摘要：针对前人研究的不足,提出了一种井巷工程无缝快速开挖新方法。该方法地质模型采用广义三棱柱(GTP)构建,并借助"最小顶点标识法"将地质模型转换为三角形集合组成的边界表示模型;井巷工程模型则采用"断面构模法"直接构建成三角形集合的边界表示建模,地质体模型与井巷工程模型通过三角形间的优化局部层次求交算法,实现了井巷工程快速无缝开挖模拟及空间分析。应用实例表明,该方法快速可靠,能够满足数字矿山对井巷工程设计及空间分析要求。

摘要：针对当前微波传感器监测植被生长信息的实验方案不完善的问题,该文重新设计实验方案,主要研究玉米长高过程中微波辐射特性及叶面积指数的微波反演。研究结果表明:随着观测角度和页面指数(LAI)的增大,V和H极化的亮温都有明显变化;微波植被指数随观测角度和LAI的变化都有明显规律;测量方位对玉米的微波辐射特性有明显的影响作用;频率6.6GHz和观测角度为60°时,可利用归一化极化差植被指数(MPDI)进行较好的LAI反演。

摘要：地上下空间数据集成是数字城市、数字矿山与数字岩土工程建设中地上下无缝集成建模的关键。在空间数据集成内涵分析的基础上,讨论了地上下空间数据集成的机制与原理,提出地上下空间数据集成的初步方案。通过对Open GIS简单要素规范进行扩展,强调"体"的引入对三维空间数据集成的重要性,针对地上建筑、地形和地层建模分别采用CSG、CD-TIN和GTP模型的特例,提出了对CSG+CD-TIN+GTP模型数据进行集成的数据组织结构;并且设计了一种基于拓扑三角形集(TTS)进行地上下空间数据集成的技术框架,提出集成模型数据表达的方法。结合某城市地上下空间建模应用实例,给出基于TTS进行地上下空间数据集成与建模的效果。

摘要：为了探讨与分析无人机大样方估算草地植被覆盖度的可行性及植被覆盖度与生物量的相关性,利用大疆Phantom3Professiona无人机获取呼伦贝尔草甸草原60 m×60 m大样方数据,利用开关中值滤波及基于维纳滤波的小波变换对图像进行去噪处理,并用直方图均衡化进行图像增强,构建过绿指数与颜色指数,根据最大熵原理,建立植被覆盖度与背景的双阈值目标函数,采用遗传算法寻找最佳分割阈值,从而估算草地植被覆盖度。结合野外同步实地照相法获取1 m×1 m样方数据,利用t检验及计算均方根误差验证基于无人机大样方估算草地植被覆盖度的精度。结果表明,利用过绿植被指数基于遗传算法的最大熵法估算无人机大样方草地植被覆盖度的精度较高(t检验P值为0.272,均方根误差为6.635 6);株高及覆盖度的交叉变量构建的拟合方程效果(R2为0.853 6,RMSE为2.442 0g·m-2,估算精度为83.41%)优于单一变量拟合方程。利用无人机数据及最大熵-遗传算法不仅可以快速、准确、高效地获取植被地面信息,同时也可以为遥感估算植被覆盖度提供地面验证,从而提高植被覆盖度估算模型的精度及模型验证的准确性。

摘要：廉价GPS在实际工程测量中应用广泛。本文基于U-blox 7N芯片设计组装了一套廉价GPS测量系统,可实时获取点位的三维坐标,实现数据格式的转换和存储。同时,利用Kalman滤波算法进一步提高了GPS的测量性能,结果表明,Kalman滤波算法是一种性能可靠、精度高的滤波算法,可有效提高廉价GPS的测量精度和稳定性。

摘要：针对残采期露天矿采剥工程量测量验收内业处理的问题,对目前测量验收计算方法进行比较分析,得出约束不规则三角网法更适合于残采期露天矿测量验收作业。以此为基础,对残采期露天矿的测量验收系统进行设计和开发,并以约束不规则三角网的建模和更新作为研究的核心,利用AutoCAD ActiveX技术和AutoCAD VBA语言的结合以模块化的形式进行系统功能的研究开发,实现一个残采期露天矿测量验收系统实验软件的功能开发,并将其应用到阜新海州露天矿残采期的生产实践当中,节约了该矿残采期测量验收工作的生产成本,并提高了验收效率和精度。

摘要：三维栅格是空间单元属性插值与实体内部特征精细表达的理想模型,但海量栅格单元的快速剖分与数据压缩成为其应用瓶颈。本文分析了三维地学实体模型三维栅格剖分的研究现状,针对矢栅转换与数据存储的时间效率及空间节约问题,面向多核CPU与计算集群新型硬件架构,采用MPI并行技术,设计了一种基于八叉树的地矿实体多粒度并行三重轴向扫描剖分算法(P-TAS)。并面向矿山及地下工程开挖模拟与动态仿真需求,设计并实现了基于多粒度栅格的三维模型布尔运算算法。测试表明,该剖分算法的并行效率达50%—60%,数据压缩率达80%以上,具有推广和应用价值。

摘要：从卫星红外遥感图像中识别和提取与构造活动有关的热异常信息，是地震红外遥感监测预警的关键技术。为消除遥感影像中的复杂背景影响以及实现红外异常信息的自动识别与提取，本文提出了一种基于基准场的地震红外异常分析技术（IAARF），其核心是利用已有的多年同期红外遥感资料建立研究区的两个基准场，即异常识别基准场和异常提取基准场。文中设计了异常分析技术流程，提出了异常识别方法和异常定量提取模型。并以1998年张北MS 6．2地震为例，采用1995-1998年的90景NOAA／AVHRR影像进行了应用实验和对比分析，结果表明IAARF技术是有效的，可望用于卫星红外遥感异常的日常监测与分析预警工作中。

摘要：受开垦、采矿等人类活动影响,草原出现退化甚至沙化,监测其植被覆盖度对于揭示草地的分布状况与空间变化规律具有重要意义。本文以无人机大样方数据与国产高分一号(GF-1)数据作为数据源,结合野外同步数码相机获取的数据,应用支持向量机(Support vector machine,SVM)构建不同数据源之间的植被覆盖度反演模型(数码相片—无人机大样方数据植被覆盖度估算模型,无人机大样方数据—GF-1数据植被覆盖度估算模型),探讨国产GF-1卫星结合无人机大样方估算草原植被覆盖度的方法。结果表明,基于SVM模型的GF-1数据结合无人机大样方计算的土壤调节植被指数(Soil-adjusted vegetation index,SAVI)具有较高的精度(判定系数R 2=0.97,相对分析误差RPD=4.86,均方根误差RMSE=3.23),因此基于无人机大样方数据结合GF-1数据可以准确、快速地反演草地覆盖度,利用这种方法可以估算整个草原的植被覆盖度。

摘要：分析了拓扑关系并行算法的特点,为实现拓扑关系并行计算进程间的任务均衡与负载均衡,提出了一种矢量目标集的数据均衡划分方法,基于该划分方法设计了拓扑关系并行算法并测试了算法性能。测试表明:利用该方法可实现进程间计算负载的高度均衡与数据负载的基本均衡,加速比随进程数基本呈线性增长,算法并行效率基本不随进程数增加而衰减,基本稳定在80%。该方法为面向单机多核、众核和高性能集群环境下的海量数据拓扑关系分析软件的开发与服务提供一种高效的矢量数据划分方法。