辽宁省基础地理信息数据库系统关键模块的优化

随着数字中国地理空间框架建设的加速推进,国家提出了对全国1∶10 000基础地理信息数据进行整合与数据库升级的要求。辽宁省响应国家号召,依托海量的测试数据,从生产实际出发,对数据库系统进行优化。本文重点阐述对数据库系统中质检功能、制图功能的优化处理以及针对新修订的数据字典系统内相应模块的升级,同时对优化过程中系统内部处理不了的问题,进行关键功能模块的补充开发。     

射线透射图像中轻物质自动识别算法的研究

目的:针对射线透射图像中轻物质的自动识别存在的难点问题进行研究。方法:提出了基于轮廓特征和灰度特征的识别算法,结果:详细地阐述了利用识别算法进行识别的过程;结论:给出了识别算法的实验结果。     

应用单台垂向记录进行区域地震事件实时检测和直达犘波初动自动识别

提出一种基于直达P波信号和其它背景噪声在能量、非高斯性、非线性和偏振特性的不同而进行区域地震事件实时检测的新方法信噪综合差异特征量方法（简写为EFGLP方法）,同时对比分析了应用信号的不同统计特性来精细识别震相初至的３种有效方法,其中的TOC AIC方法是新提出的．应用山东数字地震波资料处理的结果表明：①与常规的STA/LTA地震事件触发算法相比,EFGLP方法能够有效降低地震事件的错误报警率和漏报率;②与人机交互震相识别结果相比,当信噪比比较低、震相初至比较模糊时,3种震相精细识别方法中的TOC-AIC方法识别精度最高;当信噪比比较高、震相初至比较清晰时,基于VAR-AIC 和TOC-AIC方法所测量得到的震相初至识别基本一致．     

深度学习技术应用于自动识别崩塌滑坡体初探

初步总结了基于无人机航拍影像使用深度学习技术对崩塌滑坡体进行自动识别的方法、效果以及存在问题,对深度学习技术基于无人机航拍影像自动识别崩塌滑坡体的可行性进行了研究,采用多尺度移动窗方法整合影像分类器以实现目标对象的自动识别。希望本文研究总结的深度学习技术应用于地质灾害隐患影像处理领域的可行性和困难能够供同业人员借鉴。     

大连地区及黄渤海域灾害性天气预报运行系统

运行子系统包括系统设计,建立用户接口软件,解决预报结论屏幕显示及建立将多个模块综合,以人机交互和自动运行两种方式运行。     

改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。     

绘制等值线图程序模块设计

设计了一个可以在微机上运行,使用“屏幕映射”方法画等值线的程序。     

基于多元智能理论的测量学实验教学改革

传统测量学实验中存在着实验时间有限、实验内容局限、实验模式单一以及实验指导力量薄弱等问题。文中结合多元智能理论,探讨测量学实验教学改革方法,构建多元化测量学实验模块,搭建"三位一体"的实验平台,完善实验模块的知识结构体系,以及加强学生多元化实验的评价体系,从而满足学生自主学习需求,提高学生学习兴趣。     

基于FME的DWG数据到ArcGIS转换的应用研究

本文针对工程实践中DWG数据到ArcGIS转换的实际需要,基于转换工具FME,采用FME Workbench构建转换模块对DWG数据转换的方法,研究了利用FME Workbench构建转换模块的关键技术和对转换后GIS数据的检查.通过以阜新腰梅力板的DWG数据为例,实现了对DWG数据到ArcGIS的Geodatabase数据的转换,并对转换后的数据进行检查、整理.结果证明,本文所采用的转换方法良好,节省了工作时间、提高了工作效率.     

基于Android终端和UC Map平台的移动GIS开发与应用

面向服务的移动GIS开发与应用逐渐成为移动GIS领域研究热点和发展趋势。本文首先介绍了Android终端和UCMap开发平台等相关知识;其次详细研究了基于移动GIS应用的Android平台开发环境搭建和基于UCMap平台的Android终端应用二次开发模块;最后提出了一种基于移动GIS应用的UCMap平台开发与应用模式,并在Android平台上进行了相关技术验证,对移动GIS应用研究具有较高的技术参考价值。