最短路径算法在旅游线路规划中的应用——以庐山为例

本文以庐山旅游风景区为例,以一日游为主题,结合旅游景区景点知名度和各景点的停留时间,改进了G IS中的最短路径算法,利用VC++分析旅游区内各个景点之间的最短路径关系,得出该旅游区内的三条较合理的不同主题的一日游路线。通过本文的研究,希望能加强对庐山风景区的开发力度,促进庐山风景区的发展,并最终能推广G IS在旅游线路规划中的应用。     

地图误差对地图匹配质量的影响

高精度的数字地图是正确匹配车辆位置的基础。详细分析了地图数据的地理误差和拓扑误差的误差形式,路网数据模型的常见误差因素和改进策略,最后介绍了不同地图匹配算法对地图质量的敏感性和可行性。根据可能出现的误差对现有数字地图和匹配算法加以改进,弥补了原有数字地图带来的不精确缺陷。跑车实验证明,考虑了数字地图误差影响的匹配算法可以明显提高定位精度,减小车辆定位误差。     

基于色层图与纹理融合的地形晕渲

针对三维地形晕渲的具体需求和存在问题,提出了一种基于色层图与纹理融合的晕渲方法。根据自定义或色层表主色调插值生成色彩连续的色层图,对地形高程进行着色;在地表材质分块的基础上,通过计算相邻材质边界上的多重纹理坐标,使用多重纹理映射进行融合过渡;最后给出了实验结果。     

镇江地质灾害治理工程项目管理中的问题与对策探讨

地质灾害治理工程项目管理是地质灾害管理的具体体现和实施过程,其基本任务是根据地质灾害管理目标和管理方法,组织实施防治工程,保障取得预期的减灾成果。就镇江市地质灾害治理工程项目管理目前现状,从规范文件、招标机构、管理工具、管理经验、干扰因素、风险评价、人员素质等方面进行粗浅分析,并针对存在的问题提出相应的对策,借以提高镇江市地质灾害治理工程项目管理的能力和水平,以便今后地质灾害治理项目管理更好地完善和发展。     

Tgd对双频观测值电离层模型的影响分析

采用双频观测值建立穿刺点上的VTEC模型,说明了Tgd因素的影响,用实际数据分析了其影响。     

中国西部环境与生态科学数据中心：面向西部环境与生态科学的数据集成与共享

国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学研究计划”自2001年启动以来,有力地推动了西部区域环境演化、陆地生态过程和人类活动对环境的影响等方面的研究,积累了丰富的基础数据。国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”承担“西部计划”项目数据产出的收集、管理、集成,并面向西部环境与生态科学的各个领域提供科学数据服务。“西部数据中心”的总体框架是以“西部计划”和地球系统科学发展的科学需求为导向,建成以数据共享、知识积累、合作交流和数据科学为主要内容的集成平台,为“西部计划”多学科的交叉研究和成果的综合集成及地球科学发展的长远目标服务。以共建共享的指导思想集成针对西部环境与生态现状与变化的基础背景数据、环境与生态观测数据、模型数据集、数据工具及数据文档;并以完全与开放的数据共享原则为用户提供推送式数据服务。目前,“西部数据中心”已完成了数据共享平台、知识积累平台与合作交流平台的开发和集成,初步形成了科学数据平台,整理并发布了大量的西部环境生态科学所需的关键数据集。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

GVG采样线代表性检验

通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的.     

遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用

利用模式识别中特征提取和特征选择的相关理论对遥感影像的纹理特征进行遴选和变换处理,得到描述纹理的二次特征。实验证明这些新特征能够提高影像分类精度和分类效率。