Non-local Means算法在InSAR干涉图中的去噪研究

针对非局部化图像修复算法(Non-local Means)在干涉图滤波方面的不足,提出了一种基于相干系数改进的自适应平滑参数的Non-local Means算法,理论上,改进的算法在对InSAR干涉图进行去噪的同时,能够保留更多的干涉图像纹理和细节信息。最后通过实测数据,比较分析了新算法与传统Non-local Meas滤波算法、goldstein、自适应中值滤波的去噪效果,结果表明本文提出的改进算法在抑制InSAR干涉图噪声、保持相位信息和条纹信息方面要优于其他3种滤波算法。

矿区地表非连续变形边界提取算法

地下开采易造成地表产生裂缝、塌陷坑等非连续变形。针对开采沉陷地表预计点生成的三角网无法自动提取地表非连续破坏边界的问题,将开采沉陷预计与有限单元法相结合来判断地表断裂三角形,提出了一种基于断裂三角网的矿区地表非连续变形边界提取算法。该算法利用断裂三角网边与点的拓扑属性以及断裂三角网边界仅有一个邻接三角形的特性,以多边形凸点为起始点,按最大右角准则搜索边界点,顺时针提取多边形的内、外边界线,若当前边界点与初始点重合且前一个边界点与非极值点重合,则提取出一个边界,经过多次循环从而可提取出采区上方的地表非连续变形边界。研究表明:所提算法可有效提取出具有公共点的特殊边界与相离边界,实现断裂三角网边界一体化提取,有助于提高矿区地表非连续变形区域开采沉陷监测预计精度。

基于D-InSAR技术反演矿区上方铁路地表形变

为了分析矿区上方铁路地表的形变,文中应用双轨法D-In SAR技术对10景高Sentinel-1A影像进行处理,获得了20150926—20160523时段内近采区上方铁路附近的地表变形;同时结合开采沉陷预计结果对矿区开采的地表沉陷情况进行分析,并利用矿区地表移动观测站实测数据进行验证;结果表明D-InSAR技术可以有效地对矿区上方铁路附近地表形变进行监测。

罗汉松的故事

我们村里有一棵树龄近千年的罗汉松。对于它,我们全村人都怀着敬畏之心。 据说,我们村原叫＂夏官村＂,因为村中有＂夏＂和＂官＂两姓。其中,夏为大姓,有兄弟八人;官为小姓,只有兄弟三人。夏氏兄弟仗着人多势众,常常欺负我们官氏兄弟。而官氏兄弟因为人单势薄,只能忍气吞声。

山区采动地表数字地面模型及应用

衡量矿山地下开采引起地表移动的变形参量包括下沉、水平移动、倾斜、水平变形和曲率,根据其具有显著的空间特征,首次提出了山区采动地表数字地面模型种类,并应用山区开采沉陷预计绘制了地表移动变形等值线,结合矿区地表建筑物损坏的临界变形值,提出应用数字化形式对地表建筑物损坏等级及损坏范围的判定方法,以此为矿区地面建筑物的预先防护提供决策。

让孩子在“家门口”上好学——来自江西省上高县的教育报告

上高县位江西西北部,素有“赣中粮仓”之称,是一个人口仅有38万的传统农业县,是一个至今未通火车的革命老区县。就是这样一个县,却办出了老百姓认可、师生点赞的教育。全县每年约6万名中小学生,择校到外地上学的人数微乎其微,相反,目前在县内就读的外县籍学生却有2300多人。2015年通过“全国义务教育发展基本均衡县(市、区)”认定后,上高持续发力,2017年以来,每年新建两所学校,县城增加学位两万余个,农村学校整体搬迁、改扩建项目持续推进。