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基于GDI+的GML可视化模型设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了基于GML地理数据的可视化模型设计方法。利用文档对象模型(DOM)对GML进行解析,以及通过对GD I+自身特性的分析,展示了在.NET环境下采用GD I+类库进行可视化模型设计的优良特性,为实现GML数据可视化提供了一个切实可行的方案。 相似文献
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龙胜祥 《中国地质大学学报(英文版)》2008,19(6):665-674
This article reports the main formation models and distribution of the oil and gas pools in Tarim basin,China,including (I) occurrence of the found oil and gas pools,(2) main formation models of oil and gas pools,and (3) distribution law of oil/gas pools.Petroleum is distributed widely in the strata of Tarim basin from the Sinian at the bottom to the Neogene at the top.However,the found oil and gas fields are mainly distributed in Shaya (沙雅) uplift,Tazhong (塔中) uplift,and Kuche (库车)depression.This article presents 4 main formation models,namely,early formation and long-term preservation,early formation and late reformation,middle-late multiphase-multisource formation,late single-stage formation.Tarim basin is very rich in petroleum resources.Long-term inherited intrabasinal paleohighs and slope zones are the most favorable areas for accumulation of hydrocarbons,but the types of oil and gas pools are different from area to area.The control of unconformities and faults on hydrocarbon accumulating is prominent in Tarim basin.Preservation conditions are of utmost importance.Formation of some oil and gas pools is the result of reforming and re-accumulating of early accumulated hydrocarbons. 相似文献
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变形监测信息管理系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测. 相似文献
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根据空基导航信号增强平台的工作原理设计了组网优化评价指标;然后简单介绍了遗传算法的基本原理,对空基增强平台的空间位置进行了二进制编码;最后采用通用的遗传算法对空基导航信号增强平台空间分布进行优化搜索。仿真实验结果证明该算法能够对空基导航信号增强平台进行有效布置,覆盖范围内导航服务误差分布合理,并且能够根据实际要求对空基平台进行优化调整。 相似文献
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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 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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