地形因子与小微地震相关度的空间异质性分析

针对传统最小二乘回归未能顾及数据的空间特性,且无法度量模型自变量与因变量相关性的空间变异特性的问题,本文提出利用地理加权回归方法分析小微地震频次与地形因子相关度的空间异质性。以四川地区的地震监测资料、DEM为实验数据,选取地形复杂度、坡度变率、坡向变率和地面曲率为自变量,地震发生频次为因变量,构建地理加权回归模型,并进行回归系数的空间变异分析。实验分析发现,地震频次与地形因子具有一定的相关性:地形复杂度与地震频次相关性最强;坡度变率、沟壑密度、剖面曲率与地震频次的相关性依次减弱;不同空间位置的地形因子和地震频次的相关性具有较明显的空间异质性。实验结果表明,地理加权回归可以有效地度量分析地震频次与地形因子相关度的空间异质性,研究结果可为地震及次生灾害的分析与预报提供辅助决策参考。     

空间加权的孤立森林高光谱影像异常目标检测

针对孤立森林算法在高光谱影像异常目标检测中易产生大量虚警的问题,该文将异常目标在空间分布的稀缺性与 目标光谱的差异性两个先验结合,提出了一种空间加权的孤立森林异常目标检测方法.首先利用孤立森林算法计算目标的光谱异常度,得到初步的检测结果;然后分析初步结果中目标区域的连通面积,以连通域面积为变量,基于高斯核计算目标的空间稀缺性,得到目标的空间权重属性;最后将表达空间稀缺性的属性与光谱异常度加权相乘,实现了对异常目标的准确检测.在五组高光谱数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的检测性能.     

利用高分影像和珞珈一号数据进行住房空置率高精度空间估算

本文主要利用珞珈一号夜间灯光数据和高分遥感影像数据,提出了一种对研究区按建成区高层区、建成区低层区和非建成区住房进行空置率分区块估算的方法,采用夜晚实地记录的方法对估算结果进行精度检验,并通过LISA聚集图分析其空间聚集情况.表明结果:①研究区整体住房空置率为17.88％,均方根误差为0.14,其中非建成区的住房空置率...     

基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测

针对盾构施工过程中参数易变、轴线难以预测控制的问题,本文提出了基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测方法,分析了在复杂环境下影响盾构姿态掘进施工的参数,以及掘进参数和盾构姿态内在的关联关系,建立了盾构姿态预测模型,实现了盾首盾尾中心坐标与设计轴线的偏差计算;最后结合某地铁施工段,验证了该预测模型的可行性.     

XML在统计地理信息Wed发布中的应用

结合统计地理信息Web发布系统的开发与实践,介绍了系统的总体结构以及系统建设与维护的XML策略,并分别对服务器端、服务器端与客户端的请求与应答、客户端的XML语义进行了详细描述,说明了全面采取XML策略的意义。     

双星/罗兰C组合导航方式研究

为了降低卫星导航的使用风险，美国和一些导航大国都积极加强其陆基无线电导航系统特别是罗兰C系统的进一步研究。这说明在开发应用卫星导航系统的同时，还必须继续发展陆基无线电导航系统。因此，我国在大力发展双星导航系统的同时，还应继续加强罗兰C系统的研究，积极开发双星／罗兰C组合导航的潜力。对双星／罗兰C组合导航技术的数据组合方法进行介绍，比较了不同组合方式的导航精度及工作性能。     

D-InSAR技术及其在监测地表形变中的应用

首先介绍了D-InSAR技术的基本原理,分析了该技术在地震监测、火山研究和城市地表形变监测以及大型工程形变监测等方面的应用研究情况,并展望未来D-InSAR技术的应用前景     

区域大气环境质量灰关联评价方法探讨

针对区域中大气环境质量的特点,采用对数主成分分析方法获得各环境指标的权重及各监测点的横向排名,再用适宜的灰度关联方法进行了评价。整个过程在MATLAB6.5 中实现,计算简便易行,与传统的综合指数法相比较,其评价结果更符合客观实际     

中国深空测控网建立方案的研究

概述了深空测控网的基本技术要求,总结了我国卫星测控网和国内现有射电观测设施的技术、组成和分布,分析和论述了将我国现有的测控设施建设成深空测控网的具体方案     

用SPOT-VGT数据制作中国2000年度土地覆盖数据

土地覆盖是自然环境与人类活动相互作用的中心,准确而现势性强的土地覆盖数据是科学研究、资源管理和环境监测等应用的基础资料。该研究作为欧盟联合研究中心2000年全球土地覆盖计划(GLC2000)的一部分,利用2000年的1km空间分辨率的SPOT-4VGTS10数据与DEM、积温和降水等通过AHP方法合成的自然因子数据,采用FAO的土地覆盖分类系统(LCCS),通过非监督分类方法制作中国2000年的土地覆盖图。研究结果表明,在HANTS方法去云处理的基础上,结合气候分区,利用一年内每10天最大值合成的NDVI时间序列自然因子数据集可对除干旱区外大部分地区进行很好的分类,对干旱区则采用8月下旬的VGT原始数据取代NDVI数据参加分类,可达到较好的分类结果。