应用3DGIS实现三维地籍：实践与挑战

人口的聚集和城市的建设使城市内形成许多复杂的三维空间,如跨街建筑、地上下一体化设施等。面对集约化土地利用和城市空间管理的需求,三维地籍应运而生。3DGIS提供3D目标建模技术,可以有效地进行3D目标几何表达与管理,并将其与空间对象的属性、语义或社会交易关联,为三维地籍的系统实现奠定技术基础。从三维地籍管理的需求和特征出发,探讨应用3DGIS实现三维地籍的产权体表达、建模、可视化等几个方面的实践和挑战。     

利用Google Earth的PS-InSAR地表形变监测可视化展示方法

提出使用GoogleEarth进行PS-InSAR形变成果展示的方法,并以成都部分PS-InSAR监测成果数据作为示例,构建了KML(keyholemarkuplanguage)文件,基于GoogleEarth三维场景进行了展示。结果表明,相对于传统二维地图的展示方法,新方法能够进行监测成果的三维展示,同时通过用户交互操作,可以查看相应PS点累积形变量变化信息,能够更全面地展示PS-InSAR监测成果,具有更好的展示效果。     

不同计算形式的相关分析在气象中的应用综述

相关分析在气象科研和业务中具有广泛应用,是定量分析气象变量之间关系的重要工具。首先系统综述了气象科研与业务中不同计算形式的相关分析算法,然后重点阐述了相关分析在气象领域应用的最新进展,特别是全窗口滑动相关和相关系数的扫描式多尺度突变检测算法。接着介绍了大数据研究领域中新发展的相关分析算法,简析了其对气象相关分析的启示。最后分析了气象相关分析中存在的问题,并且对相关分析在气象领域未来的发展趋势进行了展望。     

计算机人工智能的发展现状与未来趋势

测绘科技发展已进入一个相对关键的时期,需要从战略层面来考虑如何推动其未来发展。基于对测绘科技发展历史的系统回顾,深刻剖析了测绘科技发展的一般规律,即所处的科学范畴、应用需求、新技术发展是影响和决定测绘科技发展方向的三大关键因素。这一规律是研究确定未来测绘科技发展战略思路的基本遵循。基于此,在重点分析人工智能技术发展趋势及其对测绘科技发展已有影响的基础上,阐述了人工智能与大地测量、地理信息数据获取、地理信息数据处理与应用等技术融合发展下的未来智能化测绘科技发展趋势,提出了传统的野外测量将逐渐被无人驾驶飞机、汽车、轮船以及卫星等智能化的机器所替代的设想,以及实现这一设想需要解决的系列难题。     

航空重力弱信号提取的卡尔曼滤波方法研究

航空重力测量以飞机为载体对重力场数据进行采集.由于气流、飞行状态及机体自身振动等因素的影响,航空重力测量原始数据含有大量的噪声,信噪比高达上万级分之一,因此从原始测量数据中获取弱小重力信号成为航空重力测量系统发展的一个技术难题.本文针对航空重力测量系统将通用卡尔曼滤波公式进行了适应性调整,建立了航空重力异常的数学模型,针对系统测量原理提出了卡尔曼滤波状态方程,解决了重力信号与差分GNSS信号匹配、航空重力弱小信号提取的难题.经过实测的航空重力测量数据验证,提出的航空重力数据解算方法能够高精度地解算出航空重力异常,且优于FIR低通滤波器(目前工程上采用)的解算结果,推进了航空重力弱信号提取技术的发展.     

基于局部拟合平面投影搜索最近点的ICP配准

针对传统迭代最近点(iterativeclosestpoint,ICP)配准算法迭代次数多、收敛速度慢的问题,研究了基于局部拟合平面投影搜索最近点的改进ICP配准算法,在此基础上采用幂法解算单位4元数,最终在速度和精度上完成了对原始算法的优化。采用C#编程语言将改进的ICP点云配准算法程序化,利用TrimbleGX对某大型高层建筑物进行实验,分析了配准过程中4元数参数、旋转矩阵参数和平移参数的变化趋势,并对传统ICP配准算法和改进ICP配准算法的配准残差进行比对,结果表明,改进的ICP配准算法迭代次数少、收敛速度快,研究成果可为现有点云数据配准技术提供参考。     

松辽盆地北部三分量地震勘探方法及效果

松辽盆地北部三分量地震勘探的主要任务是检测天然气的分布范围,预测岩性油气藏。三分量地震勘探的最大难点是采集上压制随机干扰,处理上去除转换波剖面上同相轴的人为的直立错断（由于通常处理软件不佳引起）。着重介绍了三分量地震勘探的采集原理和处理方法。本次试验取得了良好的三分量剖面。     

地质灾害的非线性数据处理与建模技术

本文简略地介绍了几种地质灾害数据处理与建模的非线性方法,主要包括GMDH自组织建模技术、神经网络方法。GMDH是一种高阶非线性回归建模方法,它是以简单的二元二次回归方程为基础,通过\"代复一代\"的\"生产\"过程,客观、自动地求得实际资料的非线性模型。而神经网络则是用工程技术手段模拟生物神经网络的结构特征和功能特征的一类人工系统。与常规统计方法相比,神经网络最突出的优点为它是通过对网络的学习和训练,来掌握变量之间的非线性关系。因此,其处理复杂问题的能力更强大。实例检验效果表明,这些非线性数据处理与建模技术考虑了地质灾害问题的非线性特性,其比基于常规统计理论的数据处理方法的精度要高得多。     

数据挖掘技术及其在地学中的应用

数据挖掘（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ）是一个极具有创新性的领域,其在天文、商业等领域得到了广泛的应用,取得了一系列重要的应用成果,它在地学领域的应用潜力越来越受到人们的重视。概括了数据挖掘的６种模式,２种工具,７种方法,探讨了其在地学中应用的前景和意义。利用数据挖掘技术,人们可以从已获得的大量中提取出可理解的模式,从而有效地认识地咎所陷藏的地质规律,发现新知识。同时数据挖掘技术的量化处理方法可以增加分     

基于钻孔数据的含断层地质体三维建模方法

提出了一种构建含断层地质体三维模型的新方法。该方法以广义三棱柱作为建模的基本体元,根据钻孔数据的特点和知识推理规则,进行断层等复杂地质构造的推理和自动建模,避免了不必要的人为干预,扩展了钻孔数据建模的适用范围和表现能力。最后,通过研究实例展示该方法的实际建模效果。