利用HJ-1A/1BCCD数据进行黄河凌汛监测

利用HJ-1A/1B卫星CCD数据进行黄河凌汛监测,提出了基于主成分分析和决策树的冰凌提取方法。实验结果显示,利用HJ-1A/1B卫星CCD数据能有效地提取出黄河的冰凌范围,对黄河凌汛监测具有较大的应用潜力。     

ArcGIS环境下地图符号库的实现

地图符号作为地图语言在地图的制作和输出中起着非常重要的作用。但是,由于ArcGIS中的数据输入、编辑、查询与制图模块Arc Map中自带的符号库不能满足我国基本比例尺地图输出的要求,因此,必须为它建立符合地图图式要求的符号库。对于在Arc GIS中不能实现的符号,如电力线,将由Arc Object来制作完成。应用VB程序设计将电力线做出并且加入到Arc GIS环境中去。本文重点论述了Arc GIS环境下地图符号库的设计方法,并分别讨论了点状符号、线状符号和面状符号的实现方式。     

镇江圌山绍隆禅寺“活地”成因

"活地"是宗教的传奇,而由于以往知识与技术的限制以及宗教圣地的"不可侵犯性","活地"也成了大自然的千年未解之谜。通过现场考察和资料调研,明晰了"活地"所在地区的地质构造特征。采用高频率表面波监测、分析技术,通过现场试验,研究了"活地"附近地表浅层岩土体分布情况。采用图像分析技术,经室内试验研究得出了"活地"及周围地区出露岩石的矿物组成。最终,对于"活地"的成因提出以下看法:1.否定了地下深层生长性岩脉诱发"活地"现象的观点;2.膨胀岩及膨胀土吸水膨胀对"活地"的隆升有一定作用,但这不是"活地"的主要诱因;3.提出"活地"是岩石风化作用及特殊地理环境综合作用结果的观点:风化作用使岩体疏松、体积增大,地面隆起;两侧山体运动对其交界处岩石产生挤压作用,为"活地"的持续隆升提供动力源。     

高校图书馆自动化建设的实践与探讨

在国内自动化、网络化、数字化图书馆飞速发展的今天,图书馆自动化建设是高校图书馆事业发展的必由之路,高校图书馆自动化建设实有其必要性和现实意义。文章试从图书馆建设环境、遇到的问题等方面,探讨我国高校图书馆究竟如何实现图书馆自动化建设,以期有利于指导各高校图书馆的自动化建设。     

湿位涡诊断分析在河南台风远距离降水中的应用

应用湿位涡理论,分析了两个发生在河南的台风远距离降水个例,讨论了湿位涡与台风远距离降水形成的关系。结果表明：两个个例中,河南具有有利于强降水发生的湿位涡特征;异常暴雨的发展与湿位涡的变化有很好的对应关系：湿位涡的异常区域对应着最强的降水,对流层高层ζMPV1（湿位涡的垂直分量）正值区与低层ζMPV2负值区相互作用,即高层下滑的干冷空气与中低层由东南急流输送的高温高湿空气交汇,容易储存和释放湿对流不稳定能量,有利于强降水产生。湿位涡理论在河南台风远距离降水诊断中有很好的应用前景。     

ASTER数据在北方铝土矿预普查中的应用——以豫西渑池地区为例

ASTER数据的光谱和空间分辨率均具有一定优势,适合于中等比例尺的矿产预普查。为了探讨ASTER数据应用于铝土矿预普查的效果,通过对ASTER图像彩色合成、地质解译及异常信息提取,对豫西渑池地区的铝土矿进行了预普查试验。结果表明,在北方基岩裸露地区,应用ASTER数据圈定"赋矿影像单元"和提取铝土矿遥感找矿信息能获得较好的效果。     

参考经验模态分解-独立分量分析及其在GPS多路径误差处理中的应用

多路径误差在绝大部分应用中,其测站间相关性很弱,不能通过差分观测得到有效削弱,成为高精度GPS动态变形监测中的主要误差源。针对GPS多路径误差的特点,结合具有良好多尺度分解能力的经验模式分解方法(EMD)和具有良好盲分离能力的独立分量分析(ICA)方法,提出带参考信号的EMD-ICA方法来削弱多路径效应的影响。应用实例的结果证明了该方法的有效性。     

利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制

对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)与主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合,提出了一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真实验结果表明,本文方法在有效抑制相干斑噪声的同时可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。     

从MODIS资料提取土壤湿度信息的主成分分析方法

沿袭了遥感地物分类中K-L变换思想, 以归一化处理后的遥感数据, 结合地面土壤湿度观测数据, 应用主成分分析方法, 采用MODIS不同红外波段数据, 通过相关关系计算, 在监测结果中融合MODIS具有250 m分辨率的第2波段数据, 建立了青海省多维特征空间土壤湿度监测模型。模型的建立克服了热惯量法监测干旱需多时相遥感数据的缺陷, 经初步检验, 此模型可以在一定精度范围之内监测表层土壤湿度, 具有业务应用潜力。     

基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型

以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34.23。对比分析RBF神经网络与BP(Back Propagation)神经网络的预测结果,表明RBF神经网络预测结果更准确、精度更高。