论军事地图学与地理信息工程的发展

本文包括3个部分.第一部分,从10个方面简要总结了军事地图学与地理信息工程科学技术60年来的主要成就,并从7个方面分析了推动地图学与地理信息工程科学技术进步与发展的理论与技术;第二部分,从7个方面论述了地图学与地理信息工程科学技术的发展趋势;第三部分,提出了未来要重点研究的10个领域,包括空间认知理论、空间数据自动综合理论与方法、多维动态空间信息可视化、空间信息网格、空间数据挖掘与知识发现、空间数据不确定性与数据质量控制、多智能化代理技术及其应用、嵌入式GIS技术等.     

数字地球中的数据处理理论

数字地球这一概念一经提出，立即引起了全世界的广泛关注，数字地球对于促进国民经济的发展、满足社会发展的需要以及迎接信息社会的挑战都具有非常重要的意义。数字地球的基础和关键是数据，文中首先扼要归纳了数字地球中数据的特点，然后重点介绍了数字地球中的数据处理理论，并对数字地球中的数据处理理论这一领域今后的发展作了展望。     

基于统计归纳学习的GIS属性数据挖掘

将统计分析方法和面向属性的归纳方法结合起来，形成了一种应用面比较广的统计归纳学习方法，可以用于GIS属性数据挖掘。同时提出GIS属性数据挖掘可以分为3个层次，包括从数据生成新的数据，从数据产生模型和从归纳出知识，由原始数据生成数据，可以得出变量之间粗浅的关系，从数据推导出的模型，可以定量描述变量之间的关系，由数据挖掘出的知识，可以揭示客观世界的普遍性规律。     

地球科学的新使命——认知和发现非传统矿产资源

非传统矿产资源是指受目前经济、技术以及环境因素的限制尚未发现和尚未开发利用的矿产资源及尚未被看作矿产，未发现其用途的潜在矿产资源，面对矿产资源需求供给日益严峻的局面，认知、发现和开发利用非传统矿产资源是一个十分重要、但目前尚不被广泛重视、也未开展系统规划和研究的领域。作者指出：（1）“新的地球物质资源观”，即地球的一切固、液、气体物质均为资源，只有已认知、已发现及已利用资源和尚未被认知、尚未被发现和尚未被利用资源之分，资源也不是一个绝对的概念，甚至资源已不仅局限于地球物质，（2）地球物质资源是随时间、空间而变化的技术、经济、环境、市场、人文等因素的函数，资源是一个随时间推移和空间不同而变化的动态概念，“传统”和“非传统”资源也是随时间而变化的概念；（3）非传统矿产资源研究与开发是一项具有前瞻性和战略性的工作，是一种更长远的资源战略储备；近期研究目标主要包括非传统矿产资源发现和矿产资源非传统方法研究两个方面。     

融合土地覆盖和土壤水分产品的近地表空气温度空间化方法

空气温度是评价人居环境的重要指标,与人类的生产生活息息相关;其观测对于水文、环境、生态和气候变化等方面的研究具有重要意义。传统的大范围空气温度观测数据一般通过气象站点获取,但由于气象观测站点空间分布离散稀疏的特点,所获取的数据不能精确描述空间连续的空气温度变化情况。因此,实现基于遥感数据的近地表空气温度精准估算具有重要的现实意义。本研究基于精细的地表覆盖类型、空间连续的土壤水分、地表温度（LST）数据,并结合其他辅助数据,构建了近地表空气温度空间化模型,并对近地表空气温度影响因子进行评估,发现地表覆盖类型对近地表空气温度的影响最大,土壤水分为最活跃的影响因素,经验证,模型精度较高,R²接近0.85,RMSE为0.5℃。本研究获取的精确空间连续的近地表空气温度信息,能够充分表达其空间异质性,为农业气象灾害灾变过程监测、农作物生长过程模拟、区域气候变化分析等研究提供良好的近地表空气温度数据支撑。     

贵州兴仁县落水洞金矿的发现及其研究意义

根据灰家堡背斜成矿规律分析研究,2006年11月在回龙镇落水洞布置ZK001钻孔,在其深部发现高品位矿体,这一发现为太平洞金矿提供了后备勘查基地,填补灰家堡背斜中部无工业矿体的空白。本文简要地论述其地质特征和研究意义。     

