一种开源软件集成的空间矢量数据在线采集方法

空间数据是GIS应用的基础,经济高效地从网络获取空间数据具有重要意义。文章主要研究了网络地图环境下利用Web GIS技术和开源软件实现空间矢量数据在线采集和数据库存储的方法和技术。并且使用Google Map API、Ajax技术和Apache、My SQL开源软件开发一个基于Web平台的原型系统,实现了基于网络地图的矢量数据的在线获取、数据库存储、在线显示和数据库访问服务接口等功能,为获取空间数据提供了一种新方法。     

利用时空立方体挖掘小微地震时空演变模式

挖掘分析小微地震的时空演变模式，可为地震灾害的分析与预报提供辅助决策参考。本文以四川地区的地震监测数据为基础，利用时空立方体融合地震点的空间、时间与属性数据，基于时空热点统计分析方法挖掘小微地震的时空冷热点分布模式。试验结果表明：在试验数据的时域内，四川地区小微地震的热点模式主要表现为连续热点、逐渐减少热点和振荡热点。冷点模式主要是连续冷点，且冷点覆盖范围比热点覆盖范围广。基于时空立方体的时空热点分析方法能够发挥时空统计学的优势，可有效挖掘分析小微地震的时空演变趋势。     

基于主成分变换模型的DEM格网聚合及其误差分析

利用主成分分析揭示变量之间关系的特性,进而提出一种既能保证较高精度又能较好地保持地形形态特征的DEM格网聚合方法。首先根据主成分变换模型推导DEM格网聚合数学公式,构建主成分聚合模型;然后以30m分辨率DEM转换为90m分辨率DEM为例,根据格网点属性间的权重关系聚合重构DEM。在此基础上,以均值聚合和双线性重采样聚合方法为比较对象,从聚合前后的检查点高程偏差的统计描述、空间分布与自相关性、地形形态保持程度方面分析3种聚合策略下重构DEM的误差特性。最后运用描述统计、半变异分析和等高线套合方法,定量评价主成分聚合重构DEM的质量效果。试验分析结果表明,同均值聚合和重采样聚合相比较,该方法重构的DEM既能保持较高精度,又能很好地保持地形形态特征。     

利用样方分析小微地震空间分布模式

地震是一种危害很大的地质灾害,研究地震点的空间分布模式及发生规律已成为一个重要课题。本文在样方分析原理与显著性检验方法的基础上,选择河南省作为实验区,以2008年1月至2016年1月期间地震台监测数据作为实验数据,研究小微地震点的空间分布模式。以理论上的泊松随机分布统计结果为比较对象,对实验区小微地震点进行样方统计分析,K-S显著性检验结果显示:实验区小微地震点不是空间随机分布。结合样方统计数据和地质资料分析,河南省小微地震点的空间分布模式为聚集分布,且主要集中于豫北地区。实验结果表明,样方分析法不仅能够比较准确地判断出地震点的空间分布模式,帮助人们较快地识别出地震发生的热点区域,还可为分析热点区域地震成因和预报大地震提供支持。