随机森林遥感图像分类实验教学软件开发研究

随着教育与科技的发展,我国众多高校的课程体系都开设了"遥感图像解译"或"遥感原理与应用"等课程.遥感图像的监督分类,是遥感类课程不可或缺的教学内容.然而,在目前相关课程的实验教学中,存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题.为了充实高校遥感类课程的实验教学,本文介绍了一套基于随机森林的遥感图像分类实验教学软件,包括软件开发与相关实验的设计.鉴于随机森林算法在遥感领域得到了广泛应用,本实验教学软件旨在使学生掌握更新的遥感数据处理技能,提升其在相关行业中的竞争力.     

城市测绘院办公自动化系统的设计

介绍了基于NET Framework的城市测绘院办公自动化系统的设计及开发方案。     

S-57等深线数据的格式转换与集成

以中国海区501幅42种比例尺的等深线图为例,将其S-57格式转换为shp格式,并通过ArcGIS平台进行批处理合并。在先验知识和其他图层的参与下,分别制定不同的处理原则,实现所有比例尺的等深线在同一比例尺下显示。     

检索词优化与空间自适应的深网POI获取方法研究

针对检索词库构建困难、数据请求量受限制等相关问题,该文提出一种基于独立覆盖率排序和空间自适应剖分的深网POI信息搜索方法,通过候选检索词初步构建、贪婪式探测搜索、检索词优化降维、空间自适应剖分爬行等主要流程,利用逐步逼近POI搜索的最大覆盖最优解,实现对深网POI信息的全量获取,大幅度提高深网POI数据的召回率与采集效率,该方法对于丰富地理信息资源、提升空间信息服务与内容管理能力具有重要意义。     

语义因子支持的多源POI分类信息一致化处理

为了解决网络POI分类异构导致多源POI数据匹配与整合困难的问题,该文利用分类特征词提取、特征词去重与优化等关键技术,构建POI分类的语义概念格,然后通过概念格之间的语义关联关系,实现多源异构POI分类体系的映射与转换。最后通过实验验证了该文方法的有效性,并将其成功应用于省级地理信息公共服务平台(政务版)数据更新。     

时空大数据在空间优化中的应用

空间优化提供资源、实体等的高效配置与最佳空间组织方案,是地理学的重要研究领域。大数据背景下,各类蕴含时空信息的时空大数据能反映地表各要素的空间格局特征与演变过程,为空间优化提供强大的数据支撑。基于国内外时空大数据、空间优化研究成果,分析大数据发展历程、特征、定义及其影响,概括时空大数据的定义与特征,总结出对地观测、社会经济、物联网、互联网与社交网等5类时空大数据;在宏观(全国)、中观(省域)、微观(市县)3个尺度下,综述现有研究中的各种空间优化;将时空大数据在各类空间优化中的应用归纳为城市(镇)体系空间结构分析、自然生态环境监测、土地利用分析等7大类,并分别梳理了国内外的相关应用研究。该综述可为时空大数据、空间优化相关研究提供参考。     

EDMI最高可能达到的精度 (测距精度)的检测

规范明确规定对投入使用的光电测距仪必须对其进行检测,只有这样才能保证测距成果的可靠性.本文主要通过检测测距仪各项误差,得出测距仪最高可能达到的测距精度,使操作者在使用此测距仪的过程中明白对各项误差应采取怎样的措施,充分发挥测距仪的精度潜力.     

卫星跟踪卫星技术的进展及应用前景

卫星跟踪卫星技术被认为是 2 1世纪初最有价值和应用前景的高效重力探测技术 ,旨在测定中长波重力场的精细结构及时间相依变化。本文首先简要阐述卫星跟踪卫星技术的发展背景及概况 ,其次介绍目前已经实施和将要实施的卫星跟踪卫星计划 CHAMP和 GRACE的进展情况 ,最后讨论该技术在精化地球重力场和研究相关地学问题中的应用前景。     

环境和生物样品中痕量双酚A的分析方法

作为环境类内分泌干扰物之一,双酚A由于被广泛作为化工原料使用而对环境和人类健康产生了严重的危害。文章对近年来国内外环境及生物样品中残留双酚A的最新前处理及检测技术的研究进展进行了综述。除常规前处理技术外,还介绍了包括搅拌棒吸附萃取及分子印迹等新型分离、富集技术在双酚A提取中的应用;另外,在着重介绍双酚A的色谱-质谱分析技术的基础上,对免疫分析、传感器检测和光学检测在双酚A检测中的应用也进行了详细报道。展望双酚A分析的发展趋势,二级串联质谱由于具有比其他分析方法更低的检出限,因此将会成为检测环境及生物样品中痕量双酚A的最具潜力的手段之一;研制价格低廉、重现性好、高通量的微型化、便携式、自动化仪器将是在线快速分析双酚A的另一个主要发展方向。     

基于独立分量分析的多次波自适应相减技术

针对多次波自适应相减这个关键问题,文中首次提出利用独立分量分析技术来实现多次波和一次波的分离（简称ICAAMS）. 现有的多次波自适应相减技术大都是采用输出信号（一次波）能量最小准则,基于二阶统计量的技术. 本文提出的ICAAMS采用了输出信号非高斯性最大准则,并利用高阶统计量来表征非高斯性. 简单的褶积模型和复杂的有限差分模型资料处理结果表明, 本文提出的方法可以有效地分离一次波和多次波.