基于Web 2.0的GIS模型共享平台研究

本文提出了基于Web 2.0建立GIS模型共享平台的设想,以期建立一个能够让用户创造模型和组织数据的GIS模型共享平台,并基于模型共享平台建立原型系统。借鉴了Web 2.0的数据自组织形式,按标签分类的方式让用户参与元数据组织,以适应各个领域用户的需求。同时为改变以往被动等待用户查询信息的方式,原型系统按RSS标准主动发布有价值信息,用户可以在第一时间获知系统更新。原型系统功能用网络服务封装,并提供客户端程序,提高了系统适用范围。原型系统的建立,证实了构建基于Web 2.0的GIS模型共享平台的价值和可行性。     

利用GPS水准点精化局部CQG2000

CQG2000模型的精度仍不能满足中、大比例尺的测图需要,如何充分利用现有成果,提高其价值和实用性,是目前需要迫切解决的问题。本文提出了通过加密GPS水准点来提高现有CQG2000精度的方法,并研究了GPS水准点数目和分布对提高结果的影响。     

一种改进的周跳多项式拟合方法

多项式拟合探测周跳受相位观测值所含误差的影响,随着采样数的增加,其探测周跳的能力随之降低,通常将观测数据分成若干段来进行处理。这样不可避免的增加工作强度,降低工作效率。本文根据多项式拟合探测周跳的基本原理,对多项式进行改进。经实验证明,利用改进后的多项式进行拟合能够有效地弥补传统方法的不足,使周跳的探测与修复更加稳定可靠。     

中国西部地区基于经验模型的土壤水分反演

地表土壤水分含量的时空分布信息是十分重要的,常常作为水文模型、气候模型、生态模型的输入参数,同时,也是干旱预报、农作物估产等工作的重要指标。被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一。相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势。相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。目前,已研究出许多反演土壤水分的方法.本课题的主要内容是借助AMSR-E土壤水分影像数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)影像数据和MODIS分类影像数据,利用ENVI软件进行遥感图像数据处理,运用统计分析方法建立NDVI与土壤水分的经验模型,研究中国西部地区稀疏植被覆盖区土壤水分的反演。     

基于本体的地理信息查询检索方法研究

传统的GIS查询方式和信息检索方式已经难以满足人们对地理信息查询和检索的越来越广泛的需要,为此需要发展新的地理信息查询检索方法。本文将地理本体的思想引入到信息查询应用中,从查询式优化、查询式扩展、可视化与检索结果知识化等方面展开讨论,是对传统查询检索方法的丰富和发展。在此基础上,设计了基于本体的信息检索模型框架,详细并讨论了实现该检索模型的两个关键技术-自然语言处理技术、本体推理技术。     

一种改进的基于坡度变化的机载激光雷达点云滤波方法

机载激光点云数据滤波是获取高精度数字表面模型和数字高程模型的关键。本文分析了几种重要的滤波算法,在研究基于坡度变化的滤波算法的基础上,提出一种改进的分块滤波处理的方法。实验表明:该方法能有效对点云数据进行分类。     

基础电子地图显示的关键技术

电子地图在走向产业化、实用化的过程中,人们越来越感到电子地图的显示所产生的问题不能被忽视。目前,对电子地图显示缺少系统的研究,特别是从理论、技术和实际应用层面相结合的研究还比较少见。因此,在分析基础电子地图显示存在问题的基础上,以地图制图理论为指导,研究了基础电子地图的显示特点,提出了基础电子地图显示研究的理论框架,并针对基础电子地图自适应变焦显示、可视化表达以及显示风格转换系统的研制等关键问题进行了探讨和实践。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。     

BP神经网络模型在澜沧江流域径流量模拟中的应用

河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律。利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证。结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性。     

CA-AR模型在人口空间场属性变化模拟中的应用

本文结合CA(cellular automata)和AR(auto-regression)提出模拟人口空间场属性变化的CA-AR模型,以1991～2006年成都市各区、县市的人口统计数据和成都市行政区划图为基础,将行政单元转化为单元网格,分别建立成都市主城区各单元格的CA-AR模型。结果显示,模拟结果的绝对误差和相对误差都较小,模拟精度较高,模型的显著性水平都比较高,说明CA-AR模型用于模拟人口空间场的人口数量变化是可行的。