超浅海风暴潮的一个联合模型及其对渤海风潮的初步应用

1975年秦曾灏、冯士筰提出“超浅海风暴潮”理论及相应的动力学模型(简称秦、冯模型)，给出了风暴潮位预报方程及风暴潮流的解析解，经数值检验，该理论适用于渤海风潮，但涡动系数采用与深度无关的常数值，是物理假设上的一个弱点。     

深层搅拌法在超软弱港口地基上的工程应用

某港口堆场地基上部5．0m系吹填而成，地表下18m范围均属软土，经真空预压初级加固后地基承载力仅在80—90kPa，局部区域上部淤泥土层土性指标较差，含水量大于50％，地基承载力不足60kPa。为了使地基达到230kPa的承载要求，设计采用深层搅拌法加固超软弱地基。通过现场成桩工艺试验和检测表明，桩身水泥土强度在90d龄期时大于1．80MPa，单桩承载力标准值大于150kN，以φ600桩径、桩长13．5m、置换率为0．308和φ500桩径、桩长13．5m、置换率为0．267两种方案布置的复合地基承载力标准值均超过了230kPa的设计要求。试验结果表明，深层搅拌法在港口超软弱地基土应用只要施工工艺适当，完全可以使地基承载力提高2—3．5倍以土，从而节省大量的工程投资。     

数字水准仪标尺编码原理研究

数字水准仪的标尺编码规则直接影响其测量精度.基于现有几种数字水准仪标尺编码的特点,归纳出标尺条码的编码衡量指标:信息密度、分辨率和纠错能力.以条码的最大编码容量与单个码区长度之比值衡量其承载的信息密度;利用光学系统的点扩散函数研究条码图像的分辨率,即相邻边缘的相互影响,得出码元相邻边缘的间距相等时,影响最小的结论;用相关系数或编码所用函数本身的性质表征条码的纠错能力.依据编码指标建立一套新的标尺编码规则:以格雷码为数值码,固定宽度的码元为参考码,两者交替组合.分析表明,该种编码不但信息密度大,分辨率高,而且纠错能力强.     

基于K-L变换的多光谱图像增强方法

为在多光谱图像增强同时保持其光谱特性,提出了基于K-L变换的多光谱图像增强方法,并在研究如何准确量化增强前后光谱保持度的基础上,提出了光谱特性保持系数的概念.实验结果表明,该方法在对多光谱图像增强的同时,能较好地保持多光谱图像的光谱特性.     

改进的直方图均衡化在遥感图像分类中的应用

遥感图像监督分类主要依据地物的光谱特征,具有很大的局限性.本文提出一种改进的直方图均衡化方法一均衡化后各像素灰度值调整,利用该方法对遥感图像进行处理,处理后的图像再进行监督分类.实验结果表明该方法直观、简明、处理速度快.并能取得较高的分类精度,具有一定的实用性.     

鹿心社对灾后重建测绘保障工作提出要求

5月25日下午,国家测绘局召开局长办公会,研究部署继续全力做好抗震救灾、灾后重建测绘保障服务工作。国土资源部副部长、国家测绘局局长鹿心社在会上充分肯定了国家测绘局及所属各单位为抗震救灾提供的测绘保障服务。     

浙西地区“扬子型”铅锌矿床的找矿潜力初探

“扬子型”铅锌矿床的地质特征 一、矿化集中的时空分布 “扬子型”铅锌矿床在准地台周边及其隆起的碳酸盐中分布很广,成矿时期从南华纪至早古生代,最重要的有南华系莲沱组（彭山式）,震旦系陡山沱组上部（董家河式）,震旦一寒武系麦地坪组（大渡河式）,下寒武系清虚洞组（花垣式）。除此,在奥陶系、石炭系和三叠系也有发现。这类矿床形成于晋宁造山后扬子地台伸展裂陷构造环境,是罗迪尼亚超大陆裂解事件的产物。空间上主要分布以下地区：     

VR-GIS技术在高压输电线选线中的应用研究——以康定-崇州500kv送电线路为例

VR-GIS技术是一门新兴技术,已经在很多领域得到广泛应用。本文基于ERDAS、ArcGIS、MapGIS等遥感和GIS专业软件,将VR-GIS技术应用到高压输电线选线中,制作康定-崇州500kv送电线路(大杠～沙坪段)走廊带的三维景观飞行模拟系统,再现研究区真实地形、地貌,使工作人员沉浸于虚拟环境中,为其分析和处理问题提供方便,解决因自然环境恶劣造成的外业调查困难等问题。     

改进的自适应遗传算法在遥感图像分割中的应用

为了自动确定遥感图像分割的最佳阈值,本文提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Otsu图像阈值分割函数进行了全局优化,提高了分割闻值的求解速度。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。