象业务卫星（ERS/MetOp）数据集、高级微波扫描辐射计（AMSR-E）数据集、土壤湿度与海洋盐分卫星（SMOS）数据集,并结合目前存在的问题探讨卫星遥感反演土壤水分研究的发展趋势。     

投影寻踪门限回归模型在年径流预测中的应用

为预测年径流这类同维复杂动力系统，提出了投影寻踪门限回归（PPTR）模型。构造了新的投影指标函数，用门限回归（TR）模型描述投影值与预测对象间的非线性关系，并用实码加速遗传算法优化投影指标指数函数和TR模型参数。实例的计算结果表明，用PPTR模型预测年径流是可行而有效的。PPRT模型简便、适用性强，克服了目前投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点，有利投影寻踪方法的推广应用，为解决高维非线性复杂预测问题提供了新途径。     

自适应非线性有限元的多重网格法求解及应用

描述了非线性自适应有限元的多重网格法求解过程。 通过算例说明了方法的有效性以及自适应多重网格有限元用于开挖施工过程模拟分析的优越性。     

多源数据融合技术及其在地质矿产调查中应用

针对地质矿产调查的特点,介绍了多源数据融合技术的概念、基本方法,总结归纳了其在地质矿产调查中工作流程、实施步骤、注意事项,分析了多源数据融合技术在地质矿产调查中的应用意义。结合新疆黑山岭东南一带1：50000区域地质矿产调查项目,采用多源数据融合技术,在构造信息和矿化蚀变信息提取中,对遥感图像数据和地质、地球物理、地球化学数据进行了融合处理和叠合显示,取得了较好的地质效果。     

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GA-SVM封装算法的高光谱数据特征选择

封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。     

基于快速流式算法的局部余弦相似属性

相似性是一种常用的衡量不同图像之间差异程度的属性,广泛应用于地震数据处理环节.由于地震数据本质上是非平稳的,局部相似性比全局相似性更适用于刻画地震数据的时-空变化特征.现有的局部相似属性可以通过正则化最小二乘问题进行计算,但是其计算过程需要大量的计算时间和数据存储空间,难以适应当前的海量数据处理任务.本文提出了一种基于快速流式算法的局部余弦相似性计算方法,其采取局部数据递推的模式,避免迭代算法带来的计算负担,在保证计算精度的前提下能够快速地表征不同数据之间的差异.流式局部余弦相似性可以用于解决不同的地震数据处理问题,包括叠前地震数据加权叠加、多波多分量数据纵横波速度比估计以及基于构造预测的断层检测,更加适用于现阶段的宽方位角和高密度采集数据的处理流程.理论模型和实际数据测试结果可以验证流式局部余弦相似性算法的效率优势和解决不同地震数据处理问题的有效性.

     

基于交替方向乘子算法的二维磁异常稀疏反演

磁异常反演是获取地下场源磁化率分布的重要手段之一,在地球勘探中扮演着重要角色.在磁异常反演中,对比光滑反演,稀疏反演的结果具有边界分明,物性参数分布集中的特点,更符合实际情况.针对稀疏反演,本文首先构建了具有代表性的基于L₁范数目标函数,利用交替方向乘子算法可分离凸函数的特点,将极小化L₁范数的优化问题分解为一系列的子问题,通过对子问题求解获得原问题的解;为了增强交替方向乘子算法的适应性,本文结合广义软阈值函数将交替方向乘子法推广于L_p（0 < p < 1）范数的反演中.为了验证本文提出的算法的有效性,采用了三种常规模型进行模拟实验.与基于L₂范数的反演算法进行实验对比,结果表明,本文算法得到了边界清晰,磁化率分布更集中的反演结果.最后,将基于交替方向乘子算法的L₁和L_p（0 < p < 1）范数的反演应用到青海省尕林格铁矿保护区获得的实际磁异常数据中,获得了较为符合实际地质情况的稀疏反演结果.

     

基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法

针对具有预测功能的矢量数据压缩方法效率低下的问题,提出一种基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法。在预测区域内利用扇形筛选法,能显著减少待选点,从而提高压缩效率。实验结果证明,该方法的效率与改进前方法相比提升了30%~40%。此外,与传统的Douglas-Peucker算法相比,该方法在相同阈值下可以得到更大的压缩比,且在较小阈值下具有更高的计算效率。