30、环境与工程地质基础:遥感影像与场地调查解析

环境与工程地质基础:遥感影像与场地调查解析

在环境与工程地质领域,遥感影像和场地调查是获取地质信息、评估场地适宜性的重要手段。本文将详细介绍卫星影像、航空照片的特点与应用,以及场地调查的流程和方法。

卫星影像的特性与应用

卫星影像在地质研究和工程规划中具有独特的价值。由于物体发射和反射的能量随波长变化,传感器在其工作波长范围内接收到的能量决定了影像中物体的特征光谱模式或特征。通过将物体发射和/或反射的能量分解到特定选择的波长波段,通常可以识别出特征的独特色调特征。例如,分别记录可见光谱较短和较长端的反射能量,就可以区分不同的岩石类型。当使用可见光谱以外的不同传感器记录影像时,区分不同材料的能力会增强,因为光谱特征会受到材料的原子组成和分子结构的影响。

卫星影像的解释方式与航空照片类似,尽管它不是立体像对。但可以通过查看同一影像的两个不同光谱波段(波段重叠立体)或检查同一视角在不同时间拍摄的影像(时间重叠立体)来获得伪立体效果。此外,还有一定程度的旁向重叠,且随着纬度的增加而改善。这可以在打印件的有限条带上提供真实的立体图像,但显著效果仅由大型地形特征产生。卫星数据的解释还可以通过直接使用数字数据的自动化方法或使用带有视觉显示设备的交互式计算机设施来完成。

卫星影像在现有地图覆盖不足的地区尤为重要。它可用于地形分类地图的编制、工程土壤地图的绘制、路线选择地图的制作、建筑材料清单的编制以及排水网络和集水区的清查。在大型建设项目中,地形决定了最佳位置,需要对卫星影像上构成地形的所有照片模式元素进行详细研究,以评估地面条件。侵蚀模式、排水特征或植被覆盖等可以提供有关土壤类型、地表或地下条件的重要证据。为了最大限度地降低建设成本,工程土壤地图通常在区域基础上编制,用于规

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值