深厚海相软土临河公路扩建地基处理方法探讨

针对临河段扩建公路,其主要特点是道路拓宽占用了原河道,公路拓宽部分的地基为深厚海相软土以及淤泥层与基岩风化层倾斜相交,需要加固处理。同时,软土地基处理后,对侧河岸需要改移外扩开挖,这会对地基处理效果产生不良影响,因此需要慎重选择地基处理方法。本文借助ABAQUS有限元软件和现场实测数据,对双向粉喷桩和预制方桩的经济性和处理效果进行比较,结果表明:（1）双向粉喷桩联合塑料排水板处理深厚海相软土层优于常规粉喷桩;（2）双向粉喷桩处理淤泥层与基岩风化层倾斜相交时,桩体某深度处将产生明显的滑移剪切面,而预制方桩处理不会出现该情况,因此,当淤泥层与基岩风化层倾斜相交时,应选择预制方桩处理。     

航空长焦距斜视影像二分法像方投影坐标计算

根据像方二维坐标计算其对应的物方三维坐标即像方投影坐标计算,是航空长焦距斜视影像处理的重要内容。针对长焦距斜视相机大倾角成像的特点,提出一种利用二分法进行像方投影坐标计算的算法。首先利用传统迭代方法进行计算,在迭代次数超过一定阈值时进入二分法计算流程;根据传统迭代计算的高程最大最小值构建二分窗口,利用二分窗口的高程中值,分别与高程最大值和最小值进行比较判断,构建新的二分窗口;继续进行二分窗口的迭代更新直至窗口的大小小于一定阈值。通过包含不同地形特征的数据在长焦距斜视成像条件下的仿真实验结果表明,该方法坐标投影计算的像方精度优于0.008像素,能够适用于大倾角成像方式的像方投影坐标计算。     

基于DEM匹配的滑坡检测

基于不同时期DEM数据检测地表变形是进行滑坡、泥石流等地质灾害检测的有效手段,DEM匹配是关键,两个变形地表的模型曲面特征对应关系确立是难点。针对高山地区DEM匹配问题,提出了一种新颖且稳健的基于等高线和最小二乘曲面匹配相结合的方法。该方法首先利用等高线的形状检测地形没有变化的山顶区域,提取位置不变的山头点作为控制点,能够提供足够好的转换参数初始值;其次采用最小二乘曲面匹配技术实现最优匹配。试验结果表明所提方法不受DEM粗差、数据异常以及地形变形的影响,具有很强的抗噪特性,可以在复杂地形条件下检测出稳定不变的控制点,取得较好地配准效果,最终在高程差异图上检测出明显的滑坡区域。     

多片前方交会法无人机测图技术北大核心CSCD

针对传统数字摄影测量中,使用双片前方交会方法量测地面物点的坐标,因同名光线交会角大小限制而不利于提高测点坐标的精度问题,该文提出了基于无人机高重叠度航摄影像的多片前方交会测图方法。使用该方法进行地物坐标量测时,不受交会角大小的限制,同时引入最小二乘原理,可获得高精度的物点坐标。利用某长江大桥桥址带状测区无人机航摄影像数据,进行双片前方交会、三片前方交会及四片前方交会测图精度的对比分析。结果显示,基于无人机高重叠度影像的多片前方交会测图技术能有效提高无人机航测大比例尺地形图的精度。     

一种选取补偿最小二乘正则化参数的改进方法

为了改进半参数模型补偿最小二乘估计中的正则化参数选取方法,该文设计了3种方案:L-曲线法、虚拟观测法以及该文提出的改进方法以比较正则化参数的优劣。模拟算例表明,该文提出的改进方法可以有效评价正则化参数,得到的参数估值精度更高,是一种较为有效的选取补偿最小二乘最佳正则化参数的方法。     

航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法

基于最小二乘配置法向下延拓航空重力的过程中,由于协方差矩阵严重病态,影响延拓结果的稳定性和精度。针对这一问题,提出了航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法。基于全球协方差函数模型建立航空重力数据与地面重力数据的协方差关系,引入基于广义交叉验证法,选择正则化参数的Tikhonov正则化法改善协方差矩阵的病态性,抑制观测噪声对延拓结果的放大影响。基于EGM2008重力场模型,设计了山区、丘陵和海域3种不同地形区域的航空重力数据向下延拓的仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

共享内存环境下的分块最小不连续相位解缠算法

提出了一种共享内存环境下的分块最小不连续相位解缠方法。首先,利用多核协同计算整块相位质量图;然后,将干涉图和相位质量图分割为规则小块,采用质量引导与最小不连续相合成的方法同时对子块干涉图进行相位解缠;最后,主线程在不同解缠相位块以及位于边界的低质量区域上再次进行最小不连续优化,获取最终合并后的解缠结果。仿真和真实干涉相位图的分块解缠实验结果表明,所提算法在保持解缠精度的同时,加速比分别达到3.98和2.26。     

一种基于最小广义方差估计的TLS点云抗差法向量求解方法

针对地面激光扫描点云中的粗差与不均匀采样对法向量计算的影响,基于最小广义方差估计与局部平面拟合原理提出了一种抗差法向量求解方法。首先通过快速近似最近邻居搜索算法得到最近k邻居点集,然后由确定型最小广义方差估计方法和多元马氏距离得到邻居点集协方差矩阵的抗差估计,最后根据主成分分析法（principal component analysis,PCA）计算得到抗差法向量。通过构造的模拟地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）点云数据将提出的方法分别与基于PCA、鲁棒PCA和随机抽样一致的法向量求解方法进行实验比较。结果表明,所提方法的抗差性能优异,且并行优化改进后可以满足大规模TLS点云的计算需求。将该方法应用于实际野外地形TLS点云数据,由求解的抗差法向量重建的泊松表面更符合实际地形,表明了该方法在实际应用中的有效性。     

自适应阈值定权最小二乘3D匹配算法

针对点云精配准中最小二乘3D算法的先验权值无法自动确定的问题,提出了一种自适应阈值定权的最小二乘3D匹配算法。以待匹配点云与目标点云中对应同名点间欧式距离作为约束条件,通过自适应阈值的方式,对同名点先验权重系数进行约束,提高了先验权重系数的有效性。通过实验证明,自适应阈值约束算法提高了最小二乘3D算法的精度和收敛速度,且优于主流的迭代最邻近点算法。     

基于UHD185成像光谱仪的茶叶叶绿素含量反演

UHD185成像光谱仪可分析茶叶中叶绿素的含量,从而快速、无损地鉴定茶树的健康状况和茶叶的品质。以华中农业大学茶园为研究区,通过无人机搭载UHD185成像光谱仪进行光谱测量和叶绿素含量测定,利用偏最小二乘法回归(PLSR)、向前逐步回归结合PLSR和支持向量机(SVM)非线性回归方法建立光谱数据和叶绿素含量的反演模型。结果表明,利用PLSR建立的回归模型得到的叶绿素预测值和实测值的相关系数为0.65;利用向前逐步回归结合PLSR建立的回归模型得到的叶绿素预测值和实测值的相关系数达到0.78;SVM非线性回归建模的相关性较高,预测值和实测值的相关系数为0.88。因此,可利用向前逐步回归结合PLSR和SVM非线性回归作为茶叶叶绿素含量的反演模型。