风化矿床基本分析样采样长度确定的数理统计法——以滇中地区梅子箐风化壳型钛铁矿为例     

王泽传  赵思传  严城民  让昊  朱先敏  李同  朱毅翔  杨成忠 《矿产与地质》2022,(4):893-899

为确定风化矿床在详查、勘探阶段基本分析样的采样长度,对云南省武定县梅子箐风化壳型钛铁矿2个代表性较好的钻孔进行了数理统计。在采样基本长度为1.0m的基础上,换算出样品基本长度为1.5m、2.0m的化学分析结果。据此在单工程中进行了矿体圈定、低品位矿与工业矿划分、各矿层的低品位矿与工业矿的厚度与平均品位的计算。  相似文献   

面向城市复杂区域的无人机倾斜摄影航线规划方法     

盛辉  李凌昊  刘树生  朱俊利  刘善伟  邵成立 《测绘通报》2021,(1):47-52

本文针对城市复杂区域倾斜摄影建筑物遮挡问题,提出了一种无人机航线规划方法.该方法首先基于前期测区踏勘成果确定航线的高度范围,选择合适的高度并进行合理性验证;然后通过建筑最密集区域确定航线方向并计算重叠度;最终根据侧视影像临界点设计该区域的航线路径.本文以大型企业园区为例进行实景三维建模试验.结果表明,基于该方法建立的三...  相似文献   

基于GIS与MaxEnt模型的滑坡易发性评价——以铜川市中部城区为例     

黄煜  谢婉丽  刘琦琦  杨惠  朱荣森  李嘉昊  穆柯  严明  肖金存  何高锐 《西北地质》2023,(1):266-275

铜川市属于中国资源枯竭型城市，近年来过量的开采资源与频繁的工程活动诱发了大量的滑坡，对人民安全与社会发展造成了严重威胁，如何科学合理地对滑坡易发性进行评价具有重大的研究意义。以铜川市滑坡分布较多的王益区、印台区作为研究区，选取坡度、坡向、高程、曲率、距道路的距离、距水系的距离、地形地貌、岩土体类型等8个因子构建评价指标体系，采用MaxEnt模型与ArcGIS平台相结合的方法构建了研究区滑坡易发性评价模型，并进行了易发性评价。评价结果显示，MaxEnt模型AUC值达到0.905，评价能力优秀；Kappa系数为0.76，评价结果与滑坡现状分布十分吻合；距水系的距离、地形地貌为最重要的环境影响因子。高易发和较高易发主要分布在其中部及东部居民集中居住区，分别占研究区总面积的4.36%、5.77%，与实地调查结果相符，MaxEnt模型可在类似区域滑坡易发性评价中进行推广。  相似文献   

星载InSAR方位向逐行的顺轨有效基线计算方法     

刘昆池  苗洪利  杨忠昊  张佳辉 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2024,(1):122-127

本文开展了星载干涉合成孔径雷达(Interferometric synthetic aperture radar, InSAR)顺轨有效基线计算方法的改进研究。首先利用多项式拟合卫星轨道方程，使用相干系数法计算待配准图像对的像元偏移量，通过建立顺轨有效基线与方位向行号的函数关系式获得逐行有效基线，解决了在整幅图像使用固定有效基线带来的误差问题。通过TanDEM-X/TerraSAR-X实测干涉数据对本文的改进方法进行了应用和检验，同时针对所使用干涉图像对的特殊线性关系建立了快捷实用的线性方程。通过在整幅图像上精细化使用顺轨有效基线会对诸如海流反演方面有效提高反演精度。  相似文献   

数据同化组成部分对初始条件和误差增长的影响     

王仲睿  孙浩昊  雷荔傈  谈哲敏  张熠 《中国科学:地球科学》2024,(1):110-121

若不考虑特定的数据同化方法,数据同化通常可被分解为先验信息、观测算子、观测误差协方差和背景误差协方差等组成部分.本文基于经典的Lorenz模式,研究了数据同化各组成部分对初始条件误差和预报误差的影响,以期为设计不同尺度天气系统的数据同化方法提供理论基础.研究结果表明,预报误差经历三个典型阶段:0～5天为预报误差的缓慢增长期; 5～15天为预报误差的快速增长期,其中确定性预报和集合预报的误差增长速率具有显著差异; 15天后为预报误差的饱和期.数据同化可通过提供更加准确的初始条件,进而提升可预报性.相比于静态背景误差协方差(B),流依赖的背景误差协方差(P^f)可提供更精确的初始条件,因此当瞬时观测或频繁的时间平均观测被同化时,循环同化效果优于离线同化;但当时间平均观测频率低时则结果相反,这是因为循环同化在模式缺乏预报技巧时无法构造具有信息的先验估计,且流依赖的P^f相比于静态的B不能有效地从含信息量低的观测中提取出观测信息.瞬时观测相比于时间平均观测包含更多的信息,因此在时间频率低的观测系统中,瞬时观测应优先被考虑.此外,集合预报优于确定性预报,且...  相似文献   

一种基于图卷积的车载视频对象语义分割方法     

赵江洪  尹利莎  陈先昊  杨甲  郭明 《测绘科学》2023,(2):157-167

针对图像语义分割网络(SegNet)在对车载视频分割过程中，因局部特征的丢失造成语义分割精度不高的问题，该文提出一种具有权重系数和图卷积网络的视频分割深度卷积网络(WG-ViSeg)。该网络对SegNet进行改进，在高级特征提取过程中加入图卷积结构，通过扩大节点的感受野减少局部特征的丢失。该网络又利用SE注意力机制改变特征图谱的权重系数进一步提高网络编码能力。对Camvid数据增强验证后结果表明，在满足车载视频对象的快速响应范围内，WG-ViSeg能够很地改善分割过程中出现的碎片化状况，较好地分割出相邻目标对象，对车载视频的整体分割精度达到89.7%,较现有的最优网络提升了5%,尤其对自动驾驶较为重要的车辆、行人等类别的语义分割精度提升了17%。  相似文献