三维体元拓扑数据模型的改进与实验

在简要介绍三维体元拓扑数据模型建模原理的基础上,分析了三维体元拓扑数据模型的不足,并从处理含夹层地质体和由非平行剖面构建地质体两个方面,改进了三维体元拓扑数据模型的建模条件和数据结构。实验表明,改进后的数据模型更加适合基于剖面的三维地质建模。     

顾及拓扑面向实体的三维矢量数据模型

拓扑关系数据模型和面向实体的数据模型是两种典型的三维矢量数据模型。拓扑关系数据模型在表达复杂的地理实体的局部更新等方面存在一定的困难,而面向实体的数据模型存在拓扑关系处理复杂,存贮量大等缺点。针对这两个模型的优缺点,设计一个顾及拓扑面向实体的三维矢量数据模型,这是一种综合面向实体和拓扑关系的混合数据模型。这种模型具备了面向对象以及拓扑关系模型的优点,解决了地上三维景观、TIN和城市三维地质等应用对数据模型的要求。     

基于Case工具和UML的航空物探数据模型的构建

构建航空物探数据模型是建设航空物探数据库必须的工作.笔者探讨了基于Geodatabase数据模型,运用Case工具和UML构建航空物探数据模型的方法和关键技术.以采样数据为例介绍UML建模技术.构建的模型已应用于航空物探数据库建设,其支持修改、模型扩展特性,为数据库建设提供了灵活方便的服务.     

空间实体的拓扑构建

空间实体的拓扑关系是地理信息系统进行空间分析、决策支持的基础.拓扑关系的关键点在于拓扑结构的构建.首先介绍了点集拓扑理论, 归纳了有实际应用价值的各种拓扑关系, 分析了拓扑模型中的最基本拓扑元素和空间实体的关系; 然后提出了一种要素类的拓扑构建方法, 其算法以MAPGIS7.0空间实体的结构为依据, 主要体现要素分裂的思想.实践证明, 这些方法能够有效的构建空间实体的拓扑关系.      

城市管网共同沟的设计探讨

本文主要探讨管线如何利用地下空间问题,把电力、通讯、燃气、供排水等市政管线放在一起综合考虑,建设统一的共同沟(也叫综合管沟或管线走廊),避免管线层层埋设,大大节省城市地下空间。     

面向对象的地质图数据模型研究与实践

地质数据模型是地质应用问题向计算机应用系统转换的桥梁,是地质数据库建设和地质信息系统开发的基础。开发面向对象的地质图数据模型是为了更好地满足各种应用需求,合理高效地组织、存储和管理地质图数据,方便用户进行数据分析与知识发掘。基于现有的GIS空间数据建模技术和技术平台原则,结合数据库建设实践,建立了应用模型与组织模型统一的地质图数据模型。     

城市地下管网探测的风险管理

城市地下管网的探测向来是与风险共生共存的、只有建立风险管理机制．合理地规避风险才能为企业获得更好的信誉和更佳的经济效益。本文重点对城市地下管网探测工程项目的技术总结——风险评估这一阶段做了详细的论述．因为通过多年来对城市地下管网探测项目的检验认为做好风险评估是非常重要的一个环节。过去，我们经常忽略这一步工作。     

现代城市供水管网施工中常遇问题与解决对策

通过城市供水管网施工中几个常见问题的论述和实例介绍,说明城市供水管网施工是一个涉及面很广的系统工程,应严格按照设计要求和《给水排水管道工程施工及验收规范》进行施工,以保障城市供水管网工程的施工质量和安全运行。并提出要活学活用。依据施工经验,根据实际施工情况,采取一些切实可行的、灵活的变通方式,既降低施工成本叉提高施工效率。     

基于ArcGIS的城市供水管网信息系统设计与实现

随着城市的发展,各种城市的生活服务信息资源尤其是供水管线资料落后、管理方式低下,极大的影响了工作效率。简单介绍了使用ArcGIS进行二次开发的相关知识,着重介绍了基于C/S模式的城市供水管网信息系统的详细设计,并给出了部分应用实例。     

基于GDW的空间数据融合

空间数据融合是目前地学信息领域面临的难题。通过介绍Oracle数据仓库系统架构和其在地学信息存储和分析方面的优点,深入分析ArcInfo中的Geodatabase的空间数据组织模型,重点研究了Oracle Spatial的空间数据存储模型、空间数据和空间索引组织模式,并给出了空间数据融合的具体实现过程。针对具体项目,结合GIS二次开发,能非常高效地实现空间数据的融合。     

ArcGIS下的油田勘探资料管理方案

在长期的石油勘探工作中积累了包括地震、测井、地质以及其它非震地球物理方法等方面的大量资料。对这些与空间信息密切相关的资料进行数字化管理的理想方案是通过地理信息系统平台实现。油气勘探数据管理系统选用ArcGIS平台。用商业DBMS如oracle8作为数据库服务器，采用三层式C／S结构，用ESRI的Geodatabase模型和ArcSDE建立分布式勘探地理数据库。整个勘探地理数据库按专业或专题分为若干子库，每个子库都可以位于地理位置不同的专业数据服务器上，通过油田内部宽带网连接。制订勘探资料元数据标准，并根据元数据标准编制元数据同步程序和编辑器，实现油田勘探资料的规范化管理。     

Topologic symmetry and real symmetry in framework silicates

Summary The topologic symmetry of a framework silicate is reduced to topochemical symmetry by an ordering inside the tetrahedra; each further reduction of symmetry may be due to one of the following three causes: 1 ordered distribution of extraframework cations, 2 squeezing of the framework, 3 repulsion of extraframework cations.

