基于DBSCAN算法的孔深测量与地层反演理论研究          下载免费PDF全文

李璇  赵大军 《探矿工程》2021,48(S1):47-51

论文针对地质勘探取心工况复杂、钻进深度大、事故发生率高、岩性复杂、钻进参数难以获取、无法实时掌握钻进状态的难题,在充分调研现有工况识别技术的采集原理、功能种类、现场实测的基础上,结合钻探智能化、自动化的发展方向,运用硬件与软件结合的思想,设计了实时测量钻探参数的方案。论文首次提出使用DBSCAN（针对噪声空间基于分布密度进行聚类的算法）密度聚类法分析钻进参数,结合光电编码器增量的正负性进行工况判别,以获取钻头位置以及钻孔深度。该方案可以判别钻进状态,获取钻进工艺参数,将测量数据作为所钻地层的可钻参数来反演地层。钻机的自动化、智能化研究能获取大量地层资料,有利于推进钻进工艺学发展,实现从经验钻探到智能钻探进的突破。同时,为智能钻进系统奠定基础。  相似文献   

高寒冻土区生物结皮对土壤理化属性的影响   总被引：1，自引：0，他引：1  

明姣  盛煜  金会军  张泽  杜玉霞 《冰川冻土》2021,43(2):601-609

生物结皮是高寒地区地被层的重要组分之一。其作为地表特殊的结构层,能够改变地表结构及土壤理化属性,从而影响冻土环境。迄今为止,关于青藏高原高寒生态系统中生物结皮对土壤理化属性的影响尚不清楚。以青藏高原高寒冻土区生物结皮为研究对象,初步研究了生物结皮的特征及其对土壤理化属性的影响。结果表明：生物结皮在高寒草甸退化过程中广泛发育,主要以藻结皮为主,其盖度可达37.3%~51.7%,结皮层平均厚度为12.6 mm。由于生物结皮的发育,高寒地区5~20 cm土层粉粒含量有所增加,但差异不显著,而结皮层土壤田间持水量相比于裸地表层（2 cm）增加了10%~40%,结皮层容重较裸地降低了30%;两种类型藻结皮均显著增加了结皮层及其下0~20 cm土层土壤有机质,而深色藻结皮增加了结皮层及其下0~20 cm土层土壤全氮含量,浅色藻结皮仅增加了结皮层土壤全氮含量,对其下0~20 cm土层土壤全氮含量没有显著影响;生物结皮对土壤pH没有显著影响;生物结皮是高寒生态系统植被退化过程中的关键环节。研究结果为揭示生物结皮在高寒生态系统中发挥重要生态功能提供依据。  相似文献   

中国大陆密度和地震波速扰动异常的年龄属性研究     

杨文采 《地质学报》2021,95(1):227-237

大陆动力学研究需要物质随空间和时间的变化的信息。三维密度和地震波速度扰动图像反映岩石圈物质的空间分布,要和大地构造学中的时间尺度信息综合起来,才能恢复动力学作用的过程。本文通过对比不同构造期的构造图和地壳不同深度的地球物理性质图像,研究中国大陆密度以及地震波速度扰动和构造事件的相关度。研究表明,岩石圈地幔的密度和波速扰动和现今板块构造的相关度是高的,说明岩石圈地幔的密度大黏度高,不仅地震波速快得多,物质蠕动的速度也比下地壳慢得多,板块运动产生的变形保存时间比较久。中国大陆中地壳的密度扰动和白垩纪以来的构造事件的相关度是高的,说明中地壳的密度扰动主要反映了白垩纪以来的构造事件。中国大陆上地壳结晶基底的密度扰动和侏罗纪以来的构造事件的相关度是高的,说明上地壳的密度扰动可以反映燕山期的构造事件。对于中国大陆而言,下地壳的波速变化和板块构造没有明显的相关性;不过下地壳深层的密度扰动也反映新构造期的构造事件。其原因可能是因为下地壳的物质黏度比较低,物质蠕动的速度比岩石圈地幔快得多,板块运动产生的变形不容易保存。总之,应用不同深度的密度扰动图像分别推测不同地质时期的地壳构造运动发生的地点和范围是可行的,地壳深层的三维密度扰动成像有可能提供180Ma以来中国大陆地质作用事件的有关信息。  相似文献   

