几种遥感影像数据读写及其在地理国情普查中的应用

随着地理国情普查和1∶50000动态更新等国家指令性项目的开展,不同类型的遥感影像应用越来越广泛,因此遥感影像图像文件的数据读写就显得更为必要和急切。本文以TIFF,IMG为例,就几种常见遥感影像格式及其读写做以说明,以便大家在影像读取、裁切等操作中应用。     

塞舌尔群岛东北部海域现代沉积物黏土矿物特征及来源分析

本文基于塞舌尔群岛东北部海域34个表层沉积物样品的黏土矿物测试结果分析其组成特征、分布规律和物质来源。研究区表层沉积物中黏土矿物平均相对含量从高到低依次为伊利石（35%）、坡缕石（20%）、蒙皂石（20%）、高岭石（16%）、绿泥石（10%）。根据沉积物黏土矿物相对含量和空间分布规律,可将研究区分为2个亚区（I区、II区）。I区覆盖研究区北部大部区域,物质来源主要为阿拉伯半岛、印度半岛西南部以及索马里海岸沙漠的风尘物质;II区位于研究区南部的塞舌尔群岛以东,主要接收塞舌尔高原风化物质。综合分析研究区细颗粒物质来源、空间分布规律及区域动力环境特征,南亚夏季风搬运阿拉伯半岛、印度西部及索马里海岸沙漠风尘物质向南输运是影响I区黏土矿物组成的主要因素;南赤道逆流驱动塞舌尔高原富高岭石、绿泥石的细粒风化物质向东扩散,控制了II区黏土矿物组成特征和空间分布规律。     

国情监测数字调绘核查系统的研发与应用

根据地理国情监测项目需求,我单位自主独立研发了一套多功能模块的国情监测数字调绘核查系统。核查系统包括：用户管理、空间定位、数据浏览、数据编辑、样本采集（实景获取功能）、通信、数据转换（输入输出模块）等功能模块。该系统在国情监测项目生产实施中已推广应用,并很好地提高了作业效率,节省了生产成本,保证了质量,目前正在1∶50000动态更新项目和省基础测绘项目加以推广。本文主要介绍该系统的研发和应用过程。     

孟加拉湾南部表层沉积物稀土元素组成及其物源指示意义

基于孟加拉湾南部98个表层沉积物的稀土元素组成及其空间分布特征,判别了研究区表层沉积物主要来源,并结合水动力环境等探讨了孟加拉湾南部区域沉积物输运方式。结果表明,研究区表层沉积物稀土元素总含量范围为67.62～180.67μg/g,其平均值为100.85μg/g,且具有轻稀土富集、重稀土均一、明显的Eu负异常的特征。基于稀土元素主要参数,可将研究区分为两个区域,Ι区位于研究区西部,Ⅱ区位于研究区东部。根据球粒陨石标准化后的La/Yb-Sm/Nd物源判别图解可知,研究区表层沉积物的最主要来源为恒河-布拉马普特拉河搬运的喜马拉雅山侵蚀物质,其对整个研究区均有重要影响;次要来源为戈达瓦里河-克里希纳河输送的印度半岛物质,其主要影响范围为研究区西侧的Ι区。不同源区沉积物在研究区的输运过程主要受控于季节性表层环流,其驱动力为印度季风系统。     

安达曼海东南部海域表层沉积物稀土元素特征及其物源指示意义

对取自安达曼海东南部海域的95个表层沉积物样品进行了稀土元素(REE)地球化学研究,揭示了区内稀土元素分布特征及其指示的物质来源。结果表明研究区沉积物REE总量变化范围为31~228 μg/g,平均值为117 μg/g。沉积物REE球粒陨石配分模式呈现轻稀土元素相对富集而重稀土元素平坦,无明显Ce异常,呈现中等程度的Eu负异常等特征,表现出明显的陆源属性。REE的富集和分布受物质来源、沉积物类型、生物碳酸盐以及重矿物含量共同制约。根据沉积物REE特征参数将研究区分为4个物源区,各区沉积物稀土元素UCC标准化模式明显不同。物源判别分析显示,研究区西北部(Ⅰ区)沉积物主要来源于伊洛瓦底江陆源物质的输入;马来半岛西部浅海内陆架区(Ⅱ区)沉积物可能主要来自马来半岛沿岸水系输入的陆源物质以及现代近岸侵蚀;研究区北部(Ⅲ区)为残留沉积区,主要为全新世海侵形成的残留砂质沉积;研究区中部和南部大部分海域(Ⅳ区)为多源混合沉积区,主要为受印度季风驱动的西南季风流所搬运的伊洛瓦底江和马来半岛河流输入的陆源物质,该区沉积物受马来半岛入海物质影响更大。     

