便携式电子地图设计中需解决的几个问题

软性显示器和投影技术超微型化的发展,使得电子地图有足够的空间满足便携式电子地图的设计需求,本文通过介绍几种便携式材质的特性,提出便携式电子地图设计中需解决的几个硬件技术问题。     

节水稻基农田作物轮作与灌溉模式需水规律研究

采取田间试验方法,研究了南方丘陵典型季节性干旱区节水稻基农田作物轮作与灌溉模式的需水规律和稻田水分利用率.结果表明,节水稻基农田作物轮茬与灌溉模式通过对水稻和油菜等作物产生的生长调控作用和补偿生效应,使植株蒸腾量、棵间蒸发量及稻田渗漏量大幅降低,各阶段的腾发量、需水强度和需水模系均发生显著变化,形成了稻基农田作物轮茬与灌溉模式新的需水规律.与常规双季模式相比,节水灌溉双季稻模式、水旱轮作双季稻模式、稻油轮作模式的需水强度分别减少了0.76、1.15、0.71 mm/d,渗漏强度分别减少了0.12、0.16、0.19mm/d,水分利用率提高了30.14%、47.95%、17.81%.     

砂泥岩裂隙岩体埋深和岩性对渗透性影响分析

采用表征岩体渗透性的单位吸水量ω为参数,有效地分析了砂泥岩裂隙岩体中相对埋深和岩性对渗透性空间分布规律的影响.研究区内,在不同深度单位吸水量的最大值和最小值相差3-4个数量级,渗透性表现出显著的随机特征.通过将压水试验数据离散化并在不同深度上取logω的平均值,凸现了渗透性的结构特征.ω均值在一定范围内随相对深度表现出负指数分布规律;剔除logω的线性趋势项后,logω残差表现出与地层内部岩性相对应的规律.此外,研究还发现,渗透性参数随相对深度呈负指数分布规律是由含裂隙的砂岩介质引起的.这些规律为裂隙岩体的渗流计算和模拟奠定了基础.文章所提出的对压水试验数据离散化并在不同深度取均值以找出渗透性和深度关系,以及去除线性趋势项研究渗透性和岩性之间关系等方法具有广泛的应用价值.     

“深空大地测量导论”课程建设和教材编写的思考

介绍了"深空大地测量学导论"课程教材编写的背景、阐述了"深空大地测量学导论"教材编写的基本思路、总结了"深空大地测量学导论"教材的编写的特色.     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

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。     

GPS测量船舶航速算法浅析

简要介绍了GPS的定位原理和测速原理,并对利用GPS测试船舶航速的四种算法进行了说明。在多个船舶航速算例的基础上,进行了分析并得出结论。     

GPS接收机伪距测量方法研究

介绍了一种高精度伪距测量方法。该方法通过位同步、帧同步、码捕获、码跟踪算法以及载波辅助技术等方法来获取高精度伪距测量值。重点研究了秒模糊度、毫秒模糊度和毫秒内的精度测量方法,得到了通过设置码跟踪环的相关间隔来设置其测量精度的方法。实验结果验证了算法的可行性。     

小波变换阈值去噪法在GPS数据处理中的应用

在介绍小波变换阈值去噪法的特性及其有点的基础上,结合武汉某大学教学楼GPS变形监测数据,首先使用不同的小波函数及阈值策略分别对GPS观测数据的非差、单差相位观测值和伪距观测值进行阈值去噪处理,然后分别使用Bernese高精度数据处理和Trimble TG0软件对消噪前后的单差相位观测值、非差相位观测值和伪距观测值进行基线解算。最后,比较消噪前后基线解算结果,分析不同小波函数和阂值策略对基线解算精度的影响,探讨小波变换阅值去噪的合理方法。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.