GIS的不同次区域之间相似性度量

 GIS属性相似度量有相似系数及以空间位置的空间自相关。这2种方法都不能计算全域为背景的次区域相似性问题,而以隶属函数的粗糙度量很好地解决了这个问题。本文利用粗糙集计算了GIS的离散型数据的次区域相似度量。利用邻域粗糙集计算了连续属性值的上下近似逼近,并利用邻域信息粒子计算连续属性值的粗糙隶属问题,从而计算连续属性值次区域相似度量问题。本文方法能度量次区域而不是全域或单个元素之间的空间相关与自相关问题,考虑了全区域背景下的GIS相似问题。并针对GIS连续属性值,利用距离函数和邻域粗糙集来划分连续属性的上下近似,以及分类问题,提出一种基于邻域信息粒子的粗糙隶属函数。最后利用粗糙相似度量公式度量GIS次区域的相似问题。     

新疆布伦托海轮虫群落结构及其与环境因子的关系

本文于2006年秋至2008年夏,对新疆布伦托海轮虫的群落组成、时空分布及其与环境因子的相关性进行了系统的调查.结果表明,本次调查采集到布伦托海轮虫30种,主要优势种有针簇多枝轮虫(Polyarthra trigla)、长三肢轮虫(Filina longiseta)、奇异六腕轮虫(Hexarthra mira)、方形臂...     

基于模糊Hopfield神经网络的大气降水粒子分类

提出基于模糊Hopfield神经网络的大气降水粒子分类,它是通过计算样本间的模糊关系的相似程度,再加上Hopfield网络所特有的高稳定性,对大气降水粒子进行分类.通过对各降水粒子所对应雷达回波数据的分析,验证了方法的可行性.     

数值天气预报业务模式现状与展望

动力统计结合是提高天气、气候预报水平的重要途径之一,关键问题是如何将数值模式与历史资料进行有效结合;相似预报这一传统方法与动力统计的结合是未来提高天气、气候预报水平的一个重要方向,尽管其原理目前仍停留在相似假设基础上且缺乏坚实的物理基础。文中从准确模式的初值问题出发,提出准确模式初值扰动概念,进而发展了动力统计相似集合预报（Dynamical Statistical Analog Ensemble Forecast,DSAEF）理论。DSAEF理论不仅回答了为什么可以进行相似预报,同时还指出了如何进行相似预报,即其原理是利用准确模式来做预报,并采用集合预报的方式实现预报。基于 DSAEF 理论,建立了登陆台风降水动力统计相似集合预报DSAEF_LTP （Landfalling Typhoon Precipitation,LTP）模型,该模型包括4个步骤：台风路径预报、广义初值构建、初值相似性判别和台风降水集合,其中广义初值由影响台风降水的物理因子构成。DSAEF_LTP模型具有可持续发展特性—可通过引入新因子或改善模型参数来改进模型的性能;目前该模型发布了广义初值包含台风路径、登陆季节和台风强度3个物理因子的1.0版和在此基础上改进了“相似区域”和“集合方案”的1.1版。该模型的性能提升很快,已完成的最新版本（1.1版）3次大样本预报试验均显示,与ECMWF、CMA-GFS、NCEP-GFS和SMS-WARMS （上海区域模式）对比,对≥100 mm和≥250 mm台风过程降水预报的TS评分,DSAEF_LTP模型（V1.1）排名第1。今后,围绕广义初值不断改善,研究引入更多影响登陆台风降水的物理因子,DSAEF_LTP 模型的发展前景广阔。     

株州市土壤重金属污染的对应分析

株州市土壤重金属污染的主要原因是工厂排放有害气体，或是水体污染物随灌溉进入土壤。采用对应分析方法，将市区土壤重金属污染分析３种类型。靠近人业污染源附近，镉的含量及污染指数高；大部分土壤受多种重金属污染；水稻土主要表现为铅的污染。     

一种基于立方体小栅格的K邻域快速搜索算法

提出了一种新的基于立方体小栅格的K邻域搜索算法。首先,采用二次划分的方法将点云划分到相应的立方体小栅格中;然后,为采样点所在的立方体小栅格确定最终子空间、内子空间和外子空间,结合采样点的球空间,就能很快确定该采样点的K邻域的搜索范围。与已有方法相比,该算法具有更高的搜索效率。     

用于房地一体调查轻便型点云影像集成移动测量方法与试验

房地一体调查是农村土地制度改革的重要举措,为加快推进房地一体调查工作,高质量完成调查任务,本文开展了轻便型移动测量系统在农村不动产测量中的应用研究。综合应用卫星定位、惯性导航、360全景、三维激光的VSurs-Q轻便型移动测量系统采集的影像、点云等多源数据,采用Vsurs Process和Vsur Map点云处理及制图软件形成地形地籍图,以及辅助地籍调查技术流程、关键技术指标及质量评价体系。珠海市高栏港经济区房地一体调查试验区成果表明：统计界址点中误差为0.062 m,满足界址点二级精度要求;统计界址点间距误差最大0.045 m,在边长限差容许范围内。1 km²范围外业采集2—3 d,房屋分布较密集和复杂区域4—5 d,较大限度地节省了调查时间。     

总体最小二乘方法在三维坐标转换中的应用

工程测量中经常需要实现不同坐标系下成果的相互转换,而高精度的转换参数是完成这一工作的基础。获取基准转换参数的实质就是利用公共点在两套坐标系下的坐标,根据相似变换原理建立误差方程求解。传统的最小二乘（LS）相似变换法只考虑了公共点在一套坐标系下的误差,与实际情况不符。基于此,探讨了坐标参数化的平面基准转换方法,解决了考虑公共点在两套坐标系下坐标都含有误差时高斯-马尔科夫（Gauss-Markov,G-M）模型不成立的问题,以相似变换原理为基础,采取通用的最小二乘方法解算基准转换参数。     

基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维重建

几何语义一体化三维建筑物模型是智慧城市建设的重要基础数据,有利于促进建筑设施的精细化管理和智能化应用。当前基于点云的三维重建算法大多关注简单屋顶结构的几何模型构建,忽略了模型的语义表达,且基于数据驱动方法的重建结果容易受噪声影响,存在几何和拓扑错误。为了解决复杂屋顶高精度三维重建难题,本文提出一种基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维自动化重建算法。首先,设计了一套可参数化表达的建筑物3D基元库,包含简单和复杂屋顶。其次,通过点云分割和屋顶拓扑图比较来识别点云对应的基元类型。然后,提出了一种点云与3D基元整体拟合的目标优化函数,采用序列二次规划算法估计基元的正确参数。最后,利用城市地理标记语言（City Geography Markup Language, CityGML）构建几何、语义和拓扑一体化表达的三维模型。采用几种不同屋顶风格的建筑物点云数据进行实验,定性和定量对比分析结果表明本文方法能够高效生成几何和拓扑均正确的CityGML模型,对噪声和局部点云缺失具有一定的鲁棒性,有利于促进几何语义一体化建筑物模型快速自动化构建。