GIS环境下中文命令的规则匹配与语义解析

提出了特征词双重属性的构建策略,为带有约束条件的中文命令直接转化为GIS操作提供了解决方法.针对复杂的空间、属性约束条件,定义了条件文法并设计了规则模板的生成算法;通过特征词的双重属性建立了中文命令与GIS功能函数之间的联系,采用规则匹配、函数映射方法实现中文语义解析.在此基础上,通过实例研究验证了方法的可行性.     

基于SPARQL查询的地理语义空间索引构建方法

为了实现地理语义数据的快速有效的空间查询,通过分析传统RDF索引方法和空间索引方法的不足,结合两者提出一种基于空间四元组（GeoQuad）的地理语义空间索引构建方法,并基本该方法利用Jena和ARQ实现基于SPARQL语法的地理语义空间查询。实验表明,方法高效可行,不仅能够快速定位空间RDF节点,而且能够快速进行RDF空间查询并返回RDF结果。     

基于改进Deeplab-v3+的土地覆盖分类

土地覆盖分类是全球变化研究的核心,精准分类是开展土地覆盖分类变化研究的基础。基于此,本文以Deeplab-v3+模型为基础,在编码阶段改进ASPP模型,并采用Xception-ResNet结合的网络结构,解码阶段引入跃层特征融合优化模块,得到改进后的Deeplab-v3+模型,对研究区进行土地覆盖分类提取。结果表明：改进后的模型分类精度为82.93%,训练速度为7 h 22 min,相比原始模型分别提高了4%,模型训练速度提升了25%。综上可知,改进后的Deeplab-v3+模型可以实现快速且高精度的土地覆盖分类,可为土地覆盖分类研究提供技术支持。     

FLU-net：用于表征页岩储层微观孔隙的深度全卷积网络

页岩孔隙是页岩气储集的主要空间,孔隙的形状、大小、连通性与发育程度很大程度上决定了页岩储集层的储集性能,因此,页岩气开采首先需要对其孔隙有充分的认识。基于阈值分割法获取页岩孔隙结构参数是目前页岩微观结构表征的一种重要手段,但是受扫描电镜图像灰度分布差异的影响,该方法需要逐一修改图像的最佳分割阈值以达到最好的孔隙分割效果,且阈值分割方法无法直接划分孔隙类别,这给后续的页岩微观结构定量表征带来了麻烦。为了实现页岩孔隙的智能识别和分类,笔者设计基于像素级语义分割的深度全卷积神经网络FLU-net,对页岩孔隙识别并分类为有机孔、无机孔（粒内孔、粒间孔）及裂缝,并结合孔隙尺度分类统计方法,分析不同类型孔隙发育数量、孔径大小、孔隙度等参数,实现页岩储层微观孔隙结构的自动化定量表征。以重庆渝西区块足201井区和四川盆地威远地区威204井区的页岩扫描电镜图像为研究对象,在对1 600幅页岩扫描电镜图像原始数据进行人工标注并划分数据集后,使用FLU-net进行孔隙识别,结果表明,本方法具有较高的准确率,同时自动化程度和泛化能力均高于传统预测方法。因此,扫描电镜与基于深度学习的语义分割模型结合是定量研究页岩微观结构表征的有效手段。     

语义因子支持的多源POI分类信息一致化处理

为了解决网络POI分类异构导致多源POI数据匹配与整合困难的问题,该文利用分类特征词提取、特征词去重与优化等关键技术,构建POI分类的语义概念格,然后通过概念格之间的语义关联关系,实现多源异构POI分类体系的映射与转换。最后通过实验验证了该文方法的有效性,并将其成功应用于省级地理信息公共服务平台(政务版)数据更新。     

基于FME语义映射的数据转换及应用

在详细介绍FME语义映射和转换规则的基础上,分析了FME的空间数据转换机制和简单语义转换规则的不足,并基于自定义映射文件提出了一种在DOS环境下进行批量数据转换的高效方法,最后以DGN到DWG格式的数据转换实例探讨了实施FME语义转换的具体步骤。     

结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络

由于三维激光点云的无序性、稀疏性、非结构性以及光谱纹理信息缺乏,使得点云的语义信息提取十分困难,而可以直接对原始非结构化点云进行语义分割的PointNet++网络无法考虑点云的空间相关性。针对这个问题,本文提出了一种结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络,使用PointNet++和非局部信息统计注意力模块分别提取点云的多尺度特征和空间相关性特征,并融合两种特征以进行最终的点云分割。通过在ISPRS 3D语义分割数据集上进行对比实验,证明本文通过自注意力机制提取的空间相关性特征优于人工设计的特征,可以明显提高点云语义分割的精度,本文方法较PointNet++总体精度提升了4.5%。     

地质英语的词汇特点探析

地质英语作为专门用途英语的一种,大量词汇受到了词义不统一的影响,形成了自己独特的词汇特征。本文在研究地质专业词汇的词源、定义、沿革的基础上,总结出地质英语的词汇特点,以促进地质英语的学习,进而实现地质领域内准确、顺畅的英语交流。     

石油勘探开发数据元管理技术

ISO对数据元管理方面只规定注册管理,缺少数据元质量控制技术、分类管理、数据元搜索技术,难以满足实际应用需要.给出基于语义的石油勘探开发数据元管理架构;以基于油田领域本体的数据元语义形式化定义为基础,提出数据元质量控制模型、数据元分类模式、数据元搜索服务等管理技术.该技术已经应用于中国石化石油勘探开发数据元管理中.