基于AutoCAD二次开发进行土地确权制图的探讨

农村土地承包经营权确权工作是以已经签订的土地承包合同、颁发的土地承包经营权证书或其他合法权属资料为基础资料,全面开展农村土地承包经营权的调查工作,为农村土地承包经营权确权登记颁证、流转、农村土地承包经营纠纷调解仲裁和农村土地承包管理信息化提供基础资料,提升了农村土地承包管理信息化水平。地块分布略图是反映承包地块空间位置、四至、面积、权属等信息的图件,是确权发证的要件之一。     

安达曼海东南部海域表层沉积物粒度特征及净输运趋势

海底沉积物粒度是反映水动力格局最直接的指标,可以有效指示不同时间尺度陆源碎屑物质输运过程。利用激光粒度仪对取自安达曼海东南部海域的98个表层沉积物样品进行粒度分析,结果表明,研究区表层沉积物以粉砂、砂质粉砂及粉砂质砂为主,且粒度组成空间分区明显：北部陆架为粗粒级且分选差的残留砂质沉积区;南部内陆架为混合沉积区,以砂质粉砂、粉砂质砂和粉砂沉积为主;丹老阶地和陆坡为细粒级且分选较好的粉砂和泥质沉积区。在此基础上选用Gao-Collins“粒径趋势”方法分析了该区域表层沉积物的净输运趋势,结果显示,当特征距离<0.8°时,普吉岛东南部海域存在沉积中心,研究区沉积物有向该区域汇聚的明显趋势,沉积物分布特征和输运趋势主要受陆源物质供给、季节性变化的西南季风流以及潮流的综合影响。     

全新世以来泰国湾古气候演化历史———来自地球化学和矿物学证据

为了对海表温度(SeaSurfaceTemperature,SST)和海表盐度(SeaSurfaceSalinity,SSS)数据进行精确的短期预报,基于多站位海洋观测浮标获取的海表温度和海表盐度数据,利用反向传播(BackPropagation,BP)和径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)两种神经网络方法开展了短期预测。首先,在预测时长固定为5d的情况下,对比不同训练时长的预测结果的均方误差(MeanSquaredError,MSE),进而确定以20d的观测数据作为训练集的预测结果均方误差最小。然后,以 PAPA 站观测浮标获取的2009年1月、4月、7月和10月各月的前20d温盐数据作为训练集,分别训练BP和 RBF神经网络,将训练好的2种神经网络模型应用于各月第21至25日的温盐数据预测。结果表明:BP和 RBF神经网络均能有效预测海表温盐数据的季节性变化,但 RBF神经网络对不同预测时间的整体预测效果优于 BP神经网络。多站点数据的预测实验进一步验证了 RBF神经网络模型具有较强适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为海表温盐数据短期预报的有力工具。     

GNSS/INS紧组合导航系统自主完好性监测分析

可靠性和对故障的可区分性是评价系统完好性的两个重要因素。本文将多GNSS系统与不同精度的INS系统进行组合,由此分析不同因素对组合系统内部的可靠性和故障探测与隔离能力的影响。仿真结果表明,集成多GNSS系统可以改善卫星星座的几何分布结构,从而提高系统的内部可靠性和对故障的区分能力;当GNSS系统与INS系统相结合时,也能大幅度提高系统的可靠性和区分性;相较于低精度的INS系统,采用高精度的INS系统能够进一步的提高系统的可靠性,并增强对故障的区分能力。     

基于有权实体组合的矢量数据智能符号化方法研究

数据制图入库一体化一直是困扰测绘作业单位的一个难题,而解决该难题的关键是矢量数据如何实现智能符号化的问题,本文通过实验程序测试研究提出了基于有权实体组合的矢量数据智能符号化,并且针对几种具有代表性要素,通过点、线、弧、圆、注记的组合方法进行符号化描述,依据不同权值分配实现实体组合的各种式样,从而实现矢量数据动态智能符号化。