Land-use classification using ASTER data and self-organized neutral networks

Operationally AVHRR and TM/TM+ data were used and a supervised maximum likelihood classification (MLH) was applied to depict land use changes in Beijing, providing basic maps for planning and development. With rapid growth of the city these are helpful to deal with higher resolution data, whereas new classification algorithms produce land use maps more accurate. In the paper, new sensor ASTER data and the Kohonen self-organized neural network feature map (KSOM) were tested.The TSOM classified 7% more accurately than the maximum likelihood algorithm in general, and 50% more accurately for the classes ‘residential area’ and ‘roads’. The results suggest that ASTER data and the Kohonen self-organized neural network classification can be used as an alternative data and method in a land use update operational system.     

数字地震仪的发展历史及展望

地震仪经历了光点，模拟和数字的变化，数字地震仪本身由16位发展到24位，其附属设备（电缆，检波器）也是到了不同程度的发展。近年来，I／O等公司利用MEMS技术研制了新型地震检波器，这一新的发展对于地震采集尤其是多分量采集带来重要影响。     

The global rainforest mapping project JERS-1:a paradigm of international collaboration for monitoring land cover change

The Global Rainforest Mapping (GRFM) project was initiated in 1995 and, through a dedicated data acquisition policy by the National Space Development Agency of Japan (NASDA), data acquisitions could be completed within a 1.5-year period, resulting in a spatially and temporally homogeneous coverage to contain the entire Amazon Basin from the Atlantic to the Pacific; Central America up to the Yucatan Peninsular in Mexico; equatorial Africa from Madagascar and Kenya in the east to Sierra Leone in the west; and Southeast Asia, including Papua New Guinea. To some extent, GRFM project is an international endeavor led by NASDA, with the goal of producing spatially and temporally contiguous Synthetic Aperture Radar (SAR) data sets over the tropical belt on the Earth by use of the JERS-1 L-band SAR, through the generation of semi-continental, 100m resolution, image mosaics. The GRFM project relies on extensive collaboration with the National Aeronautics and Space Administration (NASA), the Joint Research Center of the European Commission (JRC) and the Japanese Ministry of International Trade and Industry (MITI) for data acquisition, processing, validation and product generation. A science program is underway in parallel with product generation. This involves the agencies mentioned above, as well as a large number of international organizations, universities and individuals to perform field activities and data analysis at different levels.     

新疆乌鲁木齐地区多年水氡观测资料的统计与分析

通过对乌鲁木齐地区1980—7．001年的水氡观测资料进行全时域扫描分析，以乌鲁木齐为中心300km范围内Ms≥5．0的地震事件为研究对象，挑选出观测资料中异常时段，用地震预报效能评价评分的方法对水氡观测资料预报地震的能力进行评价。     

无拓扑矢量数据快速压缩算法的研究与实现

首先论述传统矢量数据压缩算法：道格拉斯—普克法，分析将其应用于多边形边界数据压缩所造成的图形失真现象，在此基础上提出一种针对无拓扑矢量数据的快速压缩算法，并在MapInfo环境中实现该算法。     

对下扬子与华南边界结合带东延问题的地球物理探讨

以江山-绍兴、铅山-宜春等断裂带作为华南与扬子块体之间的边界结合带，这种认识目前已基本为大家所接受．但是，这条边界结合带向东延伸入海之后的位置与去向一直是多年来研究的热点．本文基于黄、东海研究区的地球物理数据(空间重力数据、布格重力数据和地震层析成像结果)，利用方向导数等处理方法，对研究区的地球物理数据进行处理，并对研究区的地球物理场进行了分析，划分出不同的区块．结合研究区的磁力与地质资料，利用各种成图、成像技术，形成一系列分析图件．在此基础上对华南与扬子块体之间的边界结合带进行了追踪．研究结果认为：该结合带的位置有可能比传统认识中自长江口至大黑山群岛的位置更向南一些，在杭州湾-长崎、对马海峡一线，并呈现向北略微凸出的弓形．边界结合带在深度上属于深大断裂带，一直可以追索到上地幔的顶部．与中朝与扬子块体之间的边界结合带相比较，本条结合带的踪迹不是十分清晰．表明加里东运动之后，该结合带的运动明显减弱．     

科学计算可视化技术的研究与应用

本文介绍了科学计算可视化技术的发展和应用情况，论述了这一新技术的特点及其在油气藏描述，工程设计ＣＡＤ等学科的应用和发展趋势。阐述了目前国际国内计算机图形学领域具体的研究方向和方法及图形软件、图形硬件的发展概况。     

运用改进系统建模法对南海气象数据的建模研究

在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模方法,对南海气象数据中的温度进行建模并验证了模型的适用性.根据模型推导出格林函数、逆函数和自协方差函数等,并讨论了南海气象数据中温度模型的稳定性、可逆性和合理性.对系统的频率特性和谱函数进行分析讨论,并给出建模过程中的一些图像.根据模型的适用性检验发现,对所研究的气象数据而言,ARMA(4, 3)模型是最合适的,具有平稳可逆性.所有的建模和分析过程在MATLAB上实现.实验结果表明这种建模方案简便易行,能够快速准确地确定系统的合理模型.     

航空物探平剖图自动绘制的可视化处理

简要介绍了航空物探平面剖面图的自动绘制方法,给出了绘制中对一些问题的处理方法;重点介绍了彩色渐变填充着色、彩色渐变渲染着色等几种可视化处理方法,并提出了着色中渐变度、透明度概念及应用方法。     

变形监测基准点的稳定性检验

基准点的稳定性评价，是变形观测数据处理时不可忽视的重要内容。该文对基准点构网和不构网2种情况时的数据处理方法进行了探讨。