结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测

提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM）,然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。     

滇东-黔西地区晚二叠世煤岩及煤层气储层物性分析

本文以丰富的地质资料对滇东－黔西地区晚二叠世煤岩分布的割理（裂隙）,吸附、孔隙溶积、镜质组含量、含气性、灰分产率等进行了较为系统的研究,初步建立了煤炭与煤层气储层物性的关系,提出了镜质组含量的煤炭类型有较好的煤层气储集物性条件。     

山西晋城矿区成庄井田3号煤储层的物性研究

对研究区内3号煤储层的几何形态、割理和孔隙系统进行了研究,并引入了储层结构综合指数(SI)来评价研究区内煤层透气性特征和甲烷运移能力,并得出了如下结论:①全区煤层厚度稳定,是煤层甲烷的良好储集层;②根据全区割理发育程度推测出,构造主应力来自NE-SW方向;③通过孔隙系统研究,3号煤层基本上属于非渗透性储层;④成庄井田3号煤层结构综合指数(SI)等值线平面图,显示了煤层透气性由东北向西南呈逐渐变差的趋势。     

煤层割理研究在韩城矿区煤层气评价中的意义

探讨了煤层割理的成因、分类及主要影响因素,分析了韩城矿区主要煤层割理的发育特征及其对煤层气赋存和开发的控制作用。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

基于形状先验和图割的高分辨率遥感影像道路提取

给出一种从高分辨率遥感影像中提取道路的方法。先对遥感影像进行滤波预处理获取纹理特征;再以图割解算经典能量函数获取道路图斑,其中利用高斯混合模型构建T链;接着利用直线匹配法获得初始道路段;最后用图割解算融合了两种形状先验的能量函数,结合动态外推的思路连接道路段。对不同遥感影像的实验证明了算法的有效性。     

我国北方春季沙尘暴的异常及其对冬季青藏高原地面感热的响应

选用中国178个常规气象观测站建站～2000年历年春季沙尘暴日数资料,分析了近50a来中国北方春季沙尘暴的气候特征。在此基础上进一步揭示了我国北方沙尘暴的形成、发展以及造成的危害。结果表明：我国北方春季沙尘暴存在东西反位相差异,近50a来,春季沙尘暴日数总体趋势在减少,但20世纪末又有明显的回升趋势。这不仅与影响我国北方的冷空气路径有关,还与青藏高原冬季地面感热的异常密切相关。     

黄土坡面不同植被恢复阶段的减流减沙效益研究

在延安燕沟流域退耕黄土坡面,根据植被状况建立不同植被恢复阶段(耕地、草地、灌木地、林地)径流小区,分析在退耕还林(草)工程实施以后,不同植被恢复阶段的减流减沙效益。结果表明,与坡耕地相比,各小区的减流减沙效益为:林地>灌木地>草地,草地和灌木地的减沙效益大于减流效益。对比草地和灌木地刈割前后的产流产沙量,可以看出,草地和灌木的减流效益有80%以上是由于地表枯落物及根系拦蓄径流造成,刈割后产沙量有明显增加,表明处于植被演替初级阶段的近地表层生态功能仍然比较脆弱,仍需进行封育保护。     

图割能量驱动的高分辨率遥感影像震害损毁建筑物检测

为充分利用高分辨率遥感影像提供的细节信息,提高震害损毁建筑物检测精度,提出了一种图割框架下融合形状、边缘、角点等多种类型特征的损毁建筑物检测方法。该方法首先利用震前建筑物线划图提取包含单个建筑物的局部影像,用于图割能量函数建模,并分别根据建筑物的位置、形状、边缘以及角点构造能量函数的各约束项。在此基础上,通过最大流/最小割算法求解能量函数最小值,依据最小割能量进行地震前后局部影像中建筑物的相似性度量。最后利用最大期望算法(expectation maximization,EM)求得最小割能量的分类阈值,并根据错分率估值执行后处理以获得最终变化检测结果。采用2011年3月11日东日本大地震前后石卷港的高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法能有效检测出损毁建筑物。