计算机地图制图教学方法改革研究

计算机地图制图课程的教学多数采用传统的知识驱动式教学法,该教学法的特点是先理论后实践．理论讲授比重较大。在计算机地图制图单纯使用“案例教学法”或“任务驱动教学法”都存在不足。笔者将二者相结合,设计了“案例引导的任务驱动教学法”,以案例为模板,以任务为目标,有效地激发了学生的积极性,使其较好地掌握计算机地图制图的知识和技术。     

土壤侵蚀时空动态分析——以黑龙江省宾县为例

利用1990年和2010年两期Landsat TM数据,基于RS和GIS技术及通用土壤侵蚀方程(RUSLE),完成黑龙江省宾县两个时期的土壤侵蚀动态变化分析,以期揭示该区域土壤侵蚀空间分布格局与时空动态演变规律。结果表明:两个时期土壤侵蚀总体格局基本一致,都是以微度和轻度侵蚀为主,面积比例分别为80.68%和74.71%;微度和极强度侵蚀的变化率呈缩小趋势,轻度、中度和重度侵蚀呈增加趋势,土壤侵蚀有加剧的趋势;轻度和强度侵蚀的主要流向为中度侵蚀,中度和极强度侵蚀的主要流向为强度侵蚀。     

GMS在地下水环境影响评价中的应用

地下水环境影响预测是地下水环境影响评价中的重要环节,采取适合的预测方法和模型能够保证预测结果的准确性和环境保护措施的合理性。以某建设场地为研究区,利用GMS软件建立地下水预测模型,考虑风险事故工况条件下,预测了对二甲苯的污染运移范围。结果表明:装置一旦发生事故,污染物泄露将会对建设场地周边区域地下水造成污染,污染影响范围随时间逐渐增大,需采取严格的防范措施,并建立应急机制,保证当地居民的饮用水安全。     

略论吉林省大骨节病与地质环境的关系

大骨节病流行于中山、低山和极低地区(低平原、山间谷地),元素迁移区和富集区,中偏酸性的还原环境和碱性-氧化环境。非病区则在元素流失区向元素富集区过渡的过渡带内,中性氧化还原环境。大骨节病是诸多地质环境因素综合影响的地方性疾病,但水文地球化学环境是最重要的因素。     

利用三维激光扫描技术进行工业设备三维重建及变形分析

提出一种应用三维激光扫描技术对大型复杂工业设备通过三维重建进行变形监测的新方法。首先,应用三维激光扫描仪对工厂设备进行扫描,把扫描得到的多站数据进行拼接,得到完整的点云模型;然后应用三维重建软件对点云模型进行一维实体模型重建。最后,应用三维重建模型和点云模型制作出检测位置的剖面图和平面图,通过与原始数据的对比,检测工业...     

基于最优组合赋权理论的可拓学评价模型的应用

地质灾害易发区的划分对科学防治地质灾害具有重要的指导意义。根据易发区划分原理,提出已有灾害点数量、地形地貌、地质构造、岩土体类型、多年平均降雨量、植被覆盖率以及人类工程活动影响7个参评指标。将偏好比率法和熵值函数进行最优组合,确定权系数,并应用于可拓学评价中,提出了地质灾害易发区划分的一种新模型——基于最优组合赋权理论的可拓学评价模型。吉林省地质灾害易发区划分与野外调查情况相吻合。     

城市规划机助设计系统(CPCAD)的研究

城市总体规划是城市建设和改造的重要基础之一,用计算机进行辅助规划是当前规划技术的发展方向。本文着重讨论底图数字化、对话窗、多边形拓扑等关键问题。     

浅析某油田地下水石油类污染途径

研究区处于东北某油田区,该油田已有近50年的开发历史。随着对石油需求的不断增加,大量的石油被开采了出来。但是在开采过程中由于对落地原油及开采过程中油田废水的处置不当,致使地下水遭受了污染。因此保护地下水免受进一步污染对当地居民的身体健康和人身安全都是非常必要的。笔者基于研究区水样测试的结果石油类污染物浓度等值线图,发现地下水中石油类污染小范围内呈面状分布外,主要呈点状分布于研究区。通过结合对研究区地质环境、构造背景、地表水流和污染源的大量调查研究,分析得出石油类污染物主要是通过由过量开采地下水引起的地裂缝和新构造断裂引发的地裂缝以及事故性污染到达地下水的。研究区的ZK6号井附近由于长期的超量开采地下水从而改变了地下水流向,在地表则形成了地面沉降并引发了此处的地裂缝,致使此地下水油类的污染非常严重。另外,新构造断裂在北西向、北北东向及东西向3组壳断裂带的基础上继承性运动,致使下伏含油层油气沿裂缝上窜污染上覆含水层,同时在油田地表发育大量的地沟、地裂缝,地表洒落的原油及其他污染物通过这些地裂缝污染含水层。     

变比例尺投影的一种通用方法

本文提出一种通用、直观的变比例尺投影的方法，介绍了其原理和投影变换用的数学模型。用户可借此对原图进行多种比例尺的变换。     

对TIN模型边界生成算法的研究

现有算法建立的TIN模型的边界均为包含离散点的最小凸多边形,实际模型边界为一般多边形(可能是凹多边形).分析边界构成的精细程度和不确定性,根据离散点分布特性,制定以最大边长为标准的边界构成准则,导出一种模型边界自动生成算法.通过实际数据计算表明,该算法是有效的.