大气有机污染分析和评价I．采样方法及采样误差

对近１０年来国外有关大气污染物的采样方法、有机污染物在气、固相中的分配以及采样误差的主要文献做了简要回顾。对不同采样器的采样效率、误差来源及误差校正方法进行了讨论。列举了一些富有指导意义的研究成果和结论。可以看出，在消除或限制了采样误差后，所得分析结果为客观评价环境污染问题提供了更可靠的依据。     

单锆石这年样品的采集及矿物分选

本文介绍了单颗粒锆石U－Pb同位素稀释法的采样及加工处理过程。对采集何种岩石类型、样品重量和如何对样品进行粉碎、淘洗及锆石的分选等问题进行了较为系统的阐述。     

一种快速的全色和多光谱图像融合算法

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在全色和多光谱图像融合中计算复杂度较高的问题,文章提出了一种快速的基于NSCT和超维彩色空间变换(HCT)相结合的融合算法:采用HCT变换提取多光谱图像的亮度分量,使得任意波段的多光谱图像跟全色图像融合的计算复杂度降低;采用NSCT进行融合,使得融合结果的空间分辨率提高的同时,保留原光谱特性。基于Pleiades卫星图像的实验结果表明,跟NSCT变换相比,本文提出的融合算法的融合结果空间细节更加突出,光谱畸变更小,同时计算复杂度显著降低。     

机载LiDAR点云密度与DEM产品精度关系研究

对点云密度与数字高程模型(digital elevation mo-del,DEM)产品质量之间的对应关系进行研究,以获得具有指导意义的参数.首先依据香农采样定理,对生产不同比例尺DEM产品所需要的点云密度进行理论推导和论证,然后以1:2000、1:1000、1:500比例尺DEM数据为例,用平地、丘陵、山区3种地形数...     

激光扫描多三维视图的全自动无缝镶嵌

三维激光扫描点云在建筑物场景配准中存在同名特征难以区分、投票匹配算法复杂度高等问题。为此,提出了一种基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法。平面基元组被定义为具有近似相同法向量的点云面集合。该方法从点云中提取平面基元,根据平面法向量方向,划分平面基元组,然后借助基元组搜索同名平面,利用单位四元数法估计转换参数。实验结果表明,该方法适用于建筑物场景,能够实现点云的自动配准。     

基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用

现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。     

FY-3微波成像仪10.6 GHz通道超分辨率图像重建

为改善风云三号 (FY-3) 微波成像仪10.6 GHz通道空间分辨率,提出利用超分辨率图像重建算法进行图像重建。分析并指出FY-3微波成像仪10.6 GHz通道具有过采样特征,具备重建得到高于瞬时视场图像的潜力;基于超分辨率图像重建理论,根据FY-3气象卫星轨道、姿态,微波成像仪性能参数以及工作模式等物理约束,建立微波成像仪的超分辨率成像模型,并推导计算出超分辨率成像模型参数;采用POCS算法重建得到10.6 GHz通道的超分辨率图像,采用目视比较分析、图像统计分析对重建图像进行质量评价:重建图像像元平均梯度提高26.5%,功率谱分量和提高5.7%,重建图像具有更高的空间分辨率;台风亮温分析应用显示了从重建图像可发现更微小的景物细节目标。采用超分辨率图像重建算法对FY-3微波成像仪10.6 GHz通道进行重建处理,结果有效且正确,可为数据用户提供更多可用的遥感数据,对微波遥感数据应用具有提升作用。     

盾构隧道点云典型要素分割

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。     

EIV模型参数求解的超球体单行采样法

EIV模型实际上是一种非线性模型,其参数估值是有偏的。引入可以使参数解达到二阶精度的超球体单行采样法,通过特定的采样策略近似非线性函数的概率密度分布,无需计算非线性函数的Jacobi矩阵和Hessen矩阵。在一定程度上降低了求非线性函数达到二阶精度的参数解的难度。通过算例表明,该方法可以得到比TLS迭代方法更为合理的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。     

轨迹数据的时间采样间隔对停留识别和出行网络构建的影响

个体轨迹数据已经广泛用于人群活动的研究中。在静止的局部空间开展的活动是个体日常生活的基本元素,在轨迹数据中对应停留部分。因此学者常从轨迹数据中识别停留来研究个体活动信息。然而,轨迹数据的时间采样间隔会对停留识别带来影响。针对该问题,首先提出了一个框架,量化不同持续时间长度的活动在不同时间采样间隔的轨迹数据中被识别为停留的概率。其次,考虑到个体出行网络依赖于停留识别结果,基于该框架,研究分析了时间采样间隔对出行网络分析结果的影响。最后,利用该框架分别对深圳市居民出行调查数据和手机轨迹数据进行了分析。研究表明,在面向人群活动的研究和应用中,该框架能支持时间采样间隔的选择决策和面向活动类型的研究结果评价。