云南省金沙江流域作物病虫灾害区划研究

选取5个指标,运用模糊聚类方法进行了云南金沙江流域作物病虫灾害区划,将该流域划分为3个病虫灾害 区、8个病虫灾害亚区,揭示了该流域病虫灾害的地域差异性,为因地制宜地制定病虫灾害防治规划及减灾防灾措施 提供了科学依据。     

云南省金沙江流域水土流失灾害区划研究

水土流失是云南金沙江流域的头号环境问题和重要自然灾害。选取8个指标,运用模糊聚类方法进行了云 南金沙江流域水土流失灾害区划,将该流域划分为3个水土流失灾害区、9个水土流失灾害亚区,揭示了该流域水土 流失灾害状况的地域差异性,为因地制宜地制定水土流失灾害防治规划及措施提供了科学依据。     

GDCORS管理中心用户监控程序的设计

从GDCORS管理中心对用户监控的需求出发,运用面向对象的编程方法,进行整体和详细设计。通过对NEMA数据的解码存储、对绘图类和用户授权区域算法的设计,以及对数据库的查询等操作,设计出满足实际需求的GDCORS管理中心用户监控程序。图形开发是整个设计的重心,因此本文对图形相关的类设计作了介绍。     

基于ArcGIS的地图符号库建立及符号化实施

本文介绍了在ArcGIS平台上,通过运用开发自定义符号类方法,实现地形图符号化,基本满足了图式的要求。     

基于空间实体约束的空间聚类算法研究

空间实体的存在对空间聚类分析产生重要的影响,传统的空间聚类分析中没有考虑空间实体的约束作用,从而影响了聚类结果。本文在总结了以往的空间聚类算法的基础上,提出了一种改进的基于空间邻接关系的空间聚类算法,该算法将空间邻接关系和空间实体作为约束条件嵌入到整个聚类过程中,使得数据对象的归类受到"就近原则"和"约束条件"的双重限制。     

华东白垩纪暴龙类恐龙蛋化石的新发现

华东地区虽然迄今没有发现可靠的暴龙类恐龙骨骼化石,但近年在浙江天台白垩纪赤城山组地层中发现了白垩纪巨型暴龙类恐龙产的西峡巨型长形蛋（Macroelongatoolithus xixiaensis）化石。因暴龙类恐龙目前在系统分类上被归入兽足亚目（Theropoda）暴龙超科（Tyrannosauroidea）暴龙科（Tyrannosauridae）,建议巨型长形蛋化石也可采用相应分类方法,归入长形蛋化石亚目（Elongatoolithineae）巨型长形蛋化石超科（Macroelongatoolithoidea）巨型长形蛋化石科（Macroelongatoolithidae）,以便对应研究。这些蛋究竟是哪一种暴龙类恐龙所产？从目前掌握资料分析,在东亚的暴龙类恐龙属种中,冠龙和帝龙个体较小,成年体长分别仅约3m和1．6m,年代更早,分别为约160Ma和130Ma,基本上可以排除在外。鹰龙和分支龙成年体长5m～6m,还不能算巨型暴龙类恐龙。只有体长达10m,甚至更大的特暴龙,似乎最有可能产下这样的巨型长形蛋。但特暴龙迄今已知的化石层位时代为晚白垩世末期的Maastrichtian期（71Ma～65Ma）,而浙江的巨型长形蛋的年代则是晚白垩世早期的Turonian期（约92Ma）。这样就存在两种可能,或许是特暴龙的生存年代要上溯到约92Ma,或许这种巨型长形蛋是另一种目前尚不为人知的,生存年代在约92Ma的巨型暴龙类恐龙所产。此外,根据这些蛋化石的外形特征及其在巢穴里的分布方式可以推测,这种暴龙类恐龙,具有功能双输卵管系统,每次产卵2枚,蛋在巢穴里呈2个一组放射状排列。其蛋壳并非刚性的硬壳,而是具有一定韧性的厚牛皮纸状外壳,在重力作用下变形呈扁的长椭球形。     

楚雄盆地砂岩铜矿容矿岩石胶结物与铜矿化

砂岩铜矿的含铜矿物较简单,为典型的溶蚀交代岩石组构。含铜砂岩中胶结物主要有碳酸盐类、硅质、泥质和铁质四种,胶结类型有孔隙式、接触式、基底式三种;与矿化关系密切的是碳酸盐类胶结物;矿化强度与铁白云石和孔隙式、接触式胶结类型关系密切。     

拟稳平差在测量数据处理中的应用

拟稳平差是一种顾及基准点稳定性的平差方法,在变形监测领域有着广泛的应用。介绍了拟稳平差的基本原理,说明了拟稳平差在沉降观测中的应用;拟稳平差的关键是选取符合实际的“拟稳点”,讨论了拟口点选择的两种方法：假设检验法和模糊聚类法,并给出算例进行说明。     

空间数据模糊聚类的有效性(英文)

The validity measurement of fuzzy clustering is a key problem. If clustering is formed, it needs a kind of machine to verify its validity. To make mining more accountable, comprehensible and with a usable spatial pattern, it is necessary to first detect whether the data set has a clustered structure or not before clustering. This paper discusses a detection method for clustered patterns and a fuzzy clustering algorithm, and studies the validity function of the result produced by fuzzy clustering based on two aspects, which reflect the uncertainty of classification during fuzzy partition and spatial location features of spatial data, and proposes a new validity function of fuzzy clustering for spatial data. The experimental result indicates that the new validity function can accurately measure the validity of the results of fuzzy clustering. Especially, for the result of fuzzy clustering of spatial data, it is robust and its classification result is better when compared to other indices.     

结合SAM大模型和数学形态学的历史地图水系信息提取方法

历史地图记载着丰富的历史地理信息,能够帮助了解历史规律,为当代发展提供借鉴。不同于现代地图、遥感影像等数据,历史地图保存时间久,存在留存数量少、图像精度低等问题,地图符号也与现代有所差异,因此信息难以被高效提取。针对该问题,本文以历史地图《宁夏省境黄河沿岸沟渠水道地形图》为试验数据,提出一种智能化历史地图水系信息提取方法。首先,结合符号句法,运用聚类与数学形态学方法构建数据集;然后,改进通用大模型(SAM)结构并进行迁移学习优化权重;最后,借助改进SAM自动提取历史地图水系信息。将试验结果与其他模型作对比,显示本文方法提取结果边界清晰,轮廓完整,准确率、精度等指标均为最高。同时,将提取结果与该区域水系现状作对比,发现历史上的河流沟渠如今大多改道、偏移或消失,湖泊面积大大减小。本文方法基于SAM通用大模型进行改进,验证了大模型在地图领域的可用性,为地图信息提取提供了思路。