岩石圈塑性流动与大陆板内构造变形研究进展评述

人们对大陆板内构造变形机制有两种不同认识,即“刚性”板块通过弹性实现应力远程传递和岩石圈通过下层塑性流动实现应力远程传递。通过对岩石圈各层变形属性和塑性流动的研究。认为通过处于塑性状态的下地壳和岩石圈地幔的塑性流动实现应力远程传递和控制板内构造变形更为合理。     

位置不确定性与属性不确定性的场模型

不确定性是自地理信息系统发展与应用以来一个引起关注的课题。位置不确定性与属性不确定常常不加区分地被看作是可以单个讨论的问题。本文将借助场的概念和模型使二者得以统一的描述和分析;对于明确定义的离散目标,二者虽然可分别讨论,但却在数学上有着联合的基础;对于非明确定义的地理现象,二者以连续体的形式而存在,位置不确定性可以作为属性不确定性的空间映射而提取出来。     

天然气水合物的地球物理识别标志

地球物理标志是天然气水合物识别标志的重要组成部分,包括测井识别标志和地震识别标志两个方面。系统地总结了含天然气水合物沉积层在电阻、电位、井径、声波、密度、中子和成像测井等方面的测井异常,常规剖面和属性剖面上的地震响应异常,以及东海海域的地球物理异常特征,旨在为我国天然气水合物地球物理识别技术的研究提供基础材料。     

GIS中属性数据质量控制的研究

随着土地信息系统应用的扩大和分析功能的扩充,对数据的要求也越来越高,尤其是对属性数据的要求越来越高,因而对属性数据进行质量检验和分析就显得格外重要。目前对GIS数据质量控制的大多数研究主要是针对表示拓扑关系的图形数据,对属性数据的研究则相对较少。本文在前人对GIS中数据精度的度量和质量控制作了初步的描述的基础上,对其中属性数据的质量控制与评价方法进行了研究。     

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。     

地质雷达属性分析在浙江良渚莫角山红烧土层探测中的应用

应用地质雷达划分地层的主要依据是地层介质的电性差异,介质间的电性差异越大,地层界面越容易分辨。但在实际雷达探测中,某些介质虽然具有不同的电性参数,但会产生相同或相似的异常信号,这为地层划分工作带来困难。根据钻孔土芯测量出不同地层的电性参数,获取地质雷达探测的前提条件,对良渚遗址群莫角山红烧土遗址进行雷达数据采集,经预处理后分别进行常规数据处理和纹理属性提取分析,对比发现属性分析在地层划分上比常规处理方法更有优势。     

基于BP神经网络的薄互层储层预测

根据地震属性来进行储层预测的研究,对于寻找油气具有十分重要的意义。而由于地下地质情况千变万化,不确定的因素太多,对这种多自变量与因变量的复杂关系模拟问题,神经网络技术是目前较成熟、实际应用效果也较好的方法之一。用BP神经网络来预测薄互层储层厚度,它可以建立属性参数与预测目标之间的高度非线性映射,并应用于具体的实例,为薄互层储层预测提供了新的思路。     

百度地图位置解析技术在地震应急基础数据库的应用

分析百度地图位置解析技术功能及特点,提出使用地址解析及坐标转换功能,对地震应急基础属性数据进行解析,实现基础属性数据空间化,设计地理坐标纠偏算法,提高地震应急基础数据的可用性,为地震应急工作提供数据保障。该算法操作简单,运行快捷,解决了地震应急基础数据库中属性数据及时更新的关键技术问题。     

模糊多属性决策法在海底电缆路由方案比选中的应用

海底电缆预选路由方案的比选需要参考多种指标,这些指标包含定量和定性两种,但各指标间的不可公度性,给路由方案的选择提出挑战。文章提出了一种基于离差思想和模糊向量投影的多属性决策法。首先引入三角模糊数,将定性指标合理量化,构建决策矩阵,规范化后运用离差思想求解各指标权重,然后计算各方案在正理想方案和负理想方案上的投影,最后求出相对贴近度,依据其大小比选出最佳方案。     

基于Monte Carlo模拟的三维剖面地质界线不确定性分析

三维剖面地质界线是构建三维地质结构模型的重要基础数据,其不确定性会影响三维模型的几何形态和属性分布。以单一分布为假设前提的统计学不确定性分析方法掩盖了其他概率分布特征对模型的影响。突破单一误差分布条件的假设前提,本文使用Monte Carlo方法模拟了不同概率分布情况下地质剖面数据中地质界线的抽样采集,以及地质界线空间分布的不确定性;依托地质界线空间位置与地质属性的耦合关系,提出了用地质属性概率分布实现地质界线空间不确定性的定量可视化,并结合实际地质剖面探讨了多种概率分布条件下地质界线的空间不确定性。实例研究表明,基于Monte Carlo模拟的不确定性分析方法可以突破单一误差分布假设条件,结合地质属性概率可充分揭示出建模数据的内在不确定性与模型外在要素形态之间的耦合关系。