VLL方法在自动获取建筑物高程中的应用

铅垂线轨迹法(VLL,Vertical Line Locus)是一种直接解求高程的方法,将该方法加以改进,并将其应用在建筑物高程信息的获取中,实现了自动批量获取建筑物高程信息的目的,并具有一定的精度。实验表明,该方法效率较高,可靠性较好。     

利用暗记特征鉴别彩色激光打印复制文件

为了解决计算机打印文档的自动鉴别问题,提出了Gabor特征结合稀疏表示的计算机激光打印文档鉴别算法。针对激光打印文档字符墨粉堆积纹理,提取字符图像的Gabor幅值特征,并将提取的特征进行主成分分析;最后利用不同的分类识别算法,对打印文档进行分类鉴别。在自建数据库上的实验结果表明了本文算法的有效性,打印文档源打印机准确鉴别率可达94.74%。     

甘肃北山及其邻区钨钼化探异常特征及其成矿规律

采用趋势面分析方法对甘肃北山1∶20万化探数据进行了处理后,所圈定出的一批W、Sn、Mo、Bi趋势剩余异常,不论从其空间分布特征、元素组合特征、与地层岩性、断裂构造、岩浆岩的关系分析,还是与已知矿床(点)的吻合对应情况来看,都与研究区地质情况吻合较好.通过典型矿床地质特征的论述后指出,北山地区钨钼矿的产出,W、Sn、Mo、Bi趋势剩余异常的空间展布受地层岩性、断裂构造、岩浆岩控制明显.不同的大地构造环境和不同的构造演化阶段决定了本区地层、构造、岩浆岩的产出特征,进而决定了本区W、Sn、Mo、Bi趋势剩余异常的组合及产出特征,当上述3个条件耦合在一起时,则形成规模大、类型复杂、有用组分多的中一大型多金属矿床.同时,在一些老矿区及其周边圈定了一批W、Sn、Mo、Bi趋势剩余异常,异常形态规整,趋势剩余明显,建议加强老矿区的综合研究工作,以加强危机矿山二轮找矿及资源综合利用工作.     

面向网页文本的地理要素变化检测

地理要素变化检测已成为国家地理信息"十二五"规划和全国地理国情普查的重要组成部分。网页文本中蕴含海量的地理要素信息,尤其是新闻、政府、社交平台等网站的网页文本更新频繁,可为地理要素变化检测提供现势性的数据源。本文针对网页文本中地理要素变化的语言描述特点,构建了表达地理要素变化的语义知识库,设计了搜索引擎和通用主题相结合的网页爬虫,实现了相关网页文本的高效获取;采用规则模型和条件随机场模型,分别进行网页文本中地理要素变化信息抽取,包括地理要素名称、位置(地名)、时间和属性等。实验结果显示,本文设计的网页爬虫具有较高的相关网页文本获取能力,地理要素变化信息抽取的准确率能够达到70%以上,但是,语义知识库的完备程度对于信息抽取性能具有较大影响。研究成果表明,以网页文本为数据源的地理要素变化信息获取方法,能提供一种快速检测地理要素变化的新途径,与实地调绘和遥感影像检测等方法结合应用具有较好的优势互补性,可作为有力的辅助手段解决地理要素的持续更新和实时更新问题。     

