Cassini图像中受散射光影响的7颗土星近环内卫星的天体测量

卡西尼号探测器携带了光学成像科学子系统(ISS: Imaging Science Subsystem), 在2004--2017年间拍摄了一些土星内卫星的图像. 部分图像中土星内卫星非常靠近土星环, 观测对象受土星环散射光影响导致测量精度差, 甚至无法测量. 由此提出一种适用于这类图像的背景消除算法, 可对受土星光环散射光影响的土星内卫星进行测量. 归算了7颗近环内卫星(土卫十(Janus)、土卫十一(Epimetheus)、土卫十五(Atlas)、土卫十六(Prometheus)、土卫十七(Pandora)、土卫三十二(Methone)和土卫四十九(Anthe))的70张ISS图像, 并与不消除散射光的方法进行了比较. 结果显示, 该方法至少可以提高43%的精度. 和喷气推进实验室的土星卫星历表\lk SAT415相比, 测量得到的赤经和赤纬方向的残差均值分别为0.72km和2.26km, 标准差分别为10.99km和11.36km.     

基于Google Earth的气象多参数综合显示系统

利用Google Earth平台,将天气过程中的雷电、红外云图、MICAPS高空图以及TMPA降水资料,通过编写KML/KMZ文件,建立了气象多参数综合显示系统。该系统平台的建立,可在三维空间中真实动态地再现天气的发生发展及演变过程。此平台将有利于灾害性天气成灾过程和物理机制的研究。     

微波消解-双浊点萃取ICP-MS测定地球化学样品中的痕量铂钯钌铑

传统浊点萃取技术是将待测元素富集在黏稠的表面活性剂相中,溶液的黏度会对等离子体检测信号产生影响,通常使用甲醇作为稀释剂降低有机相黏度,有机成分也对等离子体的稳定性产生影响,同时有机物在进样管路上的吸附还会提高待测元素的记忆效应,因而限制了ICP-MS在浊点萃取中的应用。本文建立了双浊点萃取技术ICP-MS测定地球化学样品中铂钯钌铑的分析方法。样品用微波消解处理后,以DDTP为螯合剂,Triton X-114为表面活性剂,对消解溶液第一次浊点萃取,再在有机相中加入硝酸,通过加热完成第二次浊点萃取,使铂钯钌铑由有机相进入水相,铂钯钌铑的富集因子分别为45、33、18和35,高于单次浊点萃取的富集因子,ICP-MS检出限分别为0.05、0.02、0.10和0.03 μg/L。本方法通过两次浊点萃取过程实现了基体复杂的地球化学样品中痕量铂族元素的同时富集,提高了ICP-MS的稳定性。     

激光雷达与微波辐射计联合观测大气边界层高度变化

为了研究苏州地区大气边界层结构的日变化及季节特征,利用2014年1—7月期间大气颗粒物激光雷达对苏州上空大气气溶胶进行了连续观测。选定2014年1月15日、3月16日、5月7日与7月22日全天的消光系数探测数据,通过优化后的梯度法得到了该地区的大气边界层高度,分析了其日变化特征,并分析了边界层高度与地表的温湿变化之间的相关性。结果表明除1月15日外,边界层的变化与地表温度存在明显的正相关,而与地表的相对湿度存在负相关。同时,对站点微波辐射计观测得到的温湿廓线与边界层内消光系数廓线进行了联合研究。研究结果表明,微波辐射计湿度垂直廓线与激光雷达消光系数廓线探测得到的边界层具有良好的一致性。     

CCD图像数字定心算法的比较

从CCD采集的数字图像中提取天体的位置和光度信息对于天文研究具有基础意义.其中,恒星星像中心像素位置的精确测量对于天体测量至关重要.针对国际上常用的三种位置测量算法:修正矩方法、Gauss拟合法和中值法,利用实测的CCD图像进行了试验研究.具体地,采用云南天文台1m望远镜观测的CCD图像同时使用这些算法进行了实际测量,根据每幅图像中测得的像素位置,对这三类定心算法进行了比较和精度分析.可视化方法被用于不同阈值的选取和设定比较.实验数据表明,无阈值的二维Gauss拟合方法是一种精度相对较高的定心算法.     

