白沙河地下水资源管理模型

针对白沙河地下水含水层的内部结构和本区开采特点以及已出现的环境问题，建立了地下水资源管理模型，确定了优化开采方案。该管理模型针对本区每年２个管理时段的长度及其开采量均不同的特点，导出了新的响应矩阵的公式。管理模型的建立有助于对该区地下水的合理开采。     

汕尾市100kW波力电站空气透平与气室匹配设计

根据用1/15模型,在造波水槽中进行试验获得气室的Δ Pi- Q、ηA- Q、 NA- Q特性,以及用300mm透平模型,在1000mm活塞式往复流透平试验台进行试验获得的对称翼透平、双向固定导叶冲动透平和双向自调节导叶冲动透平的CP-、ηT-特性,进行了气室与三种空气透平的匹配设计。表明在设计波况下,采用1.025m的双向自调节导叶冲动透平时,ηT·ηA达50.43%;采用0.975m的双向自调节导叶冲动透平时,ηT·ηA达46.66%;采用0.975m的双向固定导叶冲动透平时,ηT·ηA达33.66%;采用1.45m对称翼透平时,ηT·ηA仅为29.9%。并对四种不同匹配方案进行了对比分析。     

卫星测高在海洋测绘中的应用

研究了卫星测高数据在海山探测以及无图海域水深预测方面的应用。介绍了匹配滤波法检测海山的理论与方法，并研究了反演海底地形时的重力导纳理论以及滤波窗口和滤波函数的选择。实践表明，利用卫星测高数据反演海底地形的精度可优于水深的10％。     

利用二进制特征描述符的改进SIFT影像匹配算法

针对SIFT算法在匹配过程中运行效率低的不足,结合BRIEF特征描述子,将SIFT算法的高维特征向量转换为二进制特征描述子,以提高匹配效率。特征匹配过程首先采用Hamming距离完成粗匹配,再采用最小距离筛选法结合PROSAC算法的双重检测对初步匹配的特征点去伪,获得精准的匹配点对。实验结果表明该算法较SIFT算法匹配精度平均提升30.6%,匹配效率平均提高4.06倍,具有较强的实时性以及可行性。     

分片纠正的球面全景影响匹配方法研究

针对球面全景影像等矩形投影易带来非线性畸变,而直接将传统特征匹配方法应用于全景影像很难满足实际应用需求的问题,该文提出了一种基于分片纠正的球面全景影像匹配方法:先将等距形投影的全景影像按经纬度分成N个子影像块,对每个子块进行投影转换以得到畸变纠正后的影像,并对其做SIFT特征提取及描述,将N个子影像的SIFT特征进行坐标转换并合并即可获得整幅全景影像的特征集,进而完成多幅全景影像间的匹配.经过分片纠正后的影像在较大程度上保证了空间物体的几何属性,提高了特征匹配的质量.     

基于自动匹配的高分辨率遥感影像校正方法

介绍了采用人工选点与计算机自动匹配选点相结合获取一定数量的地面控制点的方法,该方法满足了Thin plate spline校正模型校正的要求．解决了一些高分辨率遥感数据无法用传感器物理模型进行校正的问题。试验证明：在山区采用该方法比常规多项式校正更快捷而且校正效果更好,并具有很好的可操作性和实用性。     

地下水资源特性及其合理开发利用

地下水资源具有以下重要特性:兼具可再生性与不可再生性,发育的系统性,以及随时间的变动性。可再生的补给资源,是理论上可持续利用的地下水资源;除了特定情况外,不可再生的储存资源只能借用而不能耗用。地下水资源发育的系统性,要求以含水系统或水文系统、而不是以含水层为单元进行地下水资源评价。由于土地利用方式的改变,地下水资源是随时间而变化的,需要根据变化情况进行再评价。根据可持续发展的理念,地下水资源评价应当遵循供水永续性和生态环境可承载性原则。地下水资源评价需要采用多种方法,相互校核,以提高其成果的信度。最后以河北平原为例,探讨了深层地下水的资源属性以及合理利用地下水的途径。     

新型挡板-堆石防波堤水动力特性的理论研究

为有效提高挡板式防波堤的掩护效果,同时抑制基床冲刷,本文提出了一种新型的挡板-堆石防波堤结构,并利用理论解析的方法,对其透、反射特性进行了研究。基于线性势流理论,通过多项Galerkin方法模拟垂直挡板两侧的压力差,建立边值问题,利用匹配特征函数法进行解析求解。通过结果收敛性分析和正确性验证,发现解析解收敛性良好,且与分区边界元方法的计算结果一致。基于算例分析,研究了挡板-堆石防波堤的结构参数对防波堤掩护效果的影响,为实际工程提供科学指导。     

基于压缩感知理论的地震数据降噪方法

针对地震数据在采集处理过程中存在的随机噪声,本文从压缩感知的角度,给出了一种地震数据降噪方法.其基本思路是:首先对含有随机噪声地震数据通过离散余弦变换进行稀疏表示,然后选取随机高斯矩阵为测量矩阵,并计算出传感矩阵,在地震数据重构阶段,采用正交匹配追踪算法对地震数据进行重构;通过实验方法对比,本文方法的降噪效果在峰值信噪比、信噪比、均方误差指标上均优于对比方法,证明了本文方法对地震数据中的随机非平稳噪声有较好的压制效果,提高了地震数据的信噪比.     

特征级高分辨率遥感图像快速自动配准

随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。