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71.
用遗传算法反演地壳的变密度模型 总被引:7,自引:1,他引:7
用青藏高原布格重力异常资料,结合亚东格尔木地学断面得到的Moho面结构,反演了青藏高原中部地壳内密度随深度变化的指数分布函数,试验得出地壳表层与地幔的密度差约为-0.926 g·cm-3,地壳的平均密度值为2.750 g·cm-3。 相似文献
72.
高分辨率遥感影像的精纠正 总被引:10,自引:1,他引:10
论述了对高分辨率遥感影像进行精纠正获得正射影像的关键技术。若干实际不同分辨率的高分辨率遥感影像被用于相应的实验,实例证明了本文算法的正确性。 相似文献
73.
基于受限汉语的GIS路径重建研究 总被引:5,自引:1,他引:5
主要研究基于自然语言 (汉语 )的GIS路径重建问题 ,通过分析带有路径表述信息的汉语文本 ,建立了汉语的NLRP句法模型 ,它是由带有空间语义的动作以及作为动作对象的地理要素构成的集合。考虑到自然语言理解实现的需求 ,论文基于NLRP句法模型定义了受限汉语的NLRP文法 ,在此基础上 ,描述了路径重建算法PRA ,并探讨了算法实现中由于空间认知原因带来的不确定性问题以及其解决方案。最后 ,基于该算法进行了相关实例研究 ,从而验证了该算法的正确性 相似文献
74.
阐述了Web数据挖掘的概念和特征,在分析XML技术的基础上,介绍了基于XML的Web数据挖掘模型,并对Web数据挖掘的应用领域和范围,尤其是在电子商务方面的应用进行了探讨。 相似文献
75.
基于智能对象的决策支持系统体系结构研究 总被引:7,自引:1,他引:7
分析了决策问题及其求解过程,揭示了传统IDSS体系结构的不足,阐述了应用面向对象的结构化知识表达构造智能对象,提供了智能决策过程支持的方法和新的IDSS体系结构,并在农业空间决策信息系统的实践中进行了验证。 相似文献
76.
高分辨率遥感影像上居民地半自动提取研究 总被引:12,自引:1,他引:12
设计了一种基于3×3区域灰度方差纹理特征的高分辨率遥感影像居民地特征分析算法,通过高斯模糊处理提高影像上居民地区域纹理特征一致性的同时,加大了其同背景地物纹理特征值的差异,并设计了相应的居民地自适应分割阈值求取算法,提出了针对居民地与道路提取分离的骨架化分析算法。 相似文献
77.
整数模糊度参数的快速检索算法 总被引:1,自引:0,他引:1
GPS快速定位中,由于模糊度参数之间的强相关性,模糊度参数置信区间定义的检索区域比相应的置信椭球大得多。本文通过模糊度参数向量的正交变换,定义出包含模糊度参数置信椭球的最小正交多面体,借助在其中构造的均匀正交网格点,找出置信椭球中的所有整数模糊度参数向量。该方法显著地减少了整数模糊度参数的检索范围,提高了计算效率。 相似文献
78.
互联网数据中蕴含丰富的地理信息,其无处不在、形式与结构多样的特征决定了感知和融合面临许多技术难题。本文在分析互联网泛在地理信息分类和特征的基础上,系统研究其感知和融合技术的总体现状,总结了服务快速准确发现、深层网络数据高覆盖度采集、非结构化文本中位置信息提取和关联图像空间语义提取等感知技术发展现状,分析了异源几何数据匹配关联、地址标准化处理、同名实体语义对齐、地理实体关系构建等融合处理关键技术;在此基础上,总结和展望了互联网泛在地理信息感知融合技术在开放地理数据网络、城市治理与应急管理、网络监测与地理空间情报等领域的应用前景。 相似文献
79.
短波红外通道卫星CO2遥感是近年国际研究热点。首先,开展了卫星观测对气溶胶及大气温度的敏感性研究;其次,针对基于最优化理论的非线性迭代反演方法反演过程中的不收敛问题,提出了修正的阻尼牛顿方法(MDNM),并利用模拟数据评估了MDNM方法的有效性;最后,利用GOSAT卫星数据反演CO2的垂直混合比浓度,并与地基TCCON站点数进行比对。研究结果表明:短波近红外CO2卫星遥感受气溶胶散射及温度影响明显;通过地基比对初步验证了MDNM具有良好的精度,两者的相关性R2达到了0.729。 相似文献
80.
对数据量及复杂度日益激增的多维时空场数据进行有效的管理与分析是当前GIS必须解决的重要瓶颈。本文通过引入具有多维统一与坐标无关特性的张量数学结构,研究了多维时空场数据的多模式表达模型,实现了地学数据的张量表达以及面向分析的多维张量数据流与任务流构建。针对不同类型的数据管理与分析需求,通过定义基于原始张量、张量分解以及层次张量分解的三类张量数据表达及应用模式,实现了面向不同应用场景的多维时空场数据的管理与分析。在此基础上,设计了基于张量的多模式数据分析框架以及应用分析业务流模板。对上述关键技术进行算法实现并基于卫星测高数据对相关性能进行了测试与验证。结果显示,基于张量的新型海量时空场数据的多模式表达模型可以很好地支撑海量时空场数据的管理、分析与存储,并在存储空间占用,检索与分析效率上具有明显优势。 相似文献