基于ArcGIS和MapObjects的公交查询系统

公交车搭乘是武汉市市民日常出行的主要手段之一。合理的公交搭乘方案能够减少市民出行在时间和精力方面的损耗,本文以武汉市道路网为基础,阐述了通过ArcGIS进行公交网络数据模型构建的过程,并利用VisualC＋＋和Map Objects实现了公交简易查询系统的开发。     

全极化SAR数据反演桥面高度

根据高分辨率SAR图像上建筑区的影像特征, 提出了基于灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence Matrix, GLCM)纹理分析的建筑区提取方法, 该方法由初步定位和边界调整2个步骤组成, 均遵循特征计算、基于Bhattacharyya距离的特征选择和KNN分类流程, 所不同的是2个步骤中分别采用了逐块和逐点计算纹理特征的方式以兼顾纹理分析的效率和准确性。文中对不同SAR传感器获取的图像进行了实验。实验结果表明, 选用具有最大Bhattacharyya距离值的3或4个特征可以获得较好的初步定位结果, 建筑区的检测率超过80%, 虚警率低于10%;随着边界调整的进行, 检测到的建筑区边界逐渐接近于真实边界。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于空间数据挖掘技术的农用地产能核算数据库的应用研究

为提高农用地产能核算数据库的利用效率,以空间关联规则为基础,在河北省土地产能核算数据库的应用中得到提高河北省农业用地普查结果的利用效率的几条知识规则。利用现有软件,使用GIS软件进行空间数据预处理及空间关系计算。属性数据使用access管理,而关联规则挖掘算法直接应用Clementine。通过数据选取、数据预处理、数据变换、数据挖掘算法实施以及模式解释与评估,从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其他一些隐含在数据中的普遍的数据特征,从而得到提高土地产能核算成果利用效率的规律。     

基于ArcGIS的县级农村土地调查数据库建设技术探讨

本文在论证几种主要软件的功能特点基础上选择ArcGIS作为软件平台,修正了县级农村土地调查数据库建设流程,探讨了数据库建设过程中的一些关键技术:属性输入技术、特色点状符号库设计、地理相关法质量检查机制等。最后,对基于ArcGIS的县级农村土地调查数据库的优点及应用前景进行展望。     

基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究

以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究.分类结果表明,加入温度一植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度.     

由重力场模型快速计算沿轨重力梯度观测值

提出了利用高阶地球重力场模型快速模拟GOCE卫星重力梯度沿轨道观测值的方法.首先,由快速傅立叶变换(fast Fourier transform,FFT)技术快速计算球面格网数据;然后,用球面格网数据内插沿卫星轨道重力梯度观测值.由球谐展开式直接计算的沿轨观测值与内插得到的观测值的比较结果说明,该方法快速有效.     

川滇地区地壳应变场的GPS与地震矩张量联合反演研究

利用川滇地区1903～2003年间的84个地震矩张量和1998～2004年间214个GPs站速度观测值.采用方差分量估计方法确定联合反演中地震矩张量与GPS站速度值之间的权比例因子,计算分析了川滇地区的地壳应变场.结果表明:①采用方差分量估计确定联合反演中权比例因子的方法,得到的GPs站速度观测值的权比例因子为0.833,较地震矩张量的权比例因子0.167大,充分体现出分布相对合理的高精度GPS观测值在反演中的重要性;②川滇地区的应变场大致表现出如下的特征:主应变方向在30°N以北的区域为东西向;30°N以南、100°E以西的区域为北东向;30°N以南、100°E以东的区域为北西向.     

一种基于空时联合约束的相对定位方法

为了降低机动环境对传感器网络自身定位的影响,提出了一种基于空时联合约束的相对定位(STRP)方法.Monte Carlo仿真表明,相对于STF技术,STRP方法降低了环境对定位的影响,自主导航定位的精度提高了36%.     

Spatial variations of dimethylsulfide and dimethylsulfoniopropionate in the surface microlayer and in the subsurface waters of the South China Sea during springtime

Spatial variations in dimethylsulfide (DMS) and dimethylsulfoniopropionate (DMSP) were surveyed in the surface microlayer and in the subsurface waters of the low productivity South China Sea in May 2005. Overall, average subsurface water concentrations of DMS and DMSP of dissolved (DMSPd) and particulate (DMSPp) fractions were 1.74 (1.00-2.50), 3.92 (2.21-6.54) and 6.06 (3.40-8.68) nM, respectively. No enrichment in DMS and DMSPp was observed in the microlayer. In contrast, the microlayer showed a DMSPd enrichment, with an average enrichment factor (EF, defined as the ratio of the microlayer concentration to subsurface water concentration) of 1.40. In the study area, none of the sulfur components were correlated with chlorophyll a. An important finding in this study was that DMS, DMSP and chlorophyll a concentrations in the surface microlayer were respectively correlated with those in the subsurface water, suggesting a close linkage between these two water bodies. The ratios of DMS:Chl-a and DMSPp:Chl-a showed a gradually increasing trend from North to South. This might be due to changes in the proportion of DMSP producers in the phytoplankton community with the increased surface seawater temperature. A clear diurnal variation in the DMS and DMSP concentrations was observed at an anchor station with the highest concentrations appearing during the day and the lowest concentrations during the night. The higher DMS and DMSP concentrations during daytime might be attributed to the light-induced increase in both algal synthesis and exudation of DMSP and biological production of DMS. The mean flux of DMS from the investigated area to the atmosphere was estimated to be 2.06 micromo lm(-2)d(-1). This low DMS emission flux, together with the low DMS surface concentrations was attributed to the low productivity in this sea.     

大菱鲆(Scophthalmus maximus)四个不同地理群体数量形态特征比较

采用聚类分析、单因子方差分析和主成分分析方法,对4个不同地理群体大菱鲆进行了12项形态性状的测定,比较了4个群体的外部形态特征。聚类分析结果表明,4种大菱鲆群体中,丹麦和挪威之间及英国和法国之间的差异较小,丹麦、挪威和英国、法国之间的差异较大。方差分析多重比较结果表明,4个群体在部分形态特征上表现出明显差异,其中,英国和法国群体、挪威和丹麦群体之间形态特征差异显著指标较少,丹麦群体和英国群体、丹麦群体和法国群体、挪成群体和英国群体、挪威群体和法国群体之间差异显著指标较多。主成分分析构建了3个反映形态特征信息的综合性指标——主成分1、主成分2和主成分3,三者的贡献率分别为38.663%、14.117%和8.976%,三个主成分的累积贡献率为61.756%.分析结果显示,英国和法国群体、挪威和丹麦群体之间形态差异不显著,丹麦群体和英国群体、丹麦群体和法国群体、挪威群体和英国群体、挪威群体和法国群体之间形态差异显著,且差异主要来源于主成分1,而主成分1主要由经方差分析多重比较差异显著的指标组成,显然,主成分分析与聚类分析、方差分析的结论基本上是类似的,它们从不同的角度反映了群体间的形态学差异.