广西官村岩溶溪流中生物地球化学控制的DIC和NO3-昼夜变化研究

为了解岩溶区控制溪流中溶解无机碳(DIC)和NO_3~-昼夜变化的生物地球化学过程以及DIC和NO_3~-日变化量,于2014-07-22~2014-07-24期间,在广西壮族自治区融安县官村溪流中包括地下河出口(CK)和下游雷崖村(LY)设置两个监测点同时对水体物理化学参数以及C、N同位素(δ~(13) CDIC、δ~(15) N-NO_3~-和δ~(18) O-NO_3~-)展开了为期2d的高分辨率昼夜监测采样工作。结果发现CK点各物理化学参数没有表现出昼夜变化,但是LY点Ca2+、DIC以及PCO2表现出明显的昼夜变化规律,即白天下降夜间上升且与DO和pH表现出明显的负相关关系。相对于CK点,在白天水生光合生物光合作用导致LY点DIC下降的同时δ~(13) CDIC上升,而在夜间呼吸作用导致LY点DIC上升的同时δ~(13) CDIC下降且部分时间段要低于CK点δ~(13) CDIC值。溪流中的NH4+在监测期间基本上都在下降而NO_3~-离子在夜间和上午时间段都在上升,δ~(15) N-NO_3~-却表现出下降的趋势,且比较接近δ~(15) N-NO_3~-初始值,而NO_3~-离子在下午时间段出现下降的趋势。结果表明溪流中DIC昼夜变化主要受到水生植物的光合作用和呼吸作用控制,且通过质量平衡方程计算得知溪流中由于光合作用吸收无机碳而转为有机碳的量为0.94kgC/d,这部分有机碳可以形成相对长期稳定的自然C汇。溪流在夜间和上午时间段发生了N的硝化作用,增长量为2.08kgN/d,但在下午时间段(12:00~18:00)发生了N的同化作用,损失量为0.42kgN/d。溪流输出的NO_3~--N的量为1.66kgN/d,表明在富碳、富钙的岩溶溪流中,有利于水生光合生物的生长,促进N的同化作用的发生,从而减少溪流输出NO_3~--N的量,说明岩溶区溪流N的生物地球化学过程可能在昼夜尺度上改变水质。     

利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。     

基于 Lidar 数据和倾斜摄影的城市三维模型构建

针对传统建模方式建模效率低、模型纹理不够丰富真实等缺点,阐述一种以机载Lidar技术来获取地面点高精度的三维坐标、用倾斜摄影测量为三维建模提供纹理的一种新兴的三维建模方式。实验表明,该建模方式不仅工作效率高、真实反应城市空间布局,而且定位精度高、具备可量测分析功能等,同时提供DOM,DEM,点云数据,倾斜影像等数据。     

城市变化多基态修正模型三维时空表达

为了减少时态地理信息系统的数据冗余、提高运行效率,该文在对比分析多种时空数据基态修正模型的基础上,选择了一种只存储几个基态和相应变化信息的多基态修正模型,并以德州市某地区为例进行三维时空数据组织,实现了城市变化的三维动态展现,达到了城市变化三维时空可视化表达的目的。     

平行轮廓线自适应插值的三维表面重构算法

针对稀疏点轮廓线在三维表面重构中存在的不够光滑、匹配易出错和难以交互等问题,提出了基于轮廓线插值的三维表面重构方法,并通过实验进行验证。文章分析了三维表面重构的形式化表达方法和准则,提出了基于虚跨距解决稀疏点轮廓线三维重构的基本思想;基于同步前进算法和虚跨距,设计了自适应等比例插值的同步前进三角面镶嵌算法;针对轮廓线插值违背三角表面重构拓扑准则的规律进行了分析,提出了相应的修正算法,保证了三角网的拓扑一致性。试验结果表明:本算法所构建的三角网表面更为光滑,各个三角面的大小更为均匀,具有更好的鲁棒性和交互性,对稀疏和稠密坐标点的轮廓线均能构建出更为理想的三维表面模型。     

