DEM线状窗口邻域分析的月表撞击坑自动提取

月表撞击坑是月球最直观、典型的地质构造单元,月表撞击坑的提取与分析对于揭示月球地质演化进程具有重要意义。本文基于撞击坑地形特征,利用美国月球勘测轨道飞行器(LRO)获取的100 m分辨率数字高程模型(DEM)数据,提出了一种线状窗口邻域分析的月表撞击坑自动提取方法。月海和月陆两个不同样区的试验结果表明:月海样区的最佳提取窗口为1×7和7×1,最佳提取阈值为4.5;月陆样区的最佳提取窗口为1×9和9×1,最佳提取阈值为6。对比目视识别结果,该方法对月表撞击坑的有效提取率达到78%;评价因子结果显示,该方法对撞击坑的提取精度达到77%以上,提取质量达到70%以上。     

基于MAPGIS地理信息平台城镇地籍数据库建库探讨——以神农架林区松柏镇为例

以MapGIS地理信息平台为基础、以SQL SERVER2000数据库为后台,神农架林区松柏镇为研究对象,阐述了城镇地籍建库的方式、建库流程,再列举了在建库过程中遇到常见问题及解决方案,从而建成符合城镇地籍数据库标准MAPGIS地理信息平台的城镇地籍数据库成果。最后介绍了MapGIS地理信息平台的下数据库实现功能如地籍数据格式转换功能、图形与信息检索查询、ACESS数据导入与影像挂接、统计分析与成果输出、日常办公及查询统计等功能。     

三峡库区夏季降水时空分布特征及其异常多雨、少雨年500hPa环流形势分析

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基于DEM的黄土沟谷横剖面形态特征研究——以宜君、延安、绥德为例

选用1:10 000高精度5.0 m分辨率的DEM数据,在陕北地区,按黄土地貌演化序列次序,遴选分别代表黄土残塬沟壑、梁状丘陵沟壑、峁状丘陵沟壑地貌的宜君、延安、绥德3个流域,研究其中1 831个沟谷横剖面19个因子的形态特征,利用主成分分析法确立核心因子,分析结果表明:①沟谷深度、宽度、横剖面面积、宽深比、侵蚀度与不对称性指标的主成分累积贡献率为95.02%,为黄土沟谷横剖面核心指标;②随级别的增加,3个流域沟谷宽度、横剖面积、宽深比、侵蚀度均呈现总体增加的态势,与黄土地貌发育阶段具有明显的空间耦合性,尤其是宽深比与侵蚀度指标,反映出低级别黄土沟谷溯源侵蚀现象明显,以下切侵蚀为主,而高级别沟谷沟沿线后移,以侧向侵蚀拓宽为主的规律;③随级别增加沟谷深度呈现先增后降的态势,并在中级别沟谷出现拐点,与实地调研发现沟谷在中级别下切侵蚀遇到基岩的现象相吻合。     

稀湿沟特大型老滑坡形成机制与复活机制探讨

稀湿沟滑坡是大渡河流域较为罕见的特大型切层基岩老滑坡复活,通过测绘、勘探和物探等手段,对滑坡区进行工程地质分析,结合有限元法预测分析了滑坡的稳定性发展趋势、形成机制和复活机制,为该类滑坡治理提供依据。     

灰化法磷测定中不同灰化助剂的效果比较——以磷酸氢二钠作为磷标样

对Na 2HPO4加入不同灰化助剂经不同温度（150～550℃）灼烧后磷的回收率进行了研究。所研究的灰化助剂除文献中已深入研究过的MgSO4和Mg(No3)2外，还对MgCl2等十余种盐剂进行了实验。作者认为，在利用目前已被广泛应用的由Solбrzano和Sharp 1980年所提出的方法去分析海水中的颗粒磷和总磷或有机体中的磷时，应当用MgCl2或Mg(Ac）2作为灰化助剂而取代MgSO4。尽管Mg(NO3)2也是高效的灰化辅助剂，但其应用的危险性及更多的手工操作可能限制了其广泛应用。     

OCI方式地理数据访问引擎的设计

首先介绍地理数据访问引擎产生的背景及其作用,随后以OCI方式设计出地理数据引擎的系统结构,并对几个核心实体类作简单介绍,最后总结出其设计应注重的知识和要解决的问题。     

北京亦庄轻轨工程场地水位下降引起地面沉降量的评估方法探讨

地下水大量抽取所引起的地面沉降,是工程建设场地地质灾害危险性评估中最重要的地面变形灾种之一.由于场地情况各异,目前的定量评估尚无通用模式.一种基于区域水位下降量和相应地面沉降量拟合反演区域骨架成分弹性储水因子和非弹性储水因子的最小二乘方法已经提出.利用该方法反演出北京亦庄轻轨工程建设场地的代表性骨架成分弹性储水因子和非弹性储水因子.在此基础上,采用有效应力法对该场地的地面沉降趋势进行了预测评估.结果表明:如果未来地下水抽取状况不能得到实质性的控制,该场地东南部区域2006-2015年可能新增高达70～126 mm的地面沉降.     

灰色线性回归组合模型在北京地面沉降分层预测中的应用

灰色系统理论GM(1,1)模型,应用于地面沉降模拟和预测中只能分析数据的指数变化规律。对于地面沉降发展过程中,存在的线性关系不能有效地反映。本文利用灰色组合模型中的第一类灰色组合模型即GM(1,1)与线性回归模型相融合。选取北京东部某地面沉降监测站2004～2012年的分层监测数据建立模型,计算出各监测层位沉降的数学模型,并以此预测各监测层位地面沉降量。结果表明：利用灰色线性回归组合模型在对地面沉降进行分层模拟和预测是可行的。在已有数据的基础上,利用数学模型进行沉降模拟时,两种模型的精度均很高,但通过模型预测未来一年沉降量时,灰色线性回归组合模型的精度,要远高于普通均值GM(1,1)模型。