多源数据驱动的山水工程智能监管平台研究——以甘南黄河上游水源涵养区为例

为强化数字监管能力,利用卫星遥感、无人机、大数据、人工智能等前沿技术在时空基准统一的情况下,获取甘南黄河上游流域重点区域多源异构数据,依托PIE地球科学大数据实时计算平台进行加工处理,聚焦黄河上游水源涵养区,准确分析当地山水工程的特点,以系统工程思想为引领,利用矩阵式管理模型探索构建工程数字化管理体系的有效路径,并建立智能监管平台,对工程全过程关键节点进行管控,促进各部门之间相互协调与监督,满足业务流程科学化、监督监管数字化的要求,支撑山水工程绩效评价体系建设,辅助政府精准施策、科学监管。

HJ-1A星HSI数据2级产品条带噪声特征分析及去除方法

HJ-1A星在成像过程中由于线阵传感器相邻探测器在响应和输出时的奇偶效应,故其获取的影像存在明显的条带噪声.首先,对影像亮度统计直方图进行分析;然后,使用全局去条带法对影像进行条带去除.根据处理效果以及直方图特征分析,将影像分为3类.结果证明,全局去条带法只适用于亮度直方图符合正态分布的影像.针对全局去条带法的局限性,提出了一种改进的条带去除方法,使用该方法基本上可以获得相对较好的处理结果.

基于决策树多分类支持向量机岩性波谱分类

地面岩性波谱建模是高光谱遥感地质填图的关键环节之一,地面岩性波谱具有高维、多类特点,传统的多光谱分类方法不能对地面岩性高光谱数据进行有效处理。该文在岩性波谱特征分析的基础上,构建岩性波谱特征空间;然后,从支持向量机(SVM)基本理论出发并对算法改进,建立了一个基于决策树的SVM多类分类器(DT-SVMs);最后,利用云南北衙金矿区采集的野外实测岩性波谱数据进行分类实验,分类正确率达到93.75%。实验结果表明:基于决策树的多类分类支持向量机(DT-SVMs)可以很好的应用于地面岩性的波谱分类建模。同时,可推广到高光谱遥感岩性分类研究。

云南个旧陡岩勘查区Sn多金属矿化信息提取与评价

个旧矿区被南北向个旧断裂分为东、西2个矿区。东区是已知矿床的集中区,随着东区"危机矿山"问题的日益凸显,西区的地质研究工作和资源潜力评价已成为矿山深部和外围找矿的热点。西区陡岩地区具有良好的成矿地质条件,是近年来个旧西区地质找矿工作的重点。采用因子分析(FA)-多重分形法(S-A)对1∶1万原生岩石化探数据中17种元素进行分析,获取锡多金属矿致异常信息,再通过变差函数分析异常控制因素,结合本次1∶1万野外地质填图成果,获得如下认识:①F1因子代表Cd-Hg-Pb-Zn元素组合,是中低温热液型多金属矿化的反应;F3代表Sn、Mo元素组合,反映的是岩体及热液的相关信息;F5包括Sn、Sr,Sr是碳酸盐岩的常见元素,反映Sn元素部分来源于个旧组灰岩和法郎组炭质、泥质灰岩。②勘查区东南部异常晕展布特征为串珠状分布且异常浓集中心恰好都位于岩性分段面,推测该区存在隐伏岩体。③该区的断裂控矿性不明显,Sn元素异常展布的空间结构性主要由南西向的地层和该区的隐伏岩体控制。

车道级高精度地图优化

为了增加驾驶辅助系统或者自动驾驶的可靠性,需要设计出高分辨率地图规格及模型。本文通过研究目前的车道设计方案,提出了两点优化方式以减少数据的冗余存储。在两车道之间建立特殊的关联关系,让不同的车道根据左右边线的不同有不同的断开方式;对虚拟路口车道线进行优化使用三次样条曲线来对路口车道进行抽象表达。

高精度三维道路电子地图的设计和实现

随着道路坡度和曲率的作用逐渐被认识,道路坡度、曲率引入导航地图,成为实现先进驾驶辅助系统(ADAS)的重要途径,也是未来导航地图的发展趋势之一。本文采用惯导系统进行道路轨迹点采集,使用道路轨迹点计算出每一个轨迹点上的坡度与曲率,通过与现有导航地图道路数据对比,为对应的道路赋上坡度与曲率属性。结果表明,本文的方法具有可行性,为ADAS导航应用的实现提供了地图基础。

大宝山多金属矿区土壤-植被稀土元素生物地球化学特征

为研究采矿对土壤-植被REE生物地球化学特征的影响,采集大宝山多金属矿区及背景区土壤及优势植物芒萁、马尾松叶片,测量REE含量.对比分析样品中REE分布模式、∑REE、δEu、δCe及四重效应等地球化学特征.结果表明:受采矿活动影响,矿区土壤REE含量均值达284.99mg/kg,显著高于背景区,且表土层REE含量明显高于心土层;相对于背景区,矿区土壤和植被轻重稀土分馏更弱;研究区土壤和植被都为Eu亏损,大都为Ce富集,马尾松与土壤REE含量呈正相关,REE富集植物芒萁在背景区富集系数反而更高;矿区环境抑制植物对REE正常的迁移和分异,对植被生长不利,植被REE分布分异特征是其对生长环境的反映和适应.