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本文对面向城市应用的多源遥感影像服务平台的系统目标、系统流程、功能模块和关键技术进行了分析。通过遥感影像数据源、管理方式和业务流程的分析,设计了多源遥感影像数据的逻辑组织模型,建立了海量多源遥感影像库。本文详细阐述了系统的影像预处理、影像数据管理、影像数据应用服务和安全权限控制四大功能模块,并分析了系统架构、多源遥感影像元数据的自动抽取、影像数据的快速检索和影像数据高效在线应用服务的关键技术。为保证系统的高安全性、实时性与可靠性,采用部署在局域网内的客户机/服务器与浏览器/服务器的混合体系结构。实验表明,本文的研究成果实现了海量多源遥感影像数据的统一高效管理、快速检索、高效浏览及与其他子系统的无缝集成,为城市应用提供了便捷的影像数据服务,有利于进一步发挥影像资料的作用。 相似文献
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为了明确松南低凸起区构造沉积演化特征及对天然气成藏的意义.基于区域长剖面精细解释,利用最新的钻井、测井、地震资料,分析了松南低凸起及围区古近系构造格局、斜坡类型及演化特征、沉积特征及与天然气成藏的关系.结果表明,松南低凸起主要受北部2号、12号断裂,南部11号、10号断裂活动控制,古近纪经历了:“(1)差异翘倾抬升,西高东低;(2)加速翘倾抬升,向东抬升”这2个阶段,并以发育旋转掀斜斜坡为主.古地貌具有“隆凹相间”与“西高东低”的特征.断裂活动及翘倾抬升作用控制了物源区的分布、缓坡沉积格局及输砂通道,在东突起上发育了缓坡带扇三角洲沉积.大面积分布的扇三角洲发育了优质的储集体,构造活动形成了多种类型的圈闭,天然气生、运、聚时空匹配良好,松南低凸起古近系有望成为琼东南盆地下一个千亿方级的天然气聚集区. 相似文献
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在山东青岛和日照滨岸潮间带可见到现代生物营造的各种遗迹。通过分析这些生物遗迹与其沉积背景的关系,取得以下成果: (1)研究区生物遗迹中,层面遗迹以腹足类动物的拖迹为主,层内遗迹以居住迹丰度最高,且类型多样。(2)建立了2个生物遗迹组合: 一是高潮区组合,主要遗迹类型包括珠带拟蟹守螺拖迹、沙蚕的拖迹、摄食迹和居住迹、四角蛤的居住迹、弹涂鱼的爬行迹和居住迹、鸭嘴海豆芽的居住迹以及螃蟹的居住迹和摄食迹;该组合产生的沉积物底层具有含泥量较高,水、氧、有机质含量均较丰富及基底较稳固等特点。二是中低潮区组合,主要由斑玉螺的拖迹和停息迹、扁玉螺的爬行迹和停息迹、寄居蟹的爬行迹、长竹蛏的居住迹、虾蛄的爬行迹和居住迹、鸭嘴海豆芽的居住迹以及螃蟹的居住迹和摄食迹组成;该组合产生的沉积物底层具有含泥量较低、粒度较粗、间隙水不易保存、有机质含量低等特点;研究区潮间带为急剧多变的海洋环境,该遗迹组合可指示温带季风气候条件下的海洋潮间带沉积环境。(3)通过分析各种造迹生物及其遗迹的组成和空间分布特征以及其与底层沉积物和沉积环境的关系,建立了研究区潮间带沉积中的生物遗迹组合及其沉积环境分布模式。 相似文献
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P2P技术有助于解决集中式架构与生俱来的"单点故障"和"热点瓶颈"之类的性能问题。目前,P2P的栅格地理数据服务虽已得到广泛应用,但是,将P2P技术和矢量地理数据服务有效结合仍然面临诸多问题,尤其需要对P2P网络模型和相应的分布式矢量地理数据组织模式深入分析。面向矢量数据服务的Chord+Quad的P2P混合索引网络模型,兼顾了结构化P2P网络和层次化P2P网络的优点,既能发挥Chord网负载均衡的优点,又能发挥层次化P2P网络查询效率高的特性,并能够适应高动态的网络环境。基于Linking机制的分布式矢量地理数据组织模式的设计,通过各层次的Linking信息和分割衍生对象内的拓扑连接信息,形成一种松散的全局分布式拓扑,这种分布式拓扑支持对矢量地理数据,进行分布式索引和无损快速重建,以及各种矢量拓扑分析算法在分布式环境下的扩展。与JTS的实验对比表明,通过在分割时增加少量Linking信息,矢量数据重建时间显著缩短,重建结果无损可靠,在分块数较多时,其对JTS的优势更为明显,从而表明,Linking机制的分布式矢量地理数据组织模式理论及相关算法的有效性、高效性和稳健性,为其实际应用提供了有力支持。 相似文献
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软硬岩互层边坡崩塌机理及治理对策研究 总被引:4,自引:0,他引:4
崩塌是红层地区软硬互层型边坡的主要工程地质问题之一。本文以西南地区某公路边坡为例,在边坡地质结构特征调查的基础上,分析了砂泥岩互层边坡崩塌形成机理,采用二维有限元方法研究了崩塌后上部凹腔岩体的变形破坏模式,并采用基于强度理论的稳定性评价方法研究了其稳定性。结果表明,崩塌的形成主要是由于差异风化在下部软岩部位形成凹腔,导致上部硬岩产生拉裂并逐渐贯通;若不及时治理,上部岩体中结构面贯通至60%时,可能产生坠落失稳。综合分析边坡稳定性状况及变形破坏演化模式,采用清坡+局部削坡+挂网喷混凝土+钢筋混凝土支撑柱+排水的治理方案,重点控制凹腔以上岩体中拉裂的发展并做好防、排水工作。 相似文献
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小波分析和RBF神经网络在地基沉降预测中的应用研究 总被引:4,自引:2,他引:2
地基沉降是一种危害很大的环境灾害。地基沉降的监测数据经常受降雨及工程施工等诸多外界因素的干扰,故而在沉降曲线中存在许多数据突变点。为此,提出基于小波分析与RBF神经网络相结合的新的地基沉降预测方法,首先采用小波分析对对原始监测数据进行数据去噪处理,进而得到反映实际变化的地基沉降曲线,然后采用径向基函数(RBF)神经网络方法对其进行预测,为工程设计提供依据。最后结合工程实例分析,通过多种小波去噪与预测结果的对比研究,表明3次B样条小波的去噪及预测效果最好,与实测值能较好地吻合,具有较好的工程应用前景。 相似文献