基于GIS地层剖面数据库和岩性柱状图符号库的创建

本文基于ArcGIS Deskto P9.2,建立了塔城盆地地层剖面的空间数据库,并利用ArcGIS系统本身的图形编辑功能,制作一套岩性符号库,用于实现岩性柱状图的填充,并将符号库中的每个岩性符号进行编码,通过岩性符号柱状图属性码与相应的岩性符号编码的匹配自动实现所有岩性柱状图的符号化表达。     

精品课程教学基本建设与教学改革研究——以《遥感概论》省级精品课程建设为例

以《遥感概论》省级精品课程建设为例,探讨精品课程教学基本建设与教学改革。认为高素质的教师队伍是精品课建设的基础,课程体系和教学内容的设计是精品课建设的关键,课程网站是精品课程建设的必备条件,学生综合能力提高是精品课建设的目标,并结合课程教学实践,提出了相应的建设措施。     

元胞自动机城市增长模型的空间尺度特征分析

基于元胞自动机模拟城市系统的复杂行为时,空间尺度是一个非常重要的概念,模型的模拟结果往往会随着输入数据的空间尺度变化而发生变化。然而,目前的元胞自动机城市增长模型大多没考虑数据的空间尺度特征,本文拟通过改变模型中输入数据的空间尺度来验证元胞自动机城市增长模型对尺度的敏感性及其空间尺度特征,并以长沙市为例进行实证研究。研究结果表明:元胞自动机城市增长模型只有在一定的尺度范围内才具有较高的模拟精度,并且模型对尺度具有一定的敏感性,因此为了使模型能够具有较高的模拟精度,并较好地反映城市形态特征,应认真选择模型中输入数据的空间尺度。     

地理信息系统技术在地名数据库更新维护中的应用

利用MapObjects进行地理信息系统二次开发建立的地名更新维护应用系统,哥以实现地理空间数据库(Geodatabase)要素类的访问和操作,在实现复杂要素通用GIS编辑功能的同时,利用ArcSDE还可以实现多用户网络化操作和管理,降低了开发成本.     

对我国西南地区河谷深厚覆盖层成因机理的新认识

近年来,在我国水能资源开发过程中,发现各河流现代河床以下普遍堆积厚达数十米甚至上百米的松散堆积物。河谷深厚覆盖层的存在,不仅严重制约了工程坝址的选择,影响相关流域水电资源的开发利用,也给坝工设计带来巨大的困难。由于深厚覆盖层埋藏于现代河床之下,其形成年代一般先于一二级阶地,有悖于河流发育演化的常理,其成因一直令人费解。首次将河谷深切和深厚堆积事件与全球气候变化、海平面升降运动、地壳运动等有机地联系起来,并提出冰期、间冰期全球海平面大幅度升降,是导致河流深切成谷并形成深厚堆积的主要原因的新观点。在此基础上,引入层序地层学原理,从理论上较好地解释了全球气候变化导致海平面和河流侵蚀基准面大幅变化,并产生河谷深切和深厚堆积的原因和过程。最后,进一步将沿河大型古滑坡的孕育和发生与河谷深切事件相联系,提出沿河大型古滑坡是在河谷深切期因前缘临空较好而形成的新观点,从而对沿河古滑坡前缘剪出口高程往往低于现代河床数十米的原因给出了较合理的解释。     

大型矿集区的预测方法应用——以巴尔喀什准噶尔成矿带为例

以中亚环巴尔喀什成矿带为典型研究区域,结合地质矿产、地球物理、地球化学和信息科学等信息数据及野外调查成果,以斑岩铜矿为主要矿床类型,以中比例尺对新疆及邻区的跨境巴尔喀什.准噶尔成矿带的含矿潜力进行整体研究.分析中亚大型矿集区成矿地质条件,总结研究区斑岩铜矿成矿规律,建立多元信息综合识别标志及矿床模型.结合空间数据分析技术,以ArcGIS为平台,建立中亚跨境成矿带主、客观模型整合的大型矿集区预测系统,得出中亚成矿带矿集区预测分布图,通过理论研究到技术方法的实现,为境内寻找大型矿集区奠定基础.     

基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价

采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。     

多源遥感数据综合解译鄂尔多斯盆地杭锦旗地区地质构造

利用多源遥感数据假彩色合成、融合及纹理分析等增强处理方法提取研究区构造信息,进而对研究区进行综合解译;通过分析水系、色调、纹理、地貌及岩性等特征,判断出杭锦旗地区存在一小一大、内外相套的2个环形构造,发育的北西向、北东向2组共轭断层和一组北北西向断层,与环形构造相互构架,构成研究区特殊的构造体系。经分析预测,这些构造是受周边南北向构造应力共同挤压而形成。     

区域似大地水准面确定的最小二乘支持向量机方法

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性.