面状矢量空间数据匹配技术研究

数据匹配技术是空间数据集成与融合中的关键技术。对面积相似度进行了描述,对面积相似度进行了几何度量上的定义,提出了基于面积相似度的数据匹配思路。最后,以面状目标为研究对象,以城市居民地的大比例尺数据为例,对基于面积相似度的面状要素数据匹配算法进行了试验与分析。     

使用Python函数式编程进行空间回归分析

针对使用传统的编程方式进行空间回归分析过于繁杂的问题,本文提出将Python函数式编程引入空间回归分析方法,分析和探讨脚本语言＋函数式编程方式在GIS数据分析中的推广应用前景。编程实践证明,采用Python函数式编程,结合既有的开源软件包,可以有效提高编程效率,减少代码量,将实践人员的注意力集中在问题本身。     

改进的P-SVM支持向量机与遥感数据分类

本文介绍了将P-SVM算法引入多光谱/高分辨率遥感数据的分类, 并且展示了卫星ASTER和航空ADS40数字影像分类的技术过程和结果验证。结果表明：P-SVM方法的分类精度不低于SVM, 并减少了时耗。     

道路交通空间数据WebGIS发布技术探讨

介绍道路交通空间数据WebGIS发布技术研究的必要性。在介绍WebGIS的功能特点的基础上,简要介绍了超图软件SuperMapIS．NET的特性。最后,详细论述了运用SuperMapIS．NET发布交通数据的步骤,并做了简要数据地图的发布实现。     

船体可靠性评估

为了研究不同结构船体的寿命和使用时可靠度的关系,提出了一种基于试验的可靠度估计方法.针对不同结构船体寿命服从Weibull分布,在无失效数据情形下、置信度至少为γ和寿命为t时,根据船体寿命试验数据,给出了可靠度的单侧置信下限.该方法是在Weibull分布形状参数下限已知的情况下,能将所有的无失效寿命数据进行累加,大大提高了可靠性分析的精度.最后,对钢结构、钛合金结构、铝合金结构的船体,在寿命为t月、置信度至少为γ时,计算了3种结构船体的可靠度单侧置信下限.结果表明该方法易于计算,便于工程应用.     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.     

�Ľ����Ŵ��㷨���ڹ�ҵ�������ݴ���

??????????????????м???????????????? MATLAB????????????????,????????????????????????????????????????????????????????????????????,?????????????????????????????涼?н???????     

卫星遥感接收数据的管理与软件开发

卫星遥感接收数据是遥感影像应用的重要数据来源,因此对特殊格式的海量接收数据的存储和管理成为卫星遥感应用的重要环节。采用多层存储模式对数据分类、分级存储,建立空间数据库管理空间数据和属性数据。基于ArcEngine开发技术建立卫星接收数据管理平台,实现空间数据的快速查询和属性数据的自动入库等高效管理功能。     

数据库与实测数据融合实现对深海跃层的快速估算

海洋跃层的快速估计对于环境的态势评估具有重要意义,跃层估计的精度和估计所用时间是两个主要评估要素.基于实测的温度、密度和LEVITUS数据库中的温度、密度进行融合来对跃层进行快速估计,可通过实测数据对数据库的数据进行补充和修正,然后利用修正后的数据对跃层进行快速评估.结果表明,该方法可以大幅度地缩短跃层估计的时间和提高...     

高度计波高数据同化对印度洋海域海浪模式预报影响研究

为提高海浪模式预报的精度,改善初始场是途径之一。研制了基于最优插值(OI)方法的海浪数据同化并行程序模块,并将其植入第三代海浪模式WAVEWATCH IIITM,建立了印度洋海域海浪同化预报方法,使用卫星高度计波高数据进行了同化预报试验。OI模块的并行设计使得植入同化模块的海浪模式仍能以并行方式运行。文中5°S以北印度洋海域为目标区域,嵌套在WAVE-WATCH IIITM的全球网格中,使得目标区域开边界条件得到较好解决。同化数据使用Jason-2高度计测量有效波高(SWH)沿轨数据。海浪同化预报模式由大气模式WRF(Weather Research andForecasting)输出的1小时一次的海面10 m风场驱动。将同化的模式结果(SWH)、无同化的模式结果(SWH)分别与高度计沿轨数据(SWH)进行比较,表明同化改善模式预报初始场的效果是明显的。以同化初始场出发进行海浪预报试验,结果表明,高度计波高数据同化在一定程度上可改进海浪短期预报的精度。