浅述深水水道的形态学特征          下载免费PDF全文

尚文亮  徐少华  李小刚  秦磊  杨丽玉  刘家恺  姚雪婷 《地质找矿论丛》2020,35(2):204-209

目前深水水道的分类方案较多,本文基于深水水道的形态学特征,且聚焦于单一型深水水道,将其划分为顺直型(曲率介于1～1.25)、低弯度S型(曲率介于1.25～1.5)和高弯度S型(曲率1.5)。其中,顺直型水道侵蚀作用最强,往往不发育天然堤沉积,无侧向加积;低弯度S型水道发育天然堤,并具有侧向加积;高弯度S型天然堤及侧向加积最为发育,决口扇常与之伴生。深水水道的曲率是水道形态的直观表现,曲率大小主要受深水地貌即深水地形坡度的影响。在上陆坡区域,地形坡度较大,沉积物能量强,深水水道以顺直型为主。中陆坡区域,随着地形坡度的减缓,水道的弯曲形态也逐渐增加,形成低弯度S型,直至下陆坡,水道演变为高弯度的S型。  相似文献   

中国深层地热能开采的地质条件评价     

庞忠和  罗霁  程远志  段忠丰  天娇  孔彦龙  李义曼  胡圣标  汪集旸 《地学前缘》2020,27(1):134-151

深层地热能是指深度大于3 000 m的地热能。我国深层地热能资源丰富,但是开采条件怎么样呢?本文基于地热地质学原理,结合岩石力学等相关学科的理论,提出一种对深层地热能开采条件进行评价的指标体系,对各单一指标采用专家打分的方法赋值,继而采用模糊数学定量计算和评估深层地热能资源开发的难易程度。该方法考虑了深层地热能开发利用中的增强地热系统(EGS)的环境安全问题,即传统的“刚性造储”可能带来的诱发地震等不利于地热能行业健康发展的因素,倡导“柔性造储”和广义EGS理念,强调储层属性和地物理场的整合,针对我国地热能分布与构造活动关系密切、地壳总体上活动性强、地应力高、地震频发等构造型地热特点,是对以往评价方法的补充和拓展。该方法充分利用了专家知识,发挥了模糊数学综合评估作用,给出的量化结果易于对比和使用,可以更好地支持决策。本文基于新的评估方法,利用现有的深部地热研究及勘探成果,评估了中国大陆地区九个区域深层地热能开发的难易程度,评价区包括西藏南北地堑系、云南西部火山型地热区、青海东部共和盆地以及东北、华北等。从本文的结果可以看出,我国深层地热能开采的地质条件复杂,开采难度较大。  相似文献   

结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测     

刘舸  邓兴升 《测绘通报》2019,(11):69-73

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。  相似文献   

基于卷积神经网的CCTV视频中排水管道缺陷的智能检测     

吕兵  刘玉贤  叶绍泽  闫臻 《测绘通报》2019,(11):103-108

作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分，基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功，受此启发，提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法，以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性，其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要；同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。  相似文献   

地理国情监测成果在农业、旅游领域中的应用     

齐忠华  邱剑南  张力仁  吴长俊 《测绘通报》2019,(11):149-152,162

开展地理国情监测工作的目的是为了获取自然与人类社会经济活动引起的地表变化信息，具体包括地表自然要素、人文地理要素和社会经济信息的空间分布特征及其相互关系，是基本国情的重要组成部分，为政府管理决策、企业生产运营、人民群众生活提供数据基础和决策依据。本文基于地理国情监测数据，结合多种测绘地理信息数据和技术手段，探讨如何利用地理国情监测成果促进农业与旅游业的发展，以期深入挖掘和提升监测成果价值，全面拓展监测成果应用服务的新思路、新方向。  相似文献   

深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类     

陈斌  王宏志  徐新良  王首泰  张亚庆 《测绘通报》2019,(6):29-33,40

提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法，它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像，基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构，借助迁移学习方法，构建出遥感分类模型，实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取，并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%，Kappa系数为0.834 2，明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0，而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。  相似文献   

磁浮交通试验线压力管道直线度的测量方法研究及应用     

韩冰  刘成龙  杨雪峰 《测绘通报》2019,(6):126-130,135

目前，国内外对于磁浮交通真空压力管道直线度测量问题的研究较少。本文结合西南交通大学在建的真空磁浮高速列车试验装置，提出了一种真空压力管道直线度测量方法。该方法在管道内建立高精度三维控制网，依据三维控制网测量采用圆曲线拟合方法确定各节管道的圆心坐标，并采用直线拟合方法分析整个管道的直线度。最后依据上述方法编制程序对实测数据进行了处理分析，验证了方法的可行性和正确性，可为今后真空磁浮压力管道的建设提供技术参考。  相似文献   

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型     

冯绍权  花向红  陶武勇  宣伟  吴伟  续东 《测绘通报》2019,(7):50-53,82

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC），利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值，初步建立GA-BP神经网络预测模型，结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值，形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据，分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比，结果表明，该预测模型精度最高。  相似文献   

Geospatial data mining for digital raster mapping     

Bruce K. Wylie  Neal J. Pastick  Joshua J. Picotte  Carol A. Deering 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(3):406-429

We performed an in-depth literature survey to identify the most popular data mining approaches that have been applied for raster mapping of ecological parameters through the use of Geographic Information Systems (GIS) and remotely sensed data. Popular data mining approaches included decision trees or “data mining” trees which consist of regression and classification trees, random forests, neural networks, and support vector machines. The advantages of each data mining approach as well as approaches to avoid overfitting are subsequently discussed. We also provide suggestions and examples for the mapping of problematic variables or classes, future or historical projections, and avoidance of model bias. Finally, we address the separate issues of parallel processing, error mapping, and incorporation of “no data” values into modeling processes. Given the improved availability of digital spatial products and remote sensing products, data mining approaches combined with parallel processing potentials should greatly improve the quality and extent of ecological datasets.  相似文献   

Simulation of landscape spatial layout evolution in rural-urban fringe areas: a case study of Ganjingzi District   总被引：2，自引：0，他引：2  

Jun Yang  Andong Guo  Yonghua Li  Yuqing Zhang  Xueming Li 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(3):388-405

In recent years, the rapid expansion of urban spaces has accelerated the mutual evolution of landscape types. Analyzing and simulating spatio-temporal dynamic features of urban landscape can help to reveal its driving mechanisms and facilitate reasonable planning of urban land resources. The purpose of this study was to design a hybrid cellular automata model to simulate dynamic change in urban landscapes. The model consists of four parts: a geospatial partition, a Markov chain (MC), a multi-layer perceptron artificial neural network (MLP-ANN), and cellular automata (CA). This study employed multivariate land use data for the period 2000–2015 to conduct spatial clustering for the Ganjingzi District and to simulate landscape status evolution via a divisional composite cellular automaton model. During the period of 2000–2015, construction land and forest land areas in Ganjingzi District increased by 19.43% and 15.19%, respectively, whereas farmland, garden lands, and other land areas decreased by 43.42%, 52.14%, and 75.97%, respectively. Land use conversion potentials in different sub-regions show different characteristics in space. The overall land-change prediction accuracy for the subarea-composite model is 3% higher than that of the non-partitioned model, and misses are reduced by 3.1%. Therefore, by integrating geospatial zoning and the MLP-ANN hybrid method, the land type conversion rules of different zonings can be obtained, allowing for more effective simulations of future urban land use change. The hybrid cellular automata model developed here will provide a reference for urban planning and policy formulation.  相似文献