书报介绍

An Introduction to Weather and Climate 本书为美国Wisconsin大学副教授Glenn T.Trewartha著,计373面,Mc Graw-Hill 1937 年出版,为论天气与气候之新著,为研究气候,地理及土壤等学者之良好读物,书分上下二篇,上篇论天气与气候各项因素,计分气温(包括日射),气压与风,大气水湿与降水量及     

折射/谐衍射红外双波段成像光谱仪系统研究

为了获取足够的目标信息,充分利用中波红外和长波红外的光谱信息,建立了谐衍射中、长波红外超光谱成像系统.利用谐衍射元件独特的色散特性,将谐衍射透镜应用于中、长波红外超光谱成像系统中,使系统在中波红外3.7—4.8 μm和长波红外8—12 μm的2个红外大气窗口内获取数百个光谱图像.设计结果表明,中波红外波段,在18对线/mm处光学系统的调制传递函数(MTF)大于0.55;长波红外波段,在13对线/mm处光学系统的MTF大于0.5;光学系统的衍射环绕能,在中波红外波段30 μm半径范围内大于85%,在长波红外     

GPS���ܵ��㶨λ��Ӱ������ʱ������ؼ���ʩ����

??GPS??????λ?????????У?????????????????估???????λ??????????????????????????????????????????λ????????????λ?????????????????????????????????????????????????????????伸?ι?????????????????????????????Щ???????????????????????????????????????????????????????     

论名山的特性、类别和旅游功能

名山寓于山岳中，但又并非全部为山岳所包容。请看名山或者被名人攀登过、赞颂过，或者分布着独特的物产，或者有离奇的传说，或者有赫赫的战绩，他们是旅游资源系列中的精华，对不同范畴的游客具有不同的辐射和吸引强度。我国许多风景区，都是以名山为基础，来招徕游人和增强吸引度的。为了进一步发挥名山资源的优势和作用，笔者认为有必要对名山的意义、性质、类别和旅游功能进行全面的、专门的探讨。     

地理信息公共服务平台地理实体数据建模研究

围绕国家地理信息公共服务平台在线地理信息服务的需求,在分析国内外相关成果的基础上,提出了面向实体的数据建模思路,设计了地理实体数据模型,能够方便地实现地理信息与社会、经济、自然资源等专题信息的挂接,并有效解决多比例尺实体目标的一致性维护问题.     

精密单点定位中三种GPS卫星钟差预报模型的精度分析

分析了二次多项式、线性和灰色系统三种预报模型的原理和特点,采用了IGS精密星历和超快星历数据,选取了五颗钟差变化比较典型的卫星,实现了为期一天的卫星钟差预报。     

多频带-正交频分复用超宽带系统的研究与仿真

简要阐述了多频带-正交频分复用(MB-OFDM)超宽带系统的基本原理及信号格式,具体分析了相应的发射机与接收机的基本组成与工作原理。在此基础上,利用SystemView仿真平台对发射机、接收机以及信道进行了仿真设计,并互连成一个MB-OFDM超宽带系统。最后,分别给出了功率谱密度、子频带切换以及发射端与接收端信号比较结果,通过对仿真结果的分析证明了整个系统的正确性与可靠性。     

基于Java3D海量地形数据网络发布

三维地形的网络发布，涉及数据的实时网络传输、海量地形数据的管理、地形数据的快速更新、与用户实时交互等难题。文中在采用JEE构架的基础上，探讨多比例尺的DEM数据及其相应不同分辨率DOM数据的存储、管理和快速更新，并在此基础上，利用Java3D实现基于视点LOD海量地形数据在网络上实时漫游。     

多波束海底地形数据空值区域的插值填补方法分析

由于边界误差剔除、测线布设过于稀疏等因素影响,利用多波束数据生成高分辨率DEM时,常常会存在一些水深空值单元或区域。为了对这些数据空值区域进行可靠填补,在考虑地形特征及空值单元大小的情况下,利用IDW、Spline、Kriging、TIN四种插值方法对某区域多波束海底DEM空值区域进行直接内插填补试验,结果表明插值算法的选取不仅受地形类型限制,而且与空值区域的大小也密切相关。     

附有周期项的预报模型及其在GPS卫星钟差预报中的应用研究

为了有效进行GPS卫星钟差预报和更好地反映卫星钟差特性,除了考虑卫星原子钟频移、频漂和频漂率等物理性质外,还应考虑到卫星钟差的周期性变化特点.在二次多项式模型基础上,增加了周期项因素,构造了新的预报模型.选取部分GPS卫星铯钟(Cs.clock)和铷钟(Rb.clock)钟差资料,根据钟差变化趋势分3种情况,按不同时间长度进行钟差预报分析,并与二次多项式模型的预报结果比较分析,大量数据分析表明:附有周期项的二次多项式模型预报精度优于二次多项式模型,铷钟预报精度略优于铯钟.