MAPGIS6.0下1∶10000电子地图的编绘及应用

本文介绍了在缺乏专业地形图编绘软件的条件下,如何利用MAPGIS6.0完成1∶10000电子地图的编绘工作,着重探讨了工艺方案的创新和地图内容的表达,并展示了1∶10000电子地图数据库在数字城市建设中的广泛应用前景.     

基于卷积神经网络和黄铁矿大数据判别金矿类型

黄铁矿是金矿中普遍存在的金属硫化物,其微量元素含量信息可以揭示出矿物形成时的相关矿物和流体组成与结晶特征,因此不同期次与金矿有关的黄铁矿及微量元素信息可以被用来预测矿床的类型。且相关研究历史已久,积累了大量的研究资料,然而由于研究思想和手段的局限性,传统方法往往存在无解性或多解性问题。随着大数据思想的发展和推广,研究人员试图采用机器学习算法来解决此类问题,已取得不错的效果。本次研究根据深度学习思想建立黄铁矿微量元素数据集并进行深入研究,采用“成分数据图像化”和“数据增强”等手段,解决了前人采用深度学习方法进行此类分类任务时遇到的数据不平衡问题和卷积神经网络无法直接读取数据的问题。本文对比分析了基于四种卷积神经网络模型(Mobilenet V2、Resnet 50、VGG 16和VIT)采用黄铁矿微量元素成分数据进行金矿类型分类任务的精度与效果,发现采用卷积神经网络算法可以基于黄铁矿成分数据对不同类型金矿进行较为精准的分类任务。此方法比传统图解法具备更高的精准度与泛化能力,通过对金矿类型的预测可以为找矿勘查和深部预测工作节省成本,也为深度学习在地质矿产研究方面的应用和推广提供全新思路,具...     

浅谈"问题地图"的识别和预防

以地图审核工作中的实际案例为基础,结合相关测绘法律法规,对"问题地图"的识别方法、形成原因进行了详细的阐述和分析,同时提出了"问题地图"的预防措施,对地图管理工作具有一定的参考价值.     

结合GPS和GLAS数据生成Dome-A区域DEM

详细阐述了利用GLAS数据和GPS数据生成Dome-A地区DEM的方法。首先进行GLAS数据转化,便于与GPS数据结合,提出一种快速搜索GLAS和其光斑(Footprint)覆盖GPS点的算法,比较GLAS数据和GPS数据发现,均值差异最大为1.118m,最小为0.997m,而标准差稳定为5—6cm,在进行椭球变换修正之后,差值最大为0.405m,最小为0.284m;之后利用改进的角度限差法沿测线对GPS数据进行特征点提取,得到抽稀之后的数据;再利用抽稀之后的GPS数据和处理后的GLAS数据使用克里金插值方法生成研究区DEM。利用1199个GPS点和53个GLAS检验点对最后生成的DEM进行了精度分析,残差中误差为5cm,最大残差绝对值为12cm。利用原始GPS数据,原始GPS数据和GLAS数据,处理后GPS数据利用克立金插值方法分别生成了研究区的DEM,通过等高线提取分析以及检验点的误差分析,处理后的GPS数据生成的DEM要优于原始GPS数据的,证明GPS处理的必要性。     

基于AHP的贵州省自然生态评价系统设计与开发

通过分析贵州省的自然生态状况,设计了基于AHP的资源环境承载力评价系统,并将该系统应用于贵州省国土空间开发适宜性和生态状况评价中,实现了评价因子的动态选择以及模型参数的调节.系统功能完善、操作简洁灵活、界面可视化效果较好.