新疆博格达南缘化探与遥感信息综合应用及找矿预测

针对博格达南缘一带地形复杂、自然环境条件恶劣,分布有众多小型矿床及矿点,具有较好的成矿地质背景等特点,采用传统的地质找矿方法难度大。在对区城成矿地质条件综合研究基础上,通过对化探、遥感找矿信息的综合分析,发现化探异常主要位于构造和岩浆侵入接触带附近。利用GIS进行了成矿预测选区,圈定了5个具有成矿地质异常的找矿靶区,并厘定了各靶区的主攻矿种,为在本区进一步开展地质勘查工作提供了找矿依据和方向。     

太湖地区气溶胶光学厚度的分布及其在大气校正中的应用

采用太湖地区水面光谱数据以及MODIS遥感影像数据,利用辐射传输模式6S,选择自定义气溶胶类型,反演得到太湖地区气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)分布,将其与太阳光度计CE318实测气溶胶光学厚度分别应用于太湖区域的大气校正中,得到不同的水面反射率,并参考实测水面反射率进行对比分析。结果表明:反演的太湖地区气溶胶光学厚度分布较为合理,造成此分布的原因可能是太湖北岸工业较发达,污染较严重。太湖颗粒物的吸收特性和卫星接收到的表观反射率导致反演数据的差异,是反演气溶胶光学厚度分布不均匀的主要原因。使用MODIS数据反演得到的太湖地区AOD进行大气校正,更加精确。该研究方法和结果可为气溶胶光学厚度反演、精确卫星数据大气校正提供参考。     

“洋流及其地理意义”教学设计

一、学习目标设定 1.基础分析 （1）课标分析本节内容对应的课程标准是：运用地图,归纳世界洋流分布规律,说明洋流对地理环境的影响。本条课程标准内容表达了两个要点：一是世界洋流分布规律。这是＂标准＂要求的基础知识。     

利用机载LiDAR点云数据提取城区道路

提出一种从机载LiDAR点云中提取城区道路的方法。首先,利用机载LiDAR点云的高程和强度属性,对末次回波点云进行去噪、滤波和分类后获取初始道路点云;然后使用基于边长和面积阈值的约束Delaunay不规则三角网方法精化初始道路点云;最后采用α-Shapes方法从精化后的道路点集中提取道路轮廓,并用数学形态学细化方法提取道路中心线。试验结果表明,该方法提取的城区道路正确率和完整性较高。     

测绘单位文书档案管理与应用系统开发研究

数字化、信息化是当今档案事业发展趋势,本文详细介绍我院档案信息化建设过程中关于文书档案管理系统的建设背景、设计开发过程、使用情况等;系统提供了入库、查询服务、查阅、打印等功能,设计的多条件模糊检索充分考虑了用户特点和需求,具有很强的实用性。本文同时提出个人关于档案建设的发展方向与趋势等看法。     

联合机载LiDAR数据和潮汐数据自动提取潮位线

首先,联合机载激光雷达(LiDAR)数据提取的海岸带数字表面模型(DSM)与验潮站数据提取的高、低潮面进行相交运算,生成"水陆二值图像",然后对其以提取边缘的方式提取高、低潮潮位线;针对LiDAR光束无法穿透水体导致低潮线附近DSM为无效值的缺陷,采取移动趋势面拟合法外推概略低潮线附近DSM,在此基础上重新提取更精确的低潮潮位线。实验表明,该方法能在较少人工干预的情况下有效提取高、低潮潮位线。     

河西走廊下垫面粗糙度实测值与模拟值的差异性分析

利用甘肃省河西地区17个风塔观测资料和风向风速标准差法,计算了风塔处的下垫面粗糙度,并与中尺度数值模式ARPS中使用的粗糙度参数进行了比较分析。结果表明,数值模式中使用的粗糙度值和实况具有一定差异,其使用的粗糙度定义方案并不能准确地反映出下垫面粗糙度和非均一性特征。差异最大出现在草原下垫面上,可达375%,且差异程度随下垫面植被复杂程度增加。     

加权演化的交通网络模型研究

加权网络是复杂网络研究的一个重要领域,交通网络是一个典型的加权网络．交通网络的发展演化对国民经济的繁荣发展起着至关重要的作用．综合复杂网络的拓扑结构和交通流量计算的顾客选择理论,提出了一种随时间演化基于乘客中转路径的交通系统发展演化模型,并对模型进行了分析和数学验证,分析结果为该模型的点强度、点度和权重分布性质和ＢＢＶ模型完全一致;网络是无尺度网络,点强度和点度分布都服从幂律分布,并且指数在２３３～３００之间．最后通过仿真实验对演化模型进行仿真,结合中国交通网络的实证分析验证了模型的合理性．     

兰州站气候资料序列均一性的初步分析

气候资料的均一性是研究气候变化的前提条件。以兰州站为例,应用SNHT方法对该站的气候资料序列进行均一性检验,首先对降水、平均气温、最高气温、最低气温、平均风速和日照时数几个气象要素进行非均一性检验,然后根据历史台站沿革等元数据信息进行原因分析。结果表明,兰州站平均风速资料与其邻站相关系数低,未通过显著性检验。降水、气温、最高气温、最低气温、日照与邻站的相关系数都达到99％的显著水平,且都存在不均一性,其原因主要有台站的迁移、仪器的更换、统计方法的变化以及城市热岛效应等,完整详细的元数据信息是均一性研究的重要基础。     

基于GPGPU的全波形并行分解算法

针对EM(Expectation Maximization)波形分解算法具有多次迭代和大量乘、除、累加等高密集运算的特点,提出一套将EM算法在通用计算图形处理器GPGPU上并行化的方案。针对通用并行计算架构CUDA的存储层次特点,设计总体的并行方案,充分挖掘共享存储器、纹理存储器的高速访存的潜能;根据波形采样值采用字节存储的特征,利用波形采样值的直方图求取中位数,从而降低求噪音阈值的计算复杂度;最后,采用求和规约的并行策略提高EM算法迭代过程中大量累加的计算效率。实验结果表明,当设置合理的并行参数、EM迭代次数大于16次、数据量大于64 M时,与单核CPU处理相比,GPU的加速比达到了8,能够显著地提高全波形分解的效率。