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Topologische Symmetrie und reelle Symmetrie in Gerüstsilikaten

Zusammenfassung Die topologische Symmetrie von einem Gerüstsilikat wird zu topochemischer Symmetrie durch die Ordnungsverteilung in den Tetrahedern reduziert; jede weitere Reduktion der Symmetrie kann mit einer von drei Ursachen in Zusammenhang gebracht werden: 1 geordnete Verteilung der Nichtgerüstkationen, 2 Gerüstdeformation, 3 Abstoßkräfte zwischen Nichtgerüstkationen.

     

A Data Based Model to Predict Landslide Induced by Rainfall in Rio de Janeiro City

Landslide prediction is complex and involves many factors, such as geotechnical, geological, topographical, and even meteorological. This work presents a methodology by using a Data Mining approach in order to predict landslide occurrences induced by rainfall in Rio de Janeiro city. Landslide and rain data records from 1998 to 2001 were obtained from field technical reports and 30 automatic rain gauges, respectively. It was also collected data regarding soil parameters, including urban areas, forest, vulnerability, among others, and totalizing 46 soil variables. All the information was inserted into a Geographic Information Systems. Clustering (Dendrogram and k-means) and Statistical (Principal Component Analysis and Correlation) techniques were used to regionalize the rain data and select the rain gauges to be input on Artificial Neural Networks , which were used to replace the missing rain values. The landslide volume variable also presented missing values and it was completed by the k-Nearest Neighbor method. After data preparation, some models were built to predict landslide and rainfall using Data Mining techniques. The obtained model’s performance is also analyzed.     

面向对象的GIS数据模型与实现

介绍了面向对象数据模型的基本概念，重点讨论了面向对象数据模型在地理信息系统中的应用及具体实现途径。     

面向实体的空间数据模型

空间数据模型是地理信息系统(GIS) 研究的基础内容.为适应新一代大型GIS的数据量大, 拓扑关系复杂, 数据种类多等特点, 提出了一种新型GIS数据模型---面向地理实体的空间数据模型.它以实体为基本表达对象, 具有较强的空间和语义表现力, 支持语义表达和转换, 便于实现等优点.从空间数据管理, 概念数据模型等方面详细地介绍了该种数据模型.实践表明, 采用该数据模型, 系统对真实世界的实体表现力将大大增强, 数据组织更加合理.      

中国管道数据模型

管线数据模型用于存储与收集同传输管线（尤其是气体和液体系统）有关要素的信息。中国管道数据模型根据中国的国情提供了有关模型中的对象及如何组织模型的详细描述。可供致力于实施传输管线地理数据库的管道公司、管理人员、开发人员及图形操作人员参考。     

三维地质模型的数据模型研究

三维地质模型在计算机中的数据表达就是三维地质模型的数据模型,它具有确定性、可视性和可修改性的特点。文章介绍了表达三维地模型的几种典型的三维数据模型,即体元充填模型,ＴＩＮ表面模型、矢量模型、混合模型和面向对象的模型,体元充填模型根据采用的体元又可分为４个亚类。     

大数据挖掘与智能预测找矿靶区实验研究——卷积神经网络模型的应用

成矿预测需要通过一定的规则集合将专家观点、地质背景、成矿类型等因素进行综合考虑。但由于受到人类实际计算能力的生物条件限制,影响找矿预测成果的最大因素是找矿者的经验知识。随着大数据时代的到来,成矿预测可充分利用数学计算,即以特定规则对成矿系统进行计算,以概率表示成矿前景。依靠计算机的超级运算能力,结合机器学习的方法技术,可以对地质大数据进行成矿预测特征学习,实现对众多地质变量与矿体相关性之间的验证,从而进行预测。本文以安徽东至兆吉口铅锌矿床为例,示范如何通过机器学习的卷积神经网络方法,学习元素Zn在地表的分布特征与矿体在地下空间就位的耦合关系,并圈定靶区。经过450次训练后,得到了准确率95%,损失率14%的CNN模型,并成功实现智能圈定3块找矿靶区。这种神经网络模型可能表达了矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行找矿勘查并圈定靶区。     

面向水文数据整合的一体化水文索引模型研究

随着水文行业信息化程度的不断提高,对数据的需求逐渐从单一、具体化向多源、综合化方向发展。当前,在水文行业内,对数据按照大类分而治之的管理模式已渐与用户需求脱节,给数据的综合利用带来困难。针对该问题,梳理了现有数据结构与管理模式,提出一种水文数据整合与索引模型(Hydrological Data Integration and Index Model, HDIIM),利用该模型在多个水文数据库与水文应用之间搭建水文数据整合层,建立多库统一的一体化水文索引,实现对多库信息的整合与快速查询。该方法有效屏蔽了多个水文数据库之间的异构性,支持跨库的数据检索与应用,从而提高水文数据的获取与使用效率。实验证明,HDIIM能够有效提高水文数据的检索效率,特别是针对批量检索操作,HDIIM的表现较现有方法更加高效和稳定。