基于圆特征的地图要素自动综合算法研究

分析了目前地图综合的地位、作用和发展情况,介绍了“优胜劣汰”思想,分析对比出自然界“优胜劣汰”基本思想和地图制图综合在某些方面存在共同的相似之处,从而尝试把它运用到地图制图综合中来,并结合Circle技术及其基本特点,提出了基于Circle原理和“优胜劣汰”思想的地图综合新算法,在地图综合的选取、化简、合并等方面得到了较好的应用,相应的例子在文中详细地进行了列举。     

基于GIS的长江南京段图档管理系统的设计与实现

系统地论述应用GIS技术、数据库技术建立图档管理信息系统,该系统界面友好,操作简单,能够较好解决图档的版本化管理问题,便于各种层次的管理人员使用。     

合肥市膨胀土试验研究

主要介绍合肥市二环路用生石灰,石膏改良膨胀土的室内试验研究,并根据试验资料说明生石灰、石膏改良膨胀土的效果。同时提出一种用生石灰一石膏改良合肥膨胀土的最佳配方。大量的试验结果表明,用该配方改良后的膨胀土其单轴抗压强度,水中稳定性、耐久性都有显著提高。经十几年来在合肥市二环路上应用效果良好。     

浅谈如何在生产过程中控制1：10000地形数据（DLG）的质量

主要叙述1:10 000矢量地形数据(DLG)在采集、编辑过程中如何控制质量,针对如何提高产品质量问题进行了简要探讨.     

近几十年来西北江三角洲网河区顶点的河相关系

据西北江三角洲网河区顶点马口、三水两水文站1959－1988年的实测大断面、流量、流速和水位资料，采用Leopold的水力几何形态关系建立断面河相关系，探讨两水文观测断面的河相关系特征、年际变化及河相关系的差异。河相关系表明，西北江三角洲的断面水力几何形态指数β1值相对较小，而β3值相对较大，代表了珠江特有的丰水少沙河流的河相关系。     

长效钾肥产业化与农业可持续发展

我国钾肥需求量逐年增加，80％需要进口，但同时又有大量的低品位非水溶性钾矿资源没有利用，利用非水溶性钾矿生产长效钾肥既能缓解钾肥短缺的矛盾，又可以解决普通钾肥对环境的污染和破坏。长效钾肥原料分布广，生产和施用技术简单，成本低，易于推广普及形成产业化，其对农业可持续发展将会产生重要的促进作用。     

岳西菖蒲地区超高压变质带内的构造地层序列与叠加褶皱型式

以大别造山带南部菖蒲地区为解剖区,结合区域地质调查分析,建立了包括浅变质岩层、超高压变质岩片在内的构造地层序列—岩片组合。对其组成特征、界面性质、形成时代、变形序列等,进行了较系统阐明,并对叠加褶皱型式及形成机制进行了讨论。     

晚太古代Sanukite（赞岐岩）与地球早期演化

Shirey and Hanson(1984)将某些太古代的高镁闪长岩套称为sanukite(赞岐岩),类似于日本中新世(11～15Ma)Setouchi火山岩带的高镁安山岩。Sanukitoids由闪长岩-二长闪长岩-花岗闪长岩组成,不同于TTC岩套(奥长花岗岩-英云闪长岩-花岗闪长岩)。Sanukitoids具有下列地球化学特征:富Mg,Mg~#>0.60,Ni和Cr>100μg/g,Sr和Ba>500μg/g,LREE富集(大于球粒陨石100倍),无Eu异常。高镁安山岩在太古代很少见,而其相应的侵入岩高镁闪长岩或sanukitoids,虽然数量也很少,但却是各地晚太古代地体中随处可见的。Sanukitoids的原始岩浆是交代的地幔楔部分熔融形成的,随后可能经历了广泛的分离结晶作用。TTC和sanukitoids岩套可以相伴产出,二者均与板片熔融有关,TTG与其直接有关,sanukitoids可能与其间接有关。全球Sanukitoids主要集中在晚太古代时期,可能暗示板块的消减作用在～3.0Ga以后才起了重要的作用。     

一种移动视频与地理场景的融合方法

快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察,但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来,为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点,将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点,计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数;然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据,恢复视频角点坐标;最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标,实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明,对视频数据匹配的间隔帧越短,其整体融合精度越高,通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。