地球物理数据网格化方法的选取

绘制地球物理数据等值线图时,需要根据客观环境特征和数据本身的特点,选择合适的网格化方法.通过实例,分别介绍了加权反距离插值法、克里格法、最小曲率法、最近邻点法、多项式回归法、径向基函数法、带线性插值的三角剖分法等常用网格化方法的选取方法、适用范围及参数设置等使用技巧.     

一种基于极大曲率的机载LiDAR数据 地形特征提取方法

对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。     

基于AutoCAD二次开发的矢量地形数据检查

基于CAD的矢量地形数据是一类基本的重要的基础地理数据，其应用十分广泛，同时也是各类地理信息系统重要的数据源，其属性精度、逻辑一致性是其重要质量元素，本文论述了基于AuotoCAD二次开发实现矢量地形数据计算机自动化高效检查的技术方法。     

浅谈基于不同时期多源影像的数据更新

主要阐述了卫星遥感数据的几何纠正及融合技术,对实际生产具有指导意义.     

评价储层含油性的热解参数校正方法及其应用

评价储层含油性时，热解参数Ｓ１＋Ｓ２是一项有效参数。其中Ｓ２相对稳定，Ｓ１则随样品类别或露置时间的不同而发生变化。岩心样品的随钻解分析值比较接近真实，岩屑和井壁取心样品的Ｓ１会明显损失。而目前多数探井心进尺少，大多为岩屑录井。     

高温铀物种形成(Speciation)的热力学数据

本文依据C.M.Criss和J.W.Cobble的“离子熵对应原理”,对1978年D.Langmuir给出的铀物种形成常温热力学数据进行了高温值的处理,得出了一套较全面而系统的高温热力学参数,以供参考使用。     

基于SuperMap的图形处理技术

本文首先阐述了SuperMap DeskPro的基本功能，然后对利用SuperMap DeskPro进行常规图形处理的技巧进行了详细介绍，具体包括地图配准、地图拼接、数据集重新整合、对象标注、文本数据集到属性字段的转换和地图格网生成。通过这些技巧的运用，可以有效提高数据的处理能力。     

浅议土地调查数据应用

土地调查是为查清土地的数量、质量、分布、利用和权属状况而进行的调查,从1984年土地详查到现在,经过了近30年的发展土地调查日趋完善。从制度上看,随着《土地调查条例》的出台,对保障土地调查数据的真实性、准确性、及时性形成了法律政策、管理体制、运行机制、队伍建设、技术体系建设等比较完善的土地调查制度。从类型上看,土地调查包含了土地利用现状调查、年度变更调查、权属调查、基本农田调查、后备资源调查等一系列综合性和专项性的、全面的和年度的调查,类型更加丰富更加完整。     

Comparison of Three Tropical Cyclone Intensity Datasets

Analyzed in this paper are the 16-yr (1988-2003) tropical cyclone (TC) intensity data from three major forecast centers of the western North Pacific, i.e., China Meteorological Administration (CMA), Regional Specialized Meteorological Center Tokyo (RSMC Tokyo), and Joint Typhoon Warning Center (JTWC) of the United States. Results show that there are significant discrepancies (at 1% significance level) in the intensity of TCs among the three centers, with a maximum difference for the same TC over 30 m s-1. The flight reconnaissance over TC can minish the discrepancy to some extent. A climatic and persistent prediction model is set up to study the impact of initial data from different forecast centers on the prediction of TC intensity. It is obtained that the root mean square error (RMSE) of a 4-yr independent test is the largest using data from JTWC, while the smallest using data from RSMC Tokyo. Average absolute deviation in 24-h intensity prediction is 2.5 m s-1 between CMA and RSMC Tokyo data, and 4.0 m s-1 between CMA and JTWC data, with a maximum deviation reaching 21 m s-1. Such a problem in the initial value increases the difficulty in intensity prediction of TCs over the western North Pacific.