北京54坐标转换至WGS-84坐标的方法

本文首先阐述了北京54坐标转换至WGS-84坐标的意义,介绍了北京54坐标转换至WGS-84坐标的实现过程及其方法.最后通过计算江苏省北京54坐标数据和C级GPS网数据对两种坐标转换方法进行了比较分析,并得出了有益的结论.     

C1相干算法及其在三维地震资料处理解释中的应用

C1相干算法是计算每道的横测线和相邻纵测线的互相关，依据相干值来判断地层和岩性的横向不均匀性。根据互相关原理，提出了相干体算法中二维和三维C1算法的内容及其具体实现。通过对实际三维地震资料的处理，结合已知地质资料，证明C1相干技术在三维地震资料的断层解释方面有着明显的效果。     

方差体技术在地震勘探中的应用

三维地震数据体反映了地下一个规则网格的反射情况。当遇到地下有断层或某个局部区域地层不连续变化时，一些地震道的反射特征就会与附近地震道出现差异而导致地震首局部的不连续性。三维方差体技术就是求取三维数据体所有样点的方差值来反映这种不连续性信息。通过该技术在济宁2号井某采区的实际应用，可看出，方差体技术在三维地震信息的自动拾取以及提高地震资料解释成果精度等方面有明显优势，对断层、陷落柱有良好的自动识别能力。     

人工神经网络在天津市区地面沉降预测中的应用

在分析天津市区地面沉降特点的基础上，结合人工神经网络原理，选择1961-1980年的天津市区降水量、地下水开采量、前年沉降量、固结度作为训练样本的输入量，以这20年的地面沉降量作为输出量，用贝叶斯正则化算法训练BP网络，得到沉降的仿真模型。并把1981-1993年的资料用来进行预测检验，结果表明这是一种比较理想的地面沉降预测方法。最后在不同的降水量保证率下，预测了到2010年天津市区地面沉降的情况。     

基于不确定性分析框架的动态环状河网水质模型——以温州市温瑞塘河为例

以温州市温瑞塘河为背景,基于不确定性分析的框架,开发了动态环状河网水质模型。用HSY(Hornberger,Spear and Young)算法作水质参数的不确定性分析,求得模型参数的空间分布,从而提高模型使用的可靠性、降低决策的风险度。模型由水量子模型及水质子模型两部分组成:水量子模型采用圣维南方程并用四级解法求解;水质子模型采用CSTR(Continuously Stirred Tank Reactor)模型的机理,并结合环状河网特征作了修正,由于只需解常微分方程,因而避免了矩阵求解,显著提高了计算效率,使得用HSY算法进行不确定性分析成为可能。模型选取温州市温瑞塘河流域的鹿城区河网进行了首次应用,用HSY算法率定水质参数并讨论了参数的不确定性。对参数率定结果进行验证,结果比较理想。最后简要讨论了参数不确定性传递。     

MRI分割的几何活动轮廓模型的半隐式AOS迭代方法

几何活动轮廓模型以其计算稳定等优点，被广泛用于图像分割。给出一种基于AOS(additive operator splitting)算法的快速活动轮廓模型，将AOS方法与几何活动轮廓模型相结合构造一种半隐式迭代模型，它对迭代步长没有限制，从而可以选择较大的迭代步长，提高了模型的时间效率，并使用区域信息构造系数矩阵，使模型具有全局性。对MR(magnetic resonance)图像分割的实验表明，该模型可以得到较好的分割结果，同时时间效率也有大幅提高，方便了实时应用。     

基于线性四叉树的全球离散格网索引

将四元三角剖分的三角形格网组织成四叉树剖分的菱形块格网,以菱形块单元来进行数据的组织索引,通过线性四叉树成熟的Morton编码作为关键字来标识查找菱形块,并在此基础上经过改进来索引三角形格网、进行邻域搜索。     

地下导线随盾构推进逐段接测中的可靠性检验

盾构法施工的要点是需要在井下布设高精度的控制支导线，当我们根据盾构推进进度对导线接测时，由于观测条件、观测方法、观测仪器基本相同，但观测、的成果往往会存在一定的差异，有时我们无法直接判断成果的正确与否，此时，采用测量平差中的统计检验的方法来分析这些观测数据，可以取得比较满意的结果。     

基于粗糙集的K--均值聚类算法在遥感影像分割中的应用

结合粗糙集理论和K——均值聚类算法，提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系，应用粗糙集理论的等价关系。求出K——均值聚类所需要的初始类的个数和均值。然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量．提高了分类精度和准确性。     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。