辽宁省清原县大莱河铁矿床地质特征

辽宁清原大莱河铁矿位于清原县敖家堡乡大莱河村,属沉积变质再造鞍山式铁矿床.该矿床埋深0~170 m,已控制矿体延长410 m,延深220 m,地表槽探揭露最宽处20 m.矿体总体为倾斜的扁豆状体,倾向北西,向北东侧伏,夹石较少.矿体的直接围岩为斜长角闪岩、含磁铁斜长角闪岩,间接围岩为（含石榴）黑云斜长片麻岩.矿石类型单一,为磁铁石英岩（磁铁矿石）,矿石品位较均匀.初步估算332+333类资源量逾300×10⁴ t.     

嵌入式GIS空间数据管理中模式分析与设计

设计模式被认为是面向对象技术的“刀刃”部分,是针对在特定场景下,特定问题的可重复、可表达的解决方案。论文正是本着设计模式“关注场景,包容变化”和嵌入式GIS“服务特定应用”的原则,针对每一种模式的设计意图和特点,着重分析讨论抽象工厂、适配器、模板等方法在嵌入式GIS空间数据管理中的应用和设计过程。     

基于WebGIS的海南省台风灾害管理决策辅助系统

海南省每年台风频繁,台风灾害严重,但在台风的防灾减灾中缺少联动一体化的信息为指挥管理提供支撑保障。针对该问题,基于WebGIS以服务的形式提供管理功能服务,文章提出了一套有效应对台风灾害的指挥管理系统,实现了海南省台风灾前预警预报,灾中实时监控受灾情况、科学地选择台风灾害管理预案、合理地调度物资、就地安排人员抢险,灾后灾害损失统计的一体化及可视化。整合关联了灾害监测预警、工情管理、预案管理、防风物资管理、抢险队伍管理、灾害统计管理等业务功能。该系统应用于2012年的海南省防风减灾过程中,结果表明,该台风灾害指挥管理系统为防风指挥管理部门提供了系统的、综合的各类信息,并整合了各种资源,提供了精细调度预案、科学管理途径,实现了简单高效地管理辅助支撑。     

多模态数据的地质图关联网络构建及知识服务

地质图件及其附属资源（如描述文本）作为地质知识的重要存储媒介,蕴含着大量的地学知识及专家经验知识及隐式知识。快速精准地对多模态地质数据进行知识规范化定义、形式化表达、语义化关联和精准化推理是目前地学知识抽取及挖掘的前沿。当前,海量的地学数据中图件及附属描述信息知识分布零散,图件中的信息无法有效地与描述信息进行关联并提供知识服务。本文以多模态地质数据为数据源,建立了多源数据驱动下的地质图知识表达模型,通过地质基础知识、规则知识及决策知识来表达图件中蕴含的显隐式地质知识,从语义、空间、属性三个维度表示地质对象间的关系;并基于领域知识针对地质图件及描述信息开展了地质实体及关系的精准抽取及存储研究,最后以江西省于都县银坑幅G50E011007图幅150000矿产地质调查矢量数据为例进行了验证与分析,实验结果验证了本文所提出的知识表达模型及知识抽取方法, 能够较好地解决地质知识建模中图文关联弱、知识挖掘不充分等问题。     

基于GML和Web Service的WCTS的研究与实现

首先介绍了WCTS(网络坐标转换服务)的基本概念,接着介绍了基于W eb Service的空间数据互操作技术,重点突出了GML的优势。基于GML、W eb Service的WCTS能够实现不同CRS(坐标参照系)下空间G IS数据的共享和互操作,提高了数据共享的效率和质量。本文最后给出了以M apG IS平台为基础的基于GML、W eb Serv-ice的WCTS的体系结构和实现方法。     

MAPCAD制图数据向CGM标准格式的转换

一、引言目前,随着科学技术的发展,社会的进步,地学领域不可缺少的一门学科地图制图学,也在发生着变革性的进展。其重点由普通地图制图转移到专题制图,并向综合制图、实用制图、解析制图和系列制图方向发展;其应用领域由地学领域向其它领域发展,如旅游、城市规划、...     

基于半监督神经网络的铜矿预测方法

将人工智能技术引入成矿预测研究中,可以提高预测效率,挖掘探测数据与结果之间的隐藏信息.利用半监督学习方法对样本构建要求低的优点,结合其在异常识别方面的应用效果,设计了基于分割准则的孤立森林与深度自编码网络的神经网络结构;基于西藏冈底斯地区的化探元素数据,对研究区内的铜矿进行了成矿预测工作,预测结果与已知矿区数据叠加效果较好,说明本文的神经网络结构能够完成成矿远景区的预测工作.      

基于GML的地质图空间数据库交换体系

如何提高地质图空间数据库信息交换体系的可扩展性和互操作能力是这一领域中的研究热点.首先研究了ISO/OGC空间信息共享的规范和标准, 并建立了具有服务能力的空间信息集成模块, 在此基础上研究具有一致性的空间信息共享与服务体系, 形成独立于软件、适用于地质空间信息互操作的表达模式, 提供一个可用于异构和分布式体系下的数据描述机制, 使得应用管理地质空间数据成为可能.提出了以地理置标语言(geography markup language, GML) 模型为框架, 给出一种地质空间信息交换的机制.针对地学应用需求, 提出了专业应用数据的模式, 为地质空间信息交换提供了一种可行的方法.      

地质领域文本实体关系联合抽取方法

地质领域实体关系抽取是构建地质知识图谱的基础，对地质领域文本信息抽取与知识库构建具有重要的作用。针对地质领域实体关系复杂、缺少人工标注语料库等特点，提出了面向地质领域实体关系联合抽取模型，着重对多地质文本中存在的复杂重叠关系进行识别，避免传统流水线模型中由于实体识别错误造成级联误差。文章构建了高质量地质领域实体关系语料库，提出了基于预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和双向门控循环单元BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Units)与条件随机场CRF(Conditional Random Field)的序列标注模型，实现对实体关系的联合抽取。在构建数据集上进行了实验，结果表明，本文提出的联合抽取模型在实体关系抽取上的F1值达到0.671，验证了本文模型在地质实体关系抽取的有效性。     

基于注意力机制的孪生网络地质调查空间实体与文本信息匹配

对来源不同的地质对象进行关联匹配，并通过模型对其结构、属性及语义关系进行表示是后期语义查询及聚类等任务的重要支撑。文章针对地质调查空间实体与外部文本描述语义异构、表达差异等问题，提出了一种基于注意力机制的孪生网络地质调查空间实体与文本描述信息关联匹配模型。首先，将地质调查空间实体的属性信息转换成为文本段落，以句向量基本粒度对地质空间实体进行文本语义编码；接着将两类文本对象映射到统一向量空间中，并输入到孪生网络中进行特征学习，最后在构建真实数据集上进行模型性能的实验测评。结果显示，该模型能够较好表示地质调查空间实体句子语义信息，其识别F1值相比基准实验提高了8.4个百分点，优于选取的对比方法。