南黄海悬浮体浓度的平面分布特征及其输运规律

重点分析和探讨了南黄海悬浮体浓度的平面分布及其水平输运,结果显示悬浮体浓度具有显著的空间区域化分布特征,其与该海域环流场的布局和季节转换存在良好的对应关系,南黄海环流是该海域悬浮体运移的主要动力和控制因素;江苏近岸海域在一年四季均为悬浮体浓度的最高值区,其悬浮体主要来源于潮流和海浪所引起的沉积物再悬浮以及苏北沿岸水的携带和输送,而且夏季悬浮体在该海域的累积还可为冬半年在黄海西部沿岸流作用下将其输运至东南海域提供很好的物源保证;长江口东北部海域在春、夏、秋三季出现东北向扩展的高值区,体现了长江冲淡水的影响;石岛外海在冬、春、秋三季也存在悬浮体浓度高值区,并具有向南黄海中部泥质区扩展的态势,这是鲁北沿岸流将现代黄河物质输运至此的结果。发现调查海域中部表底层在春秋季均存在云团状高值区,而且该海域悬浮体浓度自春季至秋季出现"双峰现象",这与春秋季水华期间浮游植物繁殖所产生的有机碎屑有关,并使作为悬浮体组成的海洋浮游生物有机质向沉积物转移,据此进一步指出这一物源可能对南黄海冷涡泥质区的形成、发育也具有一定的作用,该观点深化了对南黄海中部冷涡泥质区受上层生物活动影响以及泥质区物源的认识。     

东海温度锋的分布特征及其季节变异

根据１９３４－１９８８年东海水文观测资料，重点分析东海温度锋的分布特征及其季节变异，并结合近期中日黑潮合作调查研究成果，初步探讨温度锋季节变异和水团演变的关系，所得主要结论是：（１）东海不仅常年存在浙闽沿岸锋，东海北部陆架锋和黑潮锋，而且、春、夏两季，在东海南部还出现一条东海中部出架锋。（２）江海温度锋季节变化的特点是：冬季，锋的宽度和强度皆是表层最强，夏季，表层温度锋仅出现在浙江近岸小范围海域。     

GPS-RTK监测大范围地面沉降的试验研究

在各种不同监测距离和监测时段,采用GPS-RTK测量模式对大范围地面沉降进行了现场监测。通过对试验结果的分析研究,获取了GPS-RTK监测大范围地面沉降时距离和时间的长短对监测结果影响的一些重要技术参数,这对GPS- RTK测量模式应用于实际地面沉降监测以及GPS-RTK的测量立法具有重要参考意义。     

Submarine canyons on the north of Chiwei Island:influenced by recent extension of the southern Okinawa Trough

Based on new multibeam bathymetric data and about 300 km long single seismic profiles, three topographic units were identified： the canyons, fractural valley and submarine terrace on the north of Chiwei Island where is a structural transition zone between the southern trough and the middle trough. The Chiwei Canyon and the North Chiwei Canyon are two of the largest canyons in the East China Sea （ECS） slope. Topographic features and architectures of them are described. The study shows that both of them are originated along faults. The evolution and spatial distribution of topographic units in the study area are controlled mainly by three groups of faults which were formed and reactive in the recent extensional phase of Okinawa Trough. The Chiwei Canyon was initia- ted during the middle Pleistocene and guided by F4 that is a N--S trending fault on the slope and F1, a large NW--SE trending fault on the trough. The pathway migration from the remnant channel to the present one of Chiwei Canyon is the result of uplift of tilted fault block that is coupled to the recent extension movements of the southern trough. The submarine terrace is detached from the ECS slope by the NEE -trending fault. The North Chiwei Canyon, developing during the late Pleistocene, is guided by FS, a N-S trending fault, diverted and blocked by the submarine terrace.     

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。     

融合多模态特征的社会多媒体谣言检测技术研究

以微博为代表的社会媒体的蓬勃发展在加速信息交流的同时,也促使虚假谣言信息迅速在社会网络上传播,造成严重的后果.自动谣言检测问题受到了国内外学术界、产业界的广泛关注.围绕社会多媒体谣言检测这一问题,本文总结了融合多模态特征的谣言检测相关技术.首先从基本概念出发,阐述了谣言的定义和社会多媒体的特点,给出了社会多媒体谣言检测问题的定义.针对谣言检测面临的多模态特征抽取和模型构建两大难点,分别总结和归纳了各种类型的特征及其提取方法和不同的机器学习检测模型.这些特征和算法是检测谣言的基本手段,也是接下来研究的基础,可为进一步谣言检测的研究提供参考.