免共振沉桩过程对地表振动影响的FLAC3D数值模拟     

魏家斌  王卫东  吴江斌 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(5):1514-1522

为研究免共振沉桩过程对地表振动影响,采用密度放大法以消除模型桩弹性模量过大对计算效率的影响,在有限差分软件FLAC^3D中建立了相应的连续振动沉桩模型,并和文献中的现场测试结果进行了比较,分析了激振力幅值和振动频率这两个施工参数对地表振动响应的影响。结果表明：密度放大法可有效提高数值模拟的计算效率,模拟沉桩7.0倍桩径（4.9 m）所需计算时间约为12.0 h,数值结果较好地模拟了现场测试中免共振沉桩的地表振动影响;激振力幅值和振动频率均主要对近场（水平距离为5.0倍桩径范围内）的地表振动有明显影响;临界沉桩深度与地表振动影响峰值相对应,该深度随水平距离先增大后趋于稳定;激振力幅值对临界沉桩深度的改变不明显,振动频率对远场临界沉桩深度则有较明显影响。  相似文献   

The relative influence of climate and housing development on current and projected future fire patterns and structure loss across three California landscapes     

《Global Environmental Change》2019

Climate and land use patterns are expected to change dramatically in the coming century, raising concern about their effects on wildfire patterns and subsequent impacts to human communities. The relative influence of climate versus land use on fires and their impacts, however, remains unclear, particularly given the substantial geographical variability in fire-prone places like California. We developed a modeling framework to compare the importance of climatic and human variables for explaining fire patterns and structure loss for three diverse California landscapes, then projected future large fire and structure loss probability under two different climate (hot-dry or warm-wet) and two different land use (rural or urban residential growth) scenarios. The relative importance of climate and housing pattern varied across regions and according to fire size or whether the model was for large fires or structure loss. The differing strengths of these relationships, in addition to differences in the nature and magnitude of projected climate or land use change, dictated the extent to which large fires or structure loss were projected to change in the future. Despite this variability, housing and human infrastructure were consistently more responsible for explaining fire ignitions and structure loss probability, whereas climate, topography, and fuel variables were more important for explaining large fire patterns. For all study areas, most structure loss occurred in areas with low housing density (from 0.08 to 2.01 units/ha), and expansion of rural residential land use increased structure loss probability in the future. Regardless of future climate scenario, large fire probability was only projected to increase in the northern and interior parts of the state, whereas climate change had no projected impact on fire probability in southern California. Given the variation in fire-climate relationships and land use effects, policy and management decision-making should be customized for specific geographical regions.  相似文献   

基于区域多次回波点密度分析的城区LiDAR建筑物提取     

李乐林  江万寿  郭程方 《国土资源遥感》2015,(2):29-35

以正确提取城区Li DAR点云中建筑物为目标,综合利用不同类别目标点云的回波特征以及地形信息,提出了一种基于区域多次回波密度分析的Li DAR点云建筑物提取方法。首先,将点云构建不规则三角网(triangulated irregular network,TIN),获取封闭的等高线;然后,利用等高线间的拓扑关系得到等高线族区域;最后,统计每一区域的多次回波点云密度信息,通过建筑物和树木区域多次回波点云在区域密度上的巨大差异来识别建筑物点云和树木点云。研究结果表明:该方法既充分利用了建筑物表面与植被间多次回波特性的差异,又不否定建筑物边缘同样存在多次回波的现象;通过封闭的等高线自适应地检测出地物目标的轮廓,弥补了传统Li DAR建筑物提取方法的不足;该方法能够较其他方法更准确地提取建筑物。  相似文献   