创新型摄影测量教学实验系统的设计

为了在测绘学科教学实践中提高学生的理论水平和分析解决问题的能力,该文以摄影测量的生产流程为主线,研究实现从航空数据获取、像控点测量、空中三角测量、"4D"数据产品生成、三维建模与仿真到GIS属性入库的全过程模拟,旨在解决摄影测量课程教学过程中所面临的抽象、枯燥、高成本、高风险的问题;并以摄影测量实验系统采集的数据为基础,增加了控制测量、GIS入库、三维GIS等实验内容,以期为测绘学科的教学发展以及学生的实践能力提高作出贡献。     

非量测相机影像三维模型构建及精度检验

针对三维模型构建投资大、周期长、技术难度较高的问题,该文提出了基于Agisoft PhotoScan的非量测相机影像三维模型构建及精度检验方法。在对非量测数码相机数据进行预处理的基础上,利用Agisoft PhotoScan软件进行数据定向、点云提取、建立不规则三角网及数字高程模型和数字正射影像的制作;根据生成的数字高程模型和正射影像建立研究区域的三维场景模型。实验结果证明,该方法可快速建立高精度三维模型,缩短建模时间并降低投资成本。     

倾斜摄影测量的城市真三维模型构建方法

针对如何基于近年来新推出的倾斜摄影测量技术快速构建城市真三维模型的问题,在研究分析国内基于该技术构建三维模型方法的基础上,提出了利用Street Factory系统,结合少量人工干预快速构建城市真三维模型的方法。采用倾斜影像联合空中三角测量技术,实现了多角度倾斜影像的一体化区域网平差;通过多视影像密集匹配和自动纹理关联,实现了高精度真实三维模型的构建。基于RCD-30倾斜相机获取的西安大雁塔景区倾斜影像,开展城市真三维模型构建试验。结果表明,所提方法构建的城市真三维模型满足相关规范的要求,适合大规模区域城市三维模型快速构建,对测绘生产单位规模化生产具有一定的参考价值。     

Grid pattern recognition in road networks using the C4.5 algorithm

Pattern recognition in road networks can be used for different applications, including spatiotemporal data mining, automated map generalization, data matching of different levels of detail, and other important research topics. Grid patterns are a common pattern type. This paper proposes and implements a method for grid pattern recognition based on the idea of mesh classification through a supervised learning process. To train the classifier, training datasets are selected from worldwide city samples with different cultural, historical, and geographical environments. Meshes are subsequently labeled as composing or noncomposing grids by participants in an experiment, and the mesh measures are defined while accounting for the mesh’s individual characteristics and spatial context. The classifier is generated using the C4.5 algorithm. The accuracy of the classifier is evaluated using Kappa statistics and the overall rate of correctness. The average Kappa value is approximately 0.74, which corresponds to a total accuracy of 87.5%. Additionally, the rationality of the classifier is evaluated in an interpretation step. Two other existing grid pattern recognition methods were also tested on the datasets, and comparison results indicate that our approach is effective in identifying grid patterns in road networks.     

基于光谱特征的月球岩性分类方法研究——以Apollo 16登月区域为例

利用NASA行星数据系统提供Apollo计划登月点采样线路影像数据,通过与嫦娥二号CCD数据、印度M~3数据空间校正获得采样路线坐标。开展嫦娥二号CCD数据与印度M~3数据MAP(后验概率)融合并选择Apollo 15、Apollo 16-62231的LSCC测得的标准岩石双向反射率光谱与M~3、嫦娥二号进行交叉定标。本文采用月球岩石光谱谱型全特征分析方法,选取涵盖Apollo计划登月获取的36个基站主要岩性87种、285件岩石样品,利用校正后的M~3数据分析月球典型岩石各阶吸收反射特征,建立月球典型岩石标准遥感影像光谱库,此后应用Apollo 623个岩石样品进行对比得到很好结果,同时完成Apollo 16登月点周围领域岩性分布图,并讨论了研究区的岩石成因,Apollo 16区域形成于高地大撞击,在早期的研究中已经被用于划分月球年代,本文方法对于月球岩石类别研究与理解月球的岩浆演化具有重要的研究价值。