冬奥会复杂山地百米尺度10m风速预报的机器学习订正对比试验

本文以传统机器学习算法XGBoost和深度学习算法CU-Net为基础,针对北京快速更新无缝隙融合与集成预报系统（RISE系统）预报的北京冬奥会延庆及张家口赛区100米分辨率的冬季近地面10 m风速数据,进行每日逐小时起报的未来逐6小时间隔的冬奥高山站点及其周边地区风速预报偏差订正方法研究和对比分析。对于站点订正,首先将RISE系统预测的10 m风速插值到对应的自动气象站站点,然后根据风速等级表归类,针对每个分类单独构建XGBoost模型,每个区间模型合并后形成L-XGBoost,使用均方根误差和预报准确率作为评分标准,结果表明风速归类的L-XGBoost算法订正效果比不归类的原始XGBoost模型有一定提升,说明在传统机器学习中加入归类方法有助于改善复杂山地站点风速预报技巧。对于站点及其周边地区风速订正,本文在CUNet模型基础上,通过引入不同深度的CU-Net子网络,构建了新的算法模型CU-Net++,并考虑了预报日变化误差和复杂地形对10 m风速的影响,以自动气象站为中心构建空间小区域样本数据,对RISE系统风速预报偏差进行订正。试验结果表明,CU-Net和CU-Net++均可以充...     

Context-awareness in similarity measures and pattern discoveries of trajectories: a context-based dynamic time warping method

Analyzing the spatial behaviors of moving-point objects (MPOs) and discovering their movement patterns have been of great interest to the geographic information science community recently. These interests can be explored through analyzing similarities in the MPO trajectories. Because movements of objects take place in various contexts, their trajectories are also highly influenced by such contexts. Therefore, it is essential to fully understand the contexts and to realize how they can be incorporated into movement analysis. This article first proposes a taxonomy for contexts. Then, a modified version of dynamic time warping called context-based dynamic time warping (CDTW) is introduced, to contextually assess the multidimensional weighted similarities of trajectories. Ultimately, the results of similarity searches are utilized in discovering the relative movement patterns of the MPOs. To evaluate the performance and effectiveness of our proposed CDTW method, we run several experiments on real datasets that were obtained from commercial airplanes in a constrained Euclidean space, taking into account contextual information. Specifically, these experiments were conducted to explore the role of contexts and their interactions in similarity measures of trajectories. The results yielded the robustness of CDTW method in quantifying the commonalities of trajectories and discovering movement patterns with 80% accuracy. Moreover, the results revealed the importance of exploiting contextual information because it can enhance and restrict movements.     

基于主成分分析的极限学习机方法开展杂卤石识别

川中地区岩性复杂,杂卤石周围广泛发育硬石膏、岩盐和其它非钾盐矿物,常规测井解释方法很难准确识别杂卤石。以极限学习机理论、主成分分析方法和测井解释为基础,把主成分分析得到的影响杂卤石识别的主变量(测井曲线)作为输入,建立极限学习机(PCA-ELM)杂卤石的精确识别模型,对比川中地区录井结果,PCA-ELM的杂卤石识别正确率达到90.74%;再以不同岩石在测井曲线上的响应特征为基础,建立杂卤石分类识别模型,分类识别正确率达到89.56%。与常规测井解释方法相比,具有速度快、操作简单、准确率高等特点。结果表明,在四川盆地钾盐勘探中PCA-ELM法是一种值得推广使用的方法。     

The Open Geospatial Consortium Sensor Web PivotViewer: an innovative tool for worldwide sensor web resource discovery

In recent years, large-scale sensor arrays and the vast data-sets they produce worldwide are being utilized, shared, and published by a rising number of researchers on an ever-increasing frequency. An increasing number of sensor web services are deployed to host and share the large volume of sensor data online. How to efficiently discover the sensor web resources and visualize different types of sensor data in a coherent environment becomes an important research question that is still not fully resolved. In this paper, we propose the Sensor Web PivotViewer system. By integrating the Geospatial Cyberinfrastructure for Environmental Sensing (GeoCENS) cyber infrastructure, the Microsoft PivotViewer, and the Microsoft BingMaps, the proposed system fills in the missing software components for users to easily and intuitively discover and utilize the worldwide sensor web resources.