Oracle 10g模型数据的一种可视化方法

将O rac le 10g拓扑数据模型数据分为可直接可视化的数据和不可直接可视化的数据,分别叙述了基于M apX/M apX trem e对两类数据实现可视化的方法,其中对前者的实现方法不适用于后者,但对后者的实现方法能适用于前者。在可视化过程中不必考虑不可转换的O rac le对象问题。本文叙述的可视化实现方法,可为其他G IS软件平台对模型数据可视化的实现提供一定的参考。     

基于Vega Prime的三维选择的实现

三维选择是三维信息系统、二维GIS与三维视景仿真技术结合等信息系统中重要的功能之一。三维选择的实现包括选择方式和选择工具的实现。给出了选择方式的实现方法，叙述了高亮显示、选择工具和选择工具图形绘制的实现方法。     

应用大气环流指数制作黔东南月季气候预报的探讨

通过回归分析得到黔东南州月、季降雨量和气温与西太平洋副高强度指数、亚洲极涡指数和印缅低槽指数等3个大气环流指数的线性回归方程。对各方程进行回归效果分析和实际预测检验,结果显示多数方程在0.05信度水平上回归效果显著,预测值与实况值接近的百分率和预测趋势正确百分率为70%左右,少数可达90%左右。     

基于Oracle 10g MapViewer的WebGIS开发

叙述了Oracle 10g MapViewer定义地图数据源的两种方式,给出了创建地图的流程和三种地图请求方式的实现方法,提供了地图操作选项的实现方法。实践表明,使用Oracle 10g MapViewer可实现基于Oracle的WebGIS的快速开发。     

黔东南夏季干旱指数及气候规律研究

以降雨量、蒸发量和前期降雨量为参数,定义了黔东南夏季干旱指数,并用该指数对黔东南的夏季干旱进行了等级划分;计算了1971～2000年夏季干旱指数,以此对黔东南夏旱的气候规律作了分析,得出了黔东南夏季干旱的时空变化规律.     

海温与中国黔东南季降水的相关分析

采用相关分析法分析了1960—2006年黔东南各季降水与海表温度SST的关系。结果表明:不同区域SST与不同季节降水的相关时间、相关程度有较大差异。印度洋B区和NINO W区SST对中国黔东南地区降水影响显著的月份较多,中、东太平洋SST与秋、冬季降水影响显著。春、冬季降水与印度洋B区和NINO W区SST相关最为显著;夏季降水与黑潮A区SST相关最为显著;秋季降水与中、东太平洋的NINO 3.4区和NINO综合区SST相关最显著。ENSO暖事件与发生年冬季和结束年秋、冬季以及结束年的翌年春、夏季降水关系较为密切,ENSO冷事件与发生年的冬季和结束年的秋季降水关系较为密切。     

贵州镇远“4·17”大风冰雹天气过程多普勒雷达回波特征分析

利用常规实况资料、地面自动站资料和黔东南州新一代多普勒天气雷达资料,对2013年4月17日发生在镇远县城有气象记录以来的大风天气过程进行总结分析,发现:此次特大风灾发生在热低压外围暖区,"上干下湿"的大气不稳定层结、强垂直风切变和对流层中下层(500 hPa以下)大气环境较大温度直减率环境条件下,风暴沿地面辐合线发展东移,在镇远县城特殊的地形强迫作用下,触发大风灾害发生;雷雨大风、冰雹发生前雷达基本反射率因子图上有明显高悬强回波特征、钩状回波、弱回波区和三体散射特征,组合反射率图上存在明显的高反射率因子梯度区,基本径向速度图上存在逆风区和风暴顶辐散,风暴发生前VIL值呈跳跃式增减变化,最大值超过40 kg·m-2,且大于25 kg·m-2的面积呈明显增大现象,这些特征对大风预警具有指示意义。     

Oracle 10g拓扑数据模型自动建立方法研究

本文在分析了Oracle 10g拓扑数据模型数据特点和拓扑编辑包优点及缺点的基础上,针对使用SQL语句上载数据,特别是上载复杂的拓扑关系信息数据需要人为处理而导致低效且容易出错的缺点,提出了基于矢量图基础上的模型自动建立方法,实现了模型数据的自动上载及模型的一次性建立,具有高效、快速和准确的特点。方法具有通用性,可在多种GIS软件平台下开发实现。     

基于GIS的广东省台风灾害风险性评价

为有效评价广东省台风灾害风险性,基于自然灾害风险性评价理论及方法和地理信息系统(GIS)相关技术,利用灾害及社会经济统计数据、遥感地图数据和其它地理数据,选择灾害危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力为评价指标,运用提出的TFN-AHP-EW主客观赋权法求取各评价指标相关因子的权重,建立广东省台风灾害风险性评价模型。结果表明:广东省台风灾害风险程度区域差异明显,风险性较高的地区为广东省南部沿海地区如湛江、珠海、汕尾;风险较低的地区是广东省北部地区如清远、韶关等地。      

IHS变换与小波变换相结合的ETM+影像融合技术

多分辨率影像融合技术已广泛应用于遥感影像处理方面，针对ETM＋多光谱影像和全色影像融合中存在的光谱失真现象，提出了一种改进的ETM＋影像融合方法。该方法首先对多光谱影像进行IHS变换；然后将全色影像进行小波分解，利用亮度分量替换小波分解后的近似分量，进行小波逆变换得到新的亮度分量；最后进行IHS逆变换得到融合影像。试验结果表明，融合后的影像在保持多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果。