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随着煤炭开采深度的增加,深部复杂条件下开采的水害问题日益严重。复杂条件下煤层回采过程顶底板破坏动态监测对于工作面突水预测、采煤方法改进等具有重要意义。本文基于并行电法监测技术,结合双模式电极数据采集方式,同时在采煤工作面进行煤层顶、底板全空间地电场特征监测研究,获得了煤层围岩顶底板采动前后电阻率及自然电位同步响应特征。研究表明:顶底板跨孔电阻率监测动态变化可以显示孔间电阻率随采煤工作面逐步推进的动态变化情况,可有效表征顶底板破坏带发育范围,同时顶板垮落造成的电阻率变化程度大于底板破裂引起的电阻率变化程度;自然电位数据可分辨顶、底板岩层及裂隙张合形态、以及破裂程度,研究区域内顶板自然电位值明显高于底板自然电位值,且顶板的破裂引起的自电位变化强度明显大于底板破裂引起的自电位变化。采用多参数对煤层顶底板采动破坏进行同步动态监测,对保障采动工作面安全回采具有现实应用价值。 相似文献
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新型导线在水电工程测量中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
结合山岭重丘地区的一水电工程,根据其特殊的地形条件,采用新型的导线布网形式,避免树木的大量砍伐,确保通视良好;再利用全站仪观测,按导线的严密坐标平差方法,运用MATLAB6.1软件对测量数据进行处理,计算出各控制点的坐标,得到满意的结果. 相似文献
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海量遥感数据的高性能地学计算应用与发展分析 总被引：1，自引：0，他引：1
航空及航天遥感器的快速发展,使得多源、多时空分辨率的遥感数据成TB级增长,对海量遥感数据的高性能计算与处理提出了更高的要求。据此,当前的遥感应用已经吸收了新型硬件架构计算、集群计算和分布式计算等高性能计算领域的最新技术。本文针对高性能计算处理海量遥感数据的效率问题,分别从分布式并行遥感文件系统和高性能遥感地学计算模式两个方面来论述该问题的研究进展;在此基础上,列举了当前具有代表性的集群和分布式遥感计算平台/系统,并结合具体实验工作,详细阐述了遥感高性能计算平台gDos-IPM(Geospatial Data Operation System-Image Processing Machine)的设计思路;最后总结了高性能遥感地学计算的发展趋势。 相似文献
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面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。 相似文献
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长江三峡工程库区千将坪滑坡地质特征及成因分析 总被引：3，自引：0，他引：3
千将坪滑坡体位于三峡库区长江支流青干河的左岸,距三峡工程坝址44km。2003年7月13日零时20分,三峡库区秭归县千将坪村发生了山体基岩滑坡,造成15人死亡、9人失踪,4家乡镇企业被摧毁。文章通过对滑后详细地质调查,阐述了千将坪滑坡区地质条件,描述了滑坡发生的前兆现象以及滑坡发生滑动的过程,仔细分析了千将坪滑坡各要素的特征。根据滑坡体物质组成和结构的差异,把滑体物质自滑坡后缘至前缘分为块石堆积区、基岩裂解区、土夹块石区、漂砾卵石区。同时,文中研究了滑带土的物理力学性质,分析了滑坡体的成因机制,从地形地貌、岩性组合、构造条件详细论述了斜坡失稳的内因,认为导致斜坡失稳的外部因素有集中降雨、农田灌溉以及三峡蓄水3个方面的影响。 相似文献
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自动提取城市建筑物对城市规划、防灾避险等行业应用具有重要意义,当前利用高空间分辨率遥感影像进行建筑物提取的卷积神经网络在网络结构和损失函数上都存在提升的空间。本研究提出一种卷积神经网络SE-Unet,以U-Net网络结构为基础,在编码器内使用特征压缩激活模块增加网络特征学习能力,在解码器中复用编码器中相应尺度的特征实现空间信息的恢复;并使用dice和交叉熵函数复合的损失函数进行训练,减轻了建筑物提取任务中的样本不平衡问题。实验采用了Massachusetts建筑物数据集,和SegNet、LinkNet、U-Net等模型进行对比,实验中SE-Unet在准确度、召回率、F1分数和总体精度 4项精度指标中表现最优,分别达到0.8704、0.8496、0.8599、0.9472,在测试影像中对大小各异和形状不规则的建筑物具有更好的识别效果。 相似文献
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高分遥感驱动的精准土地利用与土地覆盖变化信息智能计算模型与方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对地观测可在影像空间上全面反映地表地理现象、格局及演化过程,基于遥感数据提取的土地利用与覆盖变化（LUCC）产品为分析地理要素空间分布规律及其变化机制提供全覆盖、定量化和快速更新的本底信息。本文以高分辨率遥感视觉特征（图）与多源多模态观测机理特征（谱）相互耦合的图谱认知理论研究为基础,提出了精细地理图斑空间结构（精）上融合定量指标反演模型（准）的精准LUCC简称P-LUCC（Precision LUCC）的概念,并依据“五土合一”的地理学思想构建了分层感知、时空协同与多粒度决策于一体的P-LUCC遥感信息智能提取与综合地理应用方法,提出并解析了其中视觉感知的深度学习、外部知识逐步融入的迁移学习以及增量式的自组织强化学习等3类机器学习模型的协同计算机制。基于此,进一步设计了“分区控制—分层提取—分级迁移—功能重组”为途径的高分辨率遥感P-LUCC信息产品生产线系统,并以苏州市高新区为应用区域针对土地利用（LU）图斑的形态、类型以及土地覆盖变化（LCC）的指标等内容开展了P-LUCC产品精度、生产效率的综合分析,展望了基于P-LUCC信息产品开展专题应用研究的新思路。 相似文献
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遥感影像的获取受卫星、传感器设计、大气条件等限制,往往难以兼顾时间和空间分辨率,导致由单一来源数据提取遥感信息难度较大,难以满足各种应用对信息时空分辨率越来越的需求。由此出发考虑多源数据的不同优势及其随着周期运行不断积累的多时相数据,设计了基于地块协同多种分辨率甚至多源数据的分类方法。以高空间分辨率影像为地理基准构建稳定地块分布图,这些地块在一定时间内边界与基本属性相对稳定,由此可以协同利用高时相分辨率数据反映地块在不同时间点的光谱表现,分别计算形成地块的时相变化特征,根据地类各自特点选择不同方法与数据特征完成解译,总体上以地块级监督分类完成具体类别解译。在2014年夏季青海玛多的米级土地利用分类实验中,整个植被生长季的中分数据以及冬季无云高分数据被收集用于协同分类,在解决多数据匹配、合成的基础上充分利用各数据的优势,对建设用地、水体、植被等关键类别区别对待,整体上取得了较高的解译精度,不但有效克服传统视角下数据源不足、信息缺失等问题完成了全县解译,而且保证了土地信息的时空分辨率,为生态调查与保护提供了最新最全数据支持。 相似文献