农业系统地图在区域经济布局及规划中的应用

本文探讨了利用农业系统地图直接对区域经济布局及发展作出规划与预测,并将分析和解译地图的结果直接用于指导生产实践的可行性。结果表明,地图就是客观实际的科学模拟,可以揭示出自然与经济、经济系统内部的规律,是研究农业生产合理的规划和布局,发展区域经济和科学预测的极为有效的科学工具。     

历史专题图的大空间范围湿地专题图自动更新

湿地专题图的更新无论是对湿地研究还是湿地管理和保护都具有重要价值。但是由于湿地本身具有显著的时空动态性和空间异质性特征,使得大空间范围湿地专题图的更新面临着周期长、时效性差的挑战。为应对这一挑战,实现大空间范围湿地地图的快速更新,本文提出一种通过提取历史湿地专题图中的信息,对新遥感影像进行自动化的湿地分类制图方法——\"迭代解译再组织\" IIR (Iterative Interpretation and Reorganization)。针对湿地空间异质性强、稳定样本获取困难等特点,IIR方法通过分别获取不同湿地类型的空间信息和类别属性两个步骤完成湿地的自动更新。为验证该方法在大空间范围湿地图更新中的应用效果,随机选取了位于高海拔地区、高纬度地区、低纬度地区和滨海地区等不同自然地理环境的4个湿地保护区(若尔盖湿地保护区、莫莫格湿地保护区、鄱阳湖湿地保护区和黄河三角洲湿地保护区)进行验证。结果表明IIR方法的湿地制图的总体精度在70%—90%,总体上优于传统监督分类方法。IIR方法对于大的时空尺度背景下湿地专题图更新面临的高时空动态特征具有较好的解决能力。     

基于多软件的ArcGIS宗海图制图技术研究

在ArcGIS,AutoCAD和Surfer三种软件数据相互转换的基础之上,将ArcGIS与AutoCAD、Surfer制图技术有机结合,借助ArcGIS强大的绘图功能来完成宗海图的绘制.较之单一的AutoCAD制图技术,这种方法在保证宗海图绘制规范性和准确性的前提下,提高了宗海图绘制的效率,为海域使用管理和用海审批提供了技术保障.     

关于1987年中国海域地震烈度区划图的修定

在近年来地中国海域地震烈度区划问题进行进一步研究的基础上,对１９８７年编制的《中国海域及其相海域地震烈度区划图》进行了补充和修定,提出了补充和修定的依据,并给出了新的海域区划图。     

线状自然灾害风险地图的自动综合——以铁路承灾体为例

在地理学与地图学的基础上,从灾害系统的角度,探讨了图层约束(LC)和道格拉斯-普克(DP)相结合的线状地图自动综合问题。以铁路线为例,构建了基于地震长期烈度区划、滑坡危险性、泥石流灾害活动程度、多年平均最大积雪深度、水灾频次、沙尘暴年最大日数和湖泊分布等图层信息的约束源数据库,结合铁路密度与综合致灾强度风险矩阵,实现了分区、分段铁路承灾体的自动综合,揭示了多尺度下铁路密度分布的区域规律。     

中上扬子地区中三叠世雷口坡期岩相古地理研究

在详细研究单剖面的基础上,采用单因素分析、多因素综合作图法,编制了中上扬子地区中三叠世雷口坡期的定量岩相古地理图。通过研究认为,雷口坡期以海相沉积为主。由于海退,研究区整体处于浅水沉积区,不发育盆地和斜坡。西部康滇古陆趋于稳定,东南部华夏古陆上升,使中上扬子呈现东高西低的格局:东部为碎屑岩台地,西部为碳酸盐岩台地。根据研究区沉积背景和该期岩相古地理平面上的展布特征,总结出了中三叠世雷口坡期古地理演化过程及沉积模式。     

SMT: A SPATIAL MAPPING TOOL FOR STATISTICAL DATA SET

Ｉ.ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＵｓｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｍａｋｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒｔｈａｓｃｕｒｒｅｎｔｌｙｂｅｃｏｍｅｖｅｒｙｐｏｐｕｌａｒ(ＬｉａｎｄＺｈａｎｇ,1981),ｂｕｔｉｎｍａｎｙｓｏｃｉａｌａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｓｕｃｈａｓｎａｔｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ,ａｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅｐａｒｔｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａｉｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄｗｉｔｈｉｎａｃｅｒｔａｉｎａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ…     

中国海岸带环境地质图简介

中国海岸带环境地质图(1∶400万)在全面分析、系统总结我国海岸带环境地质调查研究成果基础上,综合反映了我国海岸带区域性地质环境基本特征、主要环境地质问题与地质灾害、近岸海域水文条件以及人类工程-经济活动强度.本文详细阐述了中国海岸带环境地质图编制的范围、主要内容及主要区域地质环境特征.     

地形图分幅编号解析法优化研究

依据地形图分幅编号的规律 ,应用测算地面点坐标和语言学的原理 ,从建立解算地形图分幅编号数学模式的坐标系和使数学模式的参数符号概念化两个方面 ,对国家基本比例尺地形图分幅编号的解析法进行优化研究 ,以提高其科学性     

Self-organizing feature map neural network classification of the ASTER data based on wavelet fusion

Remote sensing classification methods can be classified as supervised and unsupervised catalogs. The maximum likelihood method (MLH) is a super-vised classification method,which is widely used in the remote sensing data classification and produces good results[1]. In the MLH, the parameters are esti-mated, assuming that the samples are normally dis-tributed in spectral space, to determine the mean vec-tor and covariance matrix of all classes. In most cases, however, the samples are not norma…