大规模地形实时绘制的算法研究

讨论了地形模型的多分辨率表示机制、节点评价函数、动态简化算法、裂缝的解决方法、三角网快速构建等地形可视化中的关键问题。实验结果表明，本文提出的算法实时、高效，可以满足大规模地形可视化要求。     

基于本体与LDAP的空间信息网格资源管理机制

为了在网格计算中满足空间信息系统在语义方面的特殊要求，克服传统网格研究的数据格式很少涉及信息资源的语义内容的缺陷，把本体和轻量目录访问协议结合到一起，建立了基于语义的空间信息网格资源管理系统，使多源异构的地理信息系统组成了一个虚拟统一的逻辑组织，有效地实现了基于语义的空间信息系统集成和互操作。     

GIS中直线元内插点精度及对误差带的影响

基于误差传播定律，考虑参数r误差影响，推导了线元内插点的精度计算公式，讨论内插点精度对线元误差带的影响，并对影响的结果进行了分析，得到了一些有益的结论。     

一种数据网格的元数据分类管理机制研究

网格环境下数据发现和访问的关键问题是应用元数据管理和拷贝元数据管理，针对这一问题，提出了一种元数据分类管理机制。该机制定义了数据模型和应用元数据模式，采用了分类存储的方式对不同的元数据进行管理，并设计了一个基于向导的查询智能体。     

地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法

径向基函数(RadialBasisFunction,简称RBF)神经网络是一种理想的地学离散数据网格化工具,能够适应各种不同分布形式和边界条件的数据,收敛速度较快,可以逼近任何复杂曲面。这里详细介绍了RBF神经网络的算法。适当径向基函数的形式和偏差系数是使用RBF神经网络作地学曲面重建的关键。大量的实际数据验证结果表明,当选用Gauss型径向基函数时,一般可获得比较理想的网格化效果,同时具备"曲面平滑"和"拟合度高"的特点。     

基于体素模型的三维显示技术

针对矿产资源勘探数据的特点,研究了适合地质体信息三维可视化的体绘制模型和空间插值算法。基于IDL软件平台,开发了三维数据可视化软件;该软件能够快速、准确地将地质体的物性特征展示出来。最后,以内蒙古某金属矿床钻孔资料为例,对建立的三维可视化方法技术进行了应用检验,取得了较好的应用效果。     

应用航磁数据分维计算推断火成岩的分布

计算巴彦浩特盆地航磁异常的分维数, 对计算出的分维数绘制等值线图, 并根据分形特征对该地区的火成岩进行划分, 得到了以往直接对航磁异常图进行推断解释所不能得到的良好地质效果。最后讨论如何选取最佳窗口和最佳网格来计算分维数, 并对此提出了2个经验。     

论网格技术及其与空间信息技术的集成

对网格的概念、技术优势和应用等作了简单介绍,对网格的由来、虚拟化思想的进化历程、网格与当前的WWW技术的关系、网格体系结构的演化以及网格技术发展的趋势等内容进行了重点的剖析,并简要论述了网格技术与空间信息技术的集成。     

某大厦深基坑开挖与施工安全监测实践与体会

从深基坑安全监测实例出发,介绍了一种简便、易行、稳定、可靠的射线形水平位移基准网,同时适用用小角法高精度位移监测.另外就温度的变化对水平位移值的影响,降水施工对地面沉降,深层土体位移的影响及测斜管埋设的重要性提出了自己的观点、认识与体会,希望对类似工程有一定参考价值.     

Spectral Filtering and Classification of Terrestrial Laser Scanner Point Clouds

A method is presented for filtering and classification of terrestrial laser scanner point clouds. The algorithm exploits the four-channel (blue, green, red and near infrared) multispectral imaging capability of some terrestrial scanners using supervised, parametric classification to assign thematic class labels to all scan cloud points. Its principal advantage is that it is a completely data-driven algorithm and is independent of spatial sampling resolution since the processing is performed in four-dimensional spectral feature space. Its application to two data-sets of different spatial extent and spatial and spectral complexity is reported, for which respective overall classification accuracies of 87·0% and 82·0% were achieved. Analysis of the input data with emphasis on the characteristics pertinent to the anticipated outcomes precedes detailed analysis of the classification results and error sources and their causes. Erroneously classified points are attributed to radiometric errors stemming from both detector hardware and physical effects.