CA-AR模型在人口空间场属性变化模拟中的应用

本文结合CA(cellular automata)和AR(auto-regression)提出模拟人口空间场属性变化的CA-AR模型,以1991～2006年成都市各区、县市的人口统计数据和成都市行政区划图为基础,将行政单元转化为单元网格,分别建立成都市主城区各单元格的CA-AR模型。结果显示,模拟结果的绝对误差和相对误差都较小,模拟精度较高,模型的显著性水平都比较高,说明CA-AR模型用于模拟人口空间场的人口数量变化是可行的。     

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.     

Tgd对双频观测值电离层模型的影响分析

采用双频观测值建立穿刺点上的VTEC模型,说明了Tgd因素的影响,用实际数据分析了其影响。     

制图综合中移位算法概述分析

本文首先对移位算法的发展史进行简要介绍,然后,在其基础上,根据各移位算法的思想特征,对各移位算法进行归纳,将其划分为七类,并对每一类算法的核心思想进行详细论述,最后,对各类移位算法进行评价,分析其优缺点,总结各类算法中的可借鉴思想,为更好地实现移位奠定基础。     

GIS支持下的煤层气目标区模糊综合评价模型

地理信息系统(GIS)以空间数据库技术为核心,将空间要素与统计数据有机地结合在一起,具有直观灵活、分析功能强大、制表制图方便等优点。根据中国煤层气(CBM)目标区的特点,建立了4种原则下用于不同情形的煤层气目标区评价模型:第1种模型为全面考虑各个因素原则,第2种模型为只考虑重点因素原则,第3种模型为着重考虑重点因素原则,第4种模型为既全面考虑又兼顾重点因素原则。根据这4种模型,在常用GIS软件MapGIS基础上进行了二次开发并实现模型,以华北聚气区煤层气为例进行综合评价,目标区评价结果与实际情况基本相符。     

新疆南天山库车坳陷区东秋里塔格断褶带构造特征及新活动性

库车坳陷是南天山中段新构造运动异常强烈的地区,内部发育有四排近EW向展布的逆断裂-背斜带,由南天山山前向塔里木方向依次为:山麓逆断裂-背斜带;喀桑托开逆断裂-背斜带;秋里塔格逆断裂-背斜带和亚肯盲逆断裂-背斜带.东秋里塔格背斜属秋里塔格逆断裂-背斜带东段部分,其构造运动尤为强烈.研究表明:东秋里塔格背斜是浅部滑脱面与其南翼逆冲断层共同形成的断层传播-滑脱混生褶皱,背斜南翼的浅层逆冲断层和深层的断坡构造是重要孕震场所.东秋里塔格浅部背斜核部的背冲式断裂和北翼的膝折属于派生的次级构造,断裂的规模、错动量有限.东秋里塔格背斜南翼逆断层最新活动错断Ⅱ级阶地砾石层,其活动年代至少为全新世早期,这次错动在地表留有3～4 km长的古地震破裂形迹,说明断裂具粘滑运动特征.     

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.     

基于传统吸附烃概念的烃类检测新技术

烃类是地表油气地球化学勘查地下油气藏的直接指标.目前我国油气化探中常用的酸解烃法检测出的烃类,不应定义为"吸附烃",它是介质吸收的产物,属结合态烃类,应定义为"吸收烃".地表酸解烃异常十分稳定,重现性好,能够很好地证明地质历史上曾经有过的烃类运移过程,但在反映目前深部油气信息方面具有多解性.针对酸解烃法的弱点,依据烃类垂向运移理论和物质吸附作用原理,自行设计开发、研制了一套吸附烃脱气装置,建立了土壤吸附烃提取新技术和检测方法.该方法有利于在近地表获取油气系统的动态信息,强化烃类测量法对其信息源的探测,可以提高地表油气化探预测油气分布的成功率.     

基于立体相机的三维场景建模

提出一种基于立体相机的三维场景快速自动建模的方法。首先研制一个数据获取硬件系统,即立体相机系统,通过该系统同时获取被摄物体的三幅影像,进而建立局部模型,并利用一种整体平差优化的方法,将所有的局部模型统一到一个坐标系下,最终建立整个场景的三`维模型。实验结果表明,该方法具有同激光扫描相同的功效,但是成本较低。另外,由于它是基于影像的,纹理数据可以从原始影像中提取,所以可以方便快捷地建立逼真的三维场景模型。     

RBF网络在地质样品非线性基体效应校正中的应用

基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.