核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析   总被引：7，自引：0，他引：7  

禹文豪  艾廷华 《测绘学报》2015,44(1):82-90

城市空间POI点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义,表达该特征的核密度法(kernel density estimation)由于顾及了地理学第一定律的区位影响,比其他密度表达方法(如样方密度、基于Voronoi图密度)占优。然而,传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧氏空间,忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事实。本研究针对该缺陷,给出了网络空间核密度计算模型,分析了核密度方法在置入网络结构中受多种约束条件的扩展模式,讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种POI点分布模式(随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型)下的核密度分析试验,讨论了POI基础设施在城市区域中的分布特征、影响因素、服务功能。  相似文献   

一种CORS站高程序列噪声识别算法     

吉长东  吕广涵  张恒璟  崔东东 《测绘科学》2021,46(3):8-16

针对能量密度谱判断噪声与信号主导模态分界点性能不稳定的问题,该文提出基于夹角余弦的分界点判断方法。该方法首先利用EEMD对CORS站高程数据进行分解,其次计算原始信号与各阶模态分量的夹角余弦值,最后根据夹角余弦值的首次逆向转折位置判定噪声主导模态和信号主导模态的分界点。以4个CORS基准站近20年原始高程时间序列信号为研究对象,对噪声与信号模态分量分界点进行判定,实验结果表明采用基于夹角余弦的判定方法可以一次判断出噪声和信号模态分量的分界点。该方法应用到CORS站高程信号与噪声序列的识别中性能更加稳定。  相似文献   

复杂地势下轻小型无人机LiDAR自主航线设计     

陈玥  李英成  李兵  刘晓龙 《测绘科学》2021,46(3):104-109,132

针对现有的LiDAR航线设计软件绝大多数针对大中型无人机,主要依靠飞行人员根据实际经验敷设航线,少数采用传统摄影测量改变基线长度的方式实现复杂地势下LiDAR航线自动敷设,但高地势地区航线较密,飞行成本高,有局限性,目前能实现轻小型无人机载LiDAR航线自主敷设的软件很少等问题,参照轻小型机载LiDAR的特点,该文提出一种复杂地势下基于DEM改变航高的航线设计方法。以延庆某山区进行试验。结果表明:该方法适当放宽分区高差限制,综合考虑地形信息、飞机性能等要素,使得单条航带点云密度得到保证,提高航线规划效率,节约飞行时间。将考虑DEM与未考虑DEM两种方式对比,确保重叠度,满足工程点云密度,便于后期数据处理。  相似文献   

Estimation of crowd density from UAVs images based on corner detection procedures and clustering analysis     

Ali Almagbile 《地球空间信息科学学报》2019,22(1):23-34

With rapid developments in platforms and sensors technology in terms of digital cameras and video recordings, crowd monitoring has taken a considerable attentions in many disciplines such as psychology, sociology, engineering, and computer vision. This is due to the fact that, monitoring of the crowd is necessary to enhance safety and controllable movements to minimize the risk particularly in highly crowded incidents (e.g. sports). One of the platforms that have been extensively employed in crowd monitoring is unmanned aerial vehicles (UAVs), because UAVs have the capability to acquiring fast, low costs, high-resolution and real-time images over crowd areas. In addition, geo-referenced images can also be provided through integration of on-board positioning sensors (e.g. GPS/IMU) with vision sensors (digital cameras and laser scanner). In this paper, a new testing procedure based on feature from accelerated segment test (FAST) algorithms is introduced to detect the crowd features from UAV images taken from different camera orientations and positions. The proposed test started with converting a circle of 16 pixels surrounding the center pixel into a vector and sorting it in ascending/descending order. A single pixel which takes the ranking number 9 (for FAST-9) or 12 (for FAST-12) was then compared with the center pixel. Accuracy assessment in terms of completeness and correctness was used to assess the performance of the new testing procedure before and after filtering the crowd features. The results show that the proposed algorithms are able to extract crowd features from different UAV images. Overall, the values of Completeness range from 55 to 70 % whereas the range of correctness values was 91 to 94 %.  相似文献