开放数据库互联与地理信息系统

论述了开放数据库互联的基本原理 ,从技术角度探讨了在地理信息系统中应用开放数据库互联技术的实际价值 ,并建立了一个在客户 /服务器模式下两者集成的可行性模型。     

应用GIS进行铀矿预测的初步设想

地理信息系统（GIS）是一门新兴边缘学科。本文简要介绍了MAPGIS的基本组成和用MAPGIS进行铀矿预测的显著优点、资料需求和主要步骤;指出在工作程度高、地质勘探资料丰富的铀成矿区用MAPGIS进行成矿预测具有较好的发展前途。     

云南民族语地名探析

云南有２５种世居的少数民族，是全国少数民族最多的省，也是民族语地名语种最多的省。云南被称为“地名博物馆，，民族语地名有其典型性。云南的民族语地名有很多特点，但并不特殊，在其他地方也似曾相识。本文以一个省为单元，对少数民族语地名进行全面综合研究，探讨民族语地名与地理环境、历史发展的关系及各种民族语地名之间的关系。     

地理信息系统中的网络模型

社会中的很多空间现象,如交通、信息交流和生活消费品的运输等都是线性的。在ARC INFO地理信息系统(GIS)中,这些线性现象经过组织和处理,能够建立成网络及其数据库。从而可用来解决资源的合理分配和流动、交通运输中的最佳路线选择等问题。     

卡尔曼滤波器在卫星遥感影像大地校正中的应用

在卫星遥感图像的预处理中,通过系统校正可以基本上消除影像内部的变形误差。然而,整幅影像的大地定位误差仍然是很大的,甚至几百米至1公里的数量级。本文介绍利用少量的地面控制点,采用递归算法而不是批处理算法,大大地提高大地定位精度。在单幅影像处理中,可以重新对卫星的轨道参数与姿态参数进行估值,从而提高影像的大地定位精度。在一条轨道上连续的多幅影像中,可以预报下一幅影像的大地位置,从而对那些不具有地面控制点的影像的大地校正中,实现外推计算。文中介绍并推导了卡尔曼滤波器方程中的转移矩阵和测量矩阵的系数,并推荐用数值回归的办法求得其数值解。文中最后介绍模拟试验及算法计算结果,并讨论其优缺点。     

虚拟地理环境研究进展与理论框架

阐述虚拟地理环境的形成、发展与研究现状,并从"虚拟现实技术"与"虚拟现实"的相互关系探讨虚拟地理环境基本概念.从基本思想、系统结构、在线参与者社会组织水平、与GIS/数字地球的关系等角度,分析虚拟地理环境的特征.从数据、模型、表现以及协同4个方面,讨论了虚拟地理环境系统建设的关键技术与研究前沿.尝试建立了一个虚拟地理环境基本理论初步研究框架,认为在地理哲学思想层次应该重点研究复杂性人地系统、地理虚/实关系论、地理/遥感信息本体论,在地理/地理信息科学层次需要重点研究地理认知与思维、地理相似原理、地理计算模拟;同时讨论虚拟地理环境与面向"人"的地理信息科学、基于虚拟地理环境地理科学方法论,以及可计算人地关系的相关理论问题.     

建立常州市工程地质数据库智能系统框架的探讨

基于ArcGIS信息集成平台和Oracle数据库,构建了常州市工程地质数据库智能系统框架,对长期分散积累的工程地质数据进行收集整理、挖掘利用,开发了工程地质数据科学管理和辅助决策功能,集工程地质数据管理与发布、工程地质数据处理、工程地质数据分析、地下空间规划分析、地下工程可视化与分析子系统于一体,可为城市规划、城市建设和决策,提供工程地质依据。     

面向地理信息服务链的工作流技术应用研究

通过分析借鉴当今服务链技术与工作流技术研究成果,充分考虑地理信息数据量大、数据源异构性的特点,对适于地理信息服务链的过程建模方法、过程定义语言、建模工具以及工作流引擎的体系结构、调度算法、应用框架进行重新设计,实现了地理信息服务的可视化组合建模和服务链的自动执行。     

Molecular analysis of the commercial deep-sea crabs Chaceon ramosae and Chaceon notialis (Brachyura,Geryonidae) reveals possible cryptic species in the South Atlantic

Deep-sea red crabs Chaceon ramosae and Chaceon notialis are commercially and ecologically important crustaceans in South Atlantic waters. With some overlapping occurring at the edge of the crabs’ distribution, the fisheries are managed separately in Brazil and Uruguay, with some differences in the regulations, although the stock is supposedly shared between the two countries. To assess genetic information on these two species, we examined the nucleotide sequence of the mitochondrial 16S rDNA and CO1 mtDNA genes in samples from the southern region. We also compared these data to sequences from other congeners. The genetic analysis revealed a clear separation between C. notialis and C. ramosae. In addition, we detected the existence of at least two different groups within the species that is currently recognized as C. notialis. This might indicate the existence of cryptic species, leading us to speculate about the presence of two different taxonomic entities, although further research is needed to resolve this issue.     

Multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors

The rapid development of remote sensing technology has facilitated us the acquisition of remote sensing images with higher and higher spatial resolution, but how to automatically understand the image contents is still a big challenge. In this paper, we develop a practical and rotation-invariant framework for multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors (COPD). The COPD is composed of a set of representative and discriminative part detectors, where each part detector is a linear support vector machine (SVM) classifier used for the detection of objects or recurring spatial patterns within a certain range of orientation. Specifically, when performing multi-class geospatial object detection, we learn a set of seed-based part detectors where each part detector corresponds to a particular viewpoint of an object class, so the collection of them provides a solution for rotation-invariant detection of multi-class objects. When performing geographic image classification, we utilize a large number of pre-trained part detectors to discovery distinctive visual parts from images and use them as attributes to represent the images. Comprehensive evaluations on two remote sensing image databases and comparisons with some state-of-the-art approaches demonstrate the effectiveness and superiority of the developed framework.