△T球体异常的三元解释法

在△Ｔ异常解释课题中，一个新的角度参量─—视磁化特征角的拟定，最大限度地简化了球体磁场表达式。从而才有可能通过特殊解法，给出了球体磁场的极值与拐点公式。作者据此建立了四种不受正常场制约、仅需异常的局部持征曲线即可全面解释三度异常的解释方法。屏障分解、叠加判别、三元迭代的设计，为解释三度体叠加异常给出了简单而易行的途径。     

安庆市辖区898平方公里土地利用现状图通过验收

安徽省安庆市市区土地利用更新现状图测绘成果日前通过了省级验收。这次调查测绘的市区面积共898平方公里,提供1：1万正射影像图54幅。调绘成果为安庆市整体规划、土地分类利用、耕地保护,开发成本计算以及国家对土地宏观监控提供了依据。     

如何高效处理小像幅航空摄影测量数据——基于Correct及AAT组合的小像幅数据处理系统

众所周知,航空摄影测量已成为测绘各种比例尺地形图的首选技术。但是,由于航摄成本高、周期长,涉及的管理环节较多,因此在对小面积范围进行航摄时,一般不采用标准像幅（23cm×23cm）的航空遥感摄影测量技术,而是通过小像幅的低空摄影测量方法代替通用的航空摄影测量,以缩短航摄时间,降低航摄成本。     

配制日照纸感光药剂的简便方法

经调查 ,大部分气象台站使用混合涂药法配制日照纸感光药剂。《地面气象观测规范》(以下简称《规范》)中有关混合涂药法的叙述是 :赤血盐与水的比例是 1∶1 0 ,枸橼酸铁铵与水的比例为 3∶1 0。按此比例用两个容器分别配制好药液 ,将已配制好的两种药液等量混合在一起 ,搅匀 ,然后按要求进行涂刷。该方法需要 3个容器和 1架天平 ,分别称量各种物质 6次 ,步骤较为繁琐。我局测报人员在实践中总结出一种较为简便的方法。1　药品比例分析从《规范》中可以知道 ,赤血盐在赤血盐溶液中所占的比例为1 / 1 1 ,枸橼酸铁铵在枸橼酸铁铵溶液中所占的比…     

遥感原理与应用课程创新教学改革设计

为提升遥感原理与应用课程教学质量,以面向学生学习需求、解决教学痛点问题为课程创新教学改革目标,从课程体系、课程内容、课程思政、教学课件、教学手段、课堂互动和课程考核等7个方面开展思考和设计。建立了以课程大纲为基础的遥感动态主线-知识点树状结构的课程体系。设计了“引—展—深—收”模式的课程内容情节,形成课堂教学闭环。充分挖掘课程中的思政教育元素,激发学生的爱国主义情怀和科学情操。强调了高质量的课件设计与制作对于提升教学效果的重要性。初步实践了增强现实、混合现实等沉浸式、交互式技术辅助的授课环境。开展了课堂“大白话”即时反馈的互动教学。通过在教学理念、教学内容、教学方法和手段等多方面的积极思考、创新和行动,始终围绕学生优化教学内容,创新教学手段,取得了较好的教学效果。     

城市生态安全水平的物元评判模型研究

作为人口高度集聚的人工生态系统,城市生态系统的安全性更加具有脆弱性。该文选取了若干公认的反映城市生态安全水平指标,建立了类型识别的物元评判模型。应用于我国十大城市,得出以下结论:处于"较安全"的城市有南京市、深圳市、大连市;处于"临界安全"的城市有上海市、广州市、南昌市、合肥市;处于"不安全"的城市有天津市、武汉市。评价结果基本与实地相符,说明建立的物元评判模型是可行的。     

基于全天空极光图像方向能量表征方法的极光事件分类

针对基于全天空极光图像的极光事件自动分类问题,提出一种基于方向能量二元编码重组表征的自动分类方法。首先,通过对多个方向上能量分解来描述极光事件中的局部纹理和各个方向上的运动信息,并且结合分块策略获得极光事件的全局形态信息;然后,借鉴一种二元编码重组的方式对多个方向能量进行融合,从而使得极光事件的表征具有同时表征局部纹理、全局形态和运动信息的能力。该表征方法完全不依赖于极光事件的长度,可用于表征不同持续时间的极光事件,并且不需要复杂的训练过程。利用最近邻和支撑向量机分类器分别对从中国北极黄河站拍摄到的极光图像中挑选的特定极光事件进行自动分类,结果表明,与其他两种典型的动态纹理描述方法相比,本文所提出的表征方法结合最近邻分类器,得到了最好的分类效果,能有效用于极光事件的分析,为海量数据中的极光事件自动分类提供了一种新方法。     

地幔对流与岩石层板块的相互耦合及影响──（Ⅱ）地幔混合对流理论及其应用

观测到的板块运动包含两种能量分布几乎相等的运动形态：极型场和环型场．纯粹的由热驱动的地幔自由对流不能预期和解释环型运动的产生．本文提出地幔混合对流理论,既考虑了热驱动的自由对流,也考虑了由板块自身激发的强迫对流．根据板块处于动力学平衡状态的观测事实,建立了相应的模型．数值结果表明,根据混合对流模型所预期的板块速度场,既能产生极型场,也能产生环型场,而且在空间分布特征及功率谱分布上与观测资料符合相当好．地幔物质的上升流动基本和洋脊对应,而下降流动和俯冲带对应．     

基于超像元词包特征和主动学习的高分遥感影像变化检测

为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征（相关度、斜率和截距）和顾及邻域的纹理变化强度特征（均值、方差、同质性和相异性）,经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。