静止卫星标称投影解析方法及其在FY2-C中的应用

通过对静止卫星在三轴椭球参数条件下地心坐标的标称投影公式推导过程,建立了经纬度到单位平面位置的可逆映射方程,其正反算公式精度可达10<'-20>;并对大地坐标的经纬度进行了类似的推导,但标识线垂直地表而不过地心的坐标定义导致正算公式中存在角度正切的四次方项,因此反算需要采用数值解法.两组解析表达式为查照表的建立提供了直接的数学依据,相对于迭代数值计算方法而言,解析方法更便于分析投影过程的误差和畸变.围绕FY2-C卫星地面系统工程中查照表的重建,兼顾卫星图像陆地位置与主要大陆轮廓数据的投影吻合,需要对单位平面的投影进行放大和平移,并提供多组可选择的放大因子,使得经纬度到图像点映射与查照表对应值整体误差较小.建议根据实际应用的坐标系统、卫星位置参数、地球参数选择不同的匹配参数.这种方法可以应用于图像点地理位置精度要求很高但计算不是特别频繁的数据处理算法中,如相对定标和定位,但在其他算法中除了精度以外查照表还是有作用的.     

高访问量的“SARS网络地理信息系统”解决方案

介绍了高访问量条件下“SARS网络地理信息系统”解决方案,指出瘦服务器模式是研制具有高访问量特点的网络地理信息系统的最佳解决方案。     

SARS疫情控制的模拟分析

应用系统动力学模型，定量地分析“早发现、早隔离、早治疗”措施，对于控制SARS疾病扩散与传播的重要性。结果表明，“得病后入院时间”与“隔离措施强度”对于SARS疫情态势发展，具有很大的敏感性与相关性，其中得病后的患者几时去医院治疗，对于疫情的控制具有更重要的意义。同时应用动力学模型，对北京的SARS疫情进行分时间段的模拟与SARS实施控制因素影响分析，结果表明，2003—04—20以后一段时间内实行的各种控制措施，以及5月1日—5月5日的长假对于北京SARS疫情的控制是非常有效的；而4月27日左右北京市社     

自动综合算子分析及算法库的建立

在分析自动综合过程和自动综合系统构成的基础上，指出了自动综合算子库对自动综合的必要性，并以现有的各种综合算子划分为参考，对自动综合算子进行了重新划分，提出了算子库中的算法集合，以此来建立自动综合算子库。     

OGC服务规范在地理信息公共服务平台建设中的应用研究

简要介绍了OGC服务规范,归纳总结了多种常用的OGC服务的接口规范及各自特点,结合地理信息公共服务平台的若干建设原则分析阐述了OGC服务规范在地理信息公共服务平台中的应用模式,并以WMTS（网络地图分块服务）为例,通过与WMS（网络地图服务）的对比研究,论证了WMTS的优势.依据WMTS的接口规范,开发了基于Esri公司的ArcGIS API的应用平台,实现了利用开放地理信息服务—天地图WMTS作为数据源进行测试,验证了OGC服务规范在地理信息公共服务平台建设中的作用.     

案例推理的制图综合应用背景与方法

从挖掘和利用经验数据的角度出发,提出了基于案例推理的智能化制图综合方法。首先探讨了基于算法和模型的自动综合实现方式所面临的瓶颈,并提出了采用制图综合案例推理辅助制图综合的思想;然后设计了制图综合专家案例的三元表示方法,以及获取、使用和管理流程;最后对实现该基于案例推理的智能化制图综合方法的五个关键性步骤进行了分析,并深入阐述该方法的原理和可行性,提出了基于案例推理的智能综合辅助系统架构。     

BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨

神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。     

基于时间序列模型的沉降监测预报分析

时间序列模型预测具有可靠性与高效性的特点。本文结合沉降监测工程,采用Matlab进行建模预报分析,分别基于预测模型(AR、MA、ARMA)进行应用。对比自回归模型、滑动平均模型及自回归滑动平均模型预测结果的精度,表明3种模型可预测期连续分布,模型组合可提高预测精度。     

地理要素的分布式空间近似查询处理方法

针对传统空间查询无法满足地理数据交互式可视化对处理时间要求的问题,以窗口查询为例,提出了一种空间近似查询处理方法。该方法包括预处理和查询两步:在预处理阶段,利用分布化的线简化算法对空间对象进行顾及误差的预处理采样,将采样过程及误差值用树型结构保存;在查询阶段,以豪斯多夫距离定义数据可视化的误差,进行误差可知的顶点即时采样与截取,从而实现针对可视化应用的高效的空间近似查询处理。在Hadoop集群上利用77GB的OpenStreetMap数据集进行了实验,证实了本方法的效力与效率。     

基于ARMA模型的基坑沉降监测预测研究

应用ARMA模型对地铁车站基坑监测数据进行预测分析。在参考利用已有的ARMA模型算法进行预报分析的基础上,联合最小二乘原理对模型算法进行改进,结合基坑工程算例,验证了新模型算法的可行性、有效性及稳定性。说明改进之后的新模型算法较老模型算法提高了预测精度且提升了运算效率。