系统抽样方法在典型天然阔叶林调查中的应用

以福建省永安市麻岭村9 hm2的典型天然阔叶林为试验研究对象,应用系统抽样方法,分别200 m×100m、100 m×100 m、100 m×50 m和100 m×25 m四种抽样密度,探讨林分主要测树因子的抽样估计精度.结果表明:试验的天然阔叶林分平均树高、平均胸径、平均密度与平均单位面积蓄积量等主要测树因子的估计精度都分别要求达到70％以上、75％以上、80％以上和85％以上的最小抽样密度分别是100 m×100 m、100 m × 50 m、100m×50 m和10 0m×25 m.试验的天然阔叶林分胸径Ⅲ组林木蓄积量的估计精度分别要求达到70％以上、75％以上和80％以上的最小抽样密度分别是100 m×50 m、100 m×25 m和100 m×25 m.     

基于频率比和逻辑回归模型的东北地区火险制图研究

以我国东北地区为例,选取了地形、可达性和植被覆盖共7个静态预测因子,分别使用频率比和逻辑回归模型对火险敏感度进行制图表达.使用历史火灾数据和AUC方法对模型进行内部检验和独立检验,结果显示:1)开发的两个模型具有较好的可靠性和区分能力,BLR模型的区分能力更稳健.2)选取的几个静态因子对东北地区火险空间格局起着结构化作用,表明在区域空间尺度上使用静态预测因子对火险建模的可行性.最后,研究了2000-2009年东北地区的火灾事件响应敏感区.     

北京市住宅用地开发压力与城市扩张预景——基于阻力面的分析

基于城市经济学的一般理论,从市场机制下的供给方视角出发,提出了预测大都市区住房建设区位选择的一个新模型,并利用2005～2009年北京市新增住宅项目的抽样空间数据进行了实证研究,进而应用阻力面模型模拟了北京市未来住宅建设用地开发压力和城市扩张的空间格局。研究表明:北京市的新增住房用地区位选择总体上符合单中心同心圆的基本模型,但正在逐渐向等级制特征下的多中心格局演化,北部、西北部区县的中心城区以及南部新城、新开发区周边更有可能成为潜在的下一轮住宅建设核心区,从而成为城市扩张的重点区域。     

S波段多普勒天气雷达非降水气象回波识别

在气象条件为晴空或有云但无降水的情况下,在雷达站附近经常可观测到大面积的非降水气象回波,这些回波对定量估测降水和雷达资料同化效果产生重要影响。为了有效识别这些非降水回波,该文发展了基于模糊逻辑识别和回波分块的非降水气象回波识别算法 (NPMDA)。该文首先利用地面和卫星资料为标准,提出了非降水回波的确定标准,并利用北京SA雷达,对非降水气象回波特性进行了统计分析,得到了隶属函数。在非降水回波识别时首先采用SCIT算法将回波组合成片,然后对整个PPI进行初步的判断。对不能初步判断为降水的PPI,采用模糊逻辑的方法计算成片回波的属性值,依据成片回波的属性值得到片内回波逐点识别时的阈值,从而实现了回波的动态阈值识别。结果表明:对大部分非降水气象回波识别效果较好,对较强降水回波误判较少,弱降水回波有时会出现一定的误判。与NCAR使用的ICADA方法相比,NPMDA方法能明显提高非降水回波的识别率,减少降水回波的误判率。     

国土资源数据中心动态目录树研究

运用选择、投影、连接等关系代数运算复合作用于数据单元构建复合算子,给出目录树表达的形式化描述,从数学角度定量、优化表达动态目录树,实现分布式异构环境下空间数据的集成管理;同时,在分析访问控制的受控对象和操作类型的层次关系基础上,通过授权算子抽象权限功能绑定模型,简化权限调度的复杂度,以解决国土业务中权限控制图元级数据粒度和跨区域图元功能授权不同的问题;最后,选取国土资源数据中心目录树实例验证动态目录树技术。     

C#哈希表在GPS网闭合环自动搜寻编程中的应用

哈希表作为一种通用而高效的面向查找的存储结构,被广泛地应用于计算机信息查询中。GPS网闭合环自动搜寻编程涉及大量的基线信息查询工作,将哈希表技术应用于GPS网闭合环自动搜寻,能够有效地提高程序运行的效率,减少计算过程的等待时间。     

协调推进“四个全面” 打造河南测绘地理信息强省

从党的十八大强调"全面建成小康社会",到党的十八届三中全会部署"全面深化改革",再到党的十八届四中全会要求"全面依法治国"、党的群众路线教育实践活动总结大会宣示"全面从严治党","四个全面"战略布局清晰展现,协调推进"四个全面",对于打造河南测绘地理信息强省有着重要意义。"四个全面"是马克思主义中国化的最新成果。"四个全面"构成了一个有机统一的整体,相互联系、相互贯通、相辅相成、同步同向,有着宏大的全面性、科学的系统性、     

基于分类回归树分析的遥感影像土地利用／覆被分类研究

以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。     

考虑属性和空间逻辑的地震灾情数据清洗器设计与实现

针对目前地震灾情信息普遍存在的质量问题,根据灾情数据的属性逻辑,采用逻辑分离的清洗框架中基于规则引擎的数据清洗方法进行初步清洗;再从灾情数据的空间逻辑关系出发,通过聚类分析进一步修正数据中存在的错误,弥补基于逻辑分离的清洗框架在孤立点异常检测方面的不足。基于上述规则引擎与空间聚类相结合的清洗技术,设计并实现了一种考虑属性和空间逻辑的地震灾情数据清洗器,并应用于2017年"8·8"九寨沟7.0级地震,分析四川省地震灾情快速上报接收处理系统接收到的客观震感灾情信息。结果表明:地震灾情数据清洗器可快速检测并修正异常的灾情信息,有效提高接收到的灾情数据质量。     

基于镁铁-超镁铁岩中单斜辉石主量元素含量的决策树集成算法对比

依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊玄武岩(MORB)等镁铁-超镁铁岩中单斜辉石的13种主量元素构成数据集进行了岩浆构造环境判别和主要特征排序。通过对比4种基于决策树的机器学习方法,验证了树类算法对于地球化学成分识别问题的有效性,并总结出4种方法在处理岩浆构造环境判别问题时的优劣:决策树算法判别过程更易于理解,但是其准确率欠佳;boosting算法中的AdaBoost和GBDT对于岩浆构造环境的鉴别准确度较高,但构造过程复杂;bagging集成算法随机森林在权衡性能和模型可理解性时不失为一个良好的选择。此外,还通过4种算法的特征重要性排序得出Cr_2O_3,TFeO,TiO_2,FeO和Al_2O_3是进行岩浆构造环境判别的重要成分。