时间动态地图模型

就时间动态地图模型进行了研究,认为动态地图由于表达空间维数的增加,使得地图作为客观现实世界的概念模型更加完善,并且作为物质模型,动态地图的可视化应与空间认知的计算机表达紧密融合。在制作时间动态地图时,不同的视觉变量具有不同的动态表现能力,根据时态现象的特征进行选取。     

一种基于DCT变换的盲水印检测算法

提出了一种基于DCT变换的盲图像水印算法。实验表明,该算法对典型攻击具有较好的鲁棒性。     

基于三层C/S模式的测量在线数据处理服务

讨论了测量数据处理软件的在线实现问题;并基于三层C/S模式,探讨了从客户端、中间层到后端数据处理模块的实现方法;最后以三角网平差作为实例,详细说明了用.Java语言实现一个网上测量在线数据处理服务系统的全过程.     

论地图数据库合并技术

本文探讨了地图数据库合并技术的研究范畴、研究内容、一般数据处理流程以及与其他已有技术的关 系等一些基本问题,并给出了一个简单应用实例。这些问题的研究丰富和完善了地图数据库合并技术的基本理论 体系,对建立地图数据库合并的主要技术框架有着重要的意义。     

地图与动画的结合与发展

地图动画是一种新型的可视化表现方式。本文回顾了地图动画的发展历史。探讨了地图动画的信息含量,总结了地图动画的有关研究内容,最后以SARS疫情为数据源,制作了关于疫情变化的动态地图,收到较好的视觉效果。     

大气环境卫星温室气体和气溶胶协同观测综述

人类排放的温室气体和气溶胶是造成全球气候变暖和大气环境恶化的主要因素,也是大气环境卫星遥感的核心探测目标。与传统的单一探测目标卫星相比,实现同平台的大气温室气体和气溶胶协同监测,对于提高温室气体卫星反演精度、改善“自上而下”碳源汇估算、提升温室气体和气溶胶的人为/自然源区分能力具有重要意义,也是各国航天机构积极发展的空间探测手段。本文对欧、日、中、美等具备温室气体和气溶胶协同监测能力的卫星进行系统的介绍,包括卫星平台、传感器、处理算法和质控验证。按照卫星监测任务和传感器用途,将其分为大气综合探测卫星和温室气体监测卫星两大类,并从碳中和行动和大气环境综合治理等需求出发,提出温室气体和气溶胶协同观测星座（GACOC）的概念及其发展方向,包括主被动卫星组网观测、温室气体和气溶胶高精度联合反演算法、人为排放源识别和定量监测等应用。     

居民区"15分钟生活圈"公共服务设施配置研究

针对如何衡量居民小区"15分钟生活圈"公共服务设施建设情况的问题。该文采用基于GIS的网络分析法和空间自相关等方法,结合POI数据,分析了东营区"15分钟生活圈"可达范围内的公共服务设施的达标情况和空间相关性,并得出结论:(1)东营区的居民小区和公共服务基础设施空间分布整体都呈现"东-西双核心向边缘递减"的特点;(2)东营区"15分钟生活圈"可达范围内的不同公共服务设施覆盖率差异明显,覆盖率最好的是公交站点,最差的是小学;(3)东营区居民小区的公共服务设施达标率较好,达标率在70%以上的居民小区占到近80%;(4)东营区有超过10%的居民小区处于低低聚集区,应优先提升基础公共服务设施建设。     

高充填率开采地表下沉系数研究

为解决"三下"压煤问题,本文以邯矿集团亨健煤矿2515工作面为研究对象,对现场进行实测,计算地表实测下沉系数;采用文克儿地基假设方法,对比分析了不同开采方法采空区上覆岩层破断规律.结果表明:采用全部垮落法开采,推进距离等于直接顶的极限跨距(l=25.7 m)时极限挠度约为1.057 m,随着工作面推进,直接顶出现破碎;...     

三维探地雷达在城市地下管线探测中的应用

城市的扩建、旧城的改造以及水生态建设等都离不开对城市原有地下管线的调查,精准探测地下管线的分布情况是保障管线安全和确保市政工程正常运行的重要工作.为提高城市地下管线探测精度,本文采用三维探地雷达在东莞进行管线探测研究.结果表明,三维探地雷达能显示不同方向、不同埋深、不同类型的地下管线,在城市地下管线探测工作中应用效果显...     

玉米大豆生长中后期遥感辨识的指示性特征研究

玉米和大豆是两种主要的粮食作物,及时准确地监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集,为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象,以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区,以高分一号影像为数据源,计算多种植被指数特征和两种纹理特征,同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性,并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响,得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异,遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集,并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明：在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集,能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力;在不同实验区,基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集,得到两者最优的识别效果,比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点,总体分类精度能够平均达到97%,Kappa系数0.96,玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%;在不同的种植区,利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果,且具有稳定性和有效性,较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI）,差值植被指数（DVI）,转换型植被指数（TVI）,改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the Second Moment）和熵（Entropy）。