关于海域面积精确计算的若干问题探讨

海域面积精确计算是实现海洋功能区划的基础和关键之一。本文通过对江苏省海洋功能区划工作中误差的分析 ,并针对其产生原因 ,在地图投影的选择和坐标的变换、扫描精度的控制、配准精度的控制、图象的数字化和图形编辑等方面 ,提出了相应的优化处理方法 ,提高了海域面积计算的精度 ,将其中误差控制在估计值范围内 ,从而在实际工作中有一定的应用价值。     

人工神经网络方法反演东中国海悬移质浓度

海中悬移质是决定海洋光学性质、海洋水质,河口海岸带演变动力过程的重要环境参数。本文利用模拟遥感反射比数据集建立人工神经网络反演悬移质浓度,并利用东中国海现场同步数据对该算法进行验证。     

Heavy metals in marine sediments of Taranto Gulf (Ionian Sea, Southern Italy)

Al, Cr, Cu, Fe, Hg, Mn, Ni, Pb, Ti and Zn concentrations have been determined in surface sediment samples collected in the Taranto Gulf (Ionian Sea, Southern Italy) in order to evaluate their levels and spatial distribution in this important area of the Mediterranean Sea. For various metals, the geoaccumulation index has been calculated as a criterion to assess if their concentrations represent contamination levels or can be considered as background levels. The results show that metals concentrations in sediments can be considered near the background levels found in the Mediterranean Sea.Analytical results have been elaborated by using a Geographical Information System (GIS) software to show metals accumulation areas. Using multivariate statistical analysis, we evaluate the possibility to distinguish the sampling stations, in relation to their geographical position. Results have showed metals distribution in the Taranto Gulf is principally influenced by industrial and urban wastes, located mostly in the northern coastal area of the Ionian Sea. Rivers in the Basilicata region and prevailing anticlockwise marine currents are further factors influencing metal accumulation in sediments.     

基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究

利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低.     

GIS新引擎——“真图”数据解决方案

提出了一种基于移动测量系统技术的"真图"数据解决方案。一方面极大地丰富了GIS数据源,另一方面通过相应的真图影像数据管理软件及开发包扩展GIS功能,为各行业应用提供了地理信息数据解决方案。     

汶川抗震救灾的基础地理信息综合应急服务

在5．12汶川特大地震抗震救灾中,国家测绘部门设计和组织实施了以数据成果服务、专用系统服务和专题制图服务为核心的基础地理信息综合应急服务。其是针对汶川震区地形特点和抗震救灾主体工作需求,快速整合和提供震区已有的基础测绘成果和最新遥感影像资料;快速搭建集震区海量数据集成管理为一体并具备3维影像浏览、对比分析等功能的专用地理信息系统,为灾情评估分析和重建规划研究提供地理空间数据集成展示和分析平台;应需地制作反映受灾范围、受灾程度、救灾响应、规划思路等的各类专题地图和地图集,有效地表达地震灾害的时空分布、重建规划布局等。     

煤矿区地质环境与地质灾害遥感集成监测系统的关键技术

面向“数字矿山”应用系统的需要,在分析煤矿区地质环境和地质灾害特点及其在遥感监测理论依据的基础上,提出了煤矿区地质环境与地质灾害遥感集成监测系统的技术思路和体系结构,强调各种监测技术手段、不同时空尺度、不同数据源和不同主题信息的集成,并针对这一集成系统实现与应用中的多目标遥感信息处理、环境传感器网络应用、遥感监测数据与专题分析模型的集成、数据质量控制等关键问题进行了探讨。     

基于GIS的城市交通网络要素可视化表达方法研究

城市交通网络要素的可视化表达是GIS—T研究和应用领域中的一个难题,本文在对目前流行的交通网络数据模型进行系统研究的基础上,选择了动态分段技术下的结点-弧段模型,对交通网络复杂要素进行可视化表达,并对城市交通网络要素的可视化表达方法和形式进行了分析,最后结合交通网络复杂要素的可视化表达,设计和创建了具体的数据结构表和数据结构图。     

基于BP神经网络的地图数字化误差纠正

由于在数字化采集过程中不可避免地会引入系统误差和异常误差,因此消除和削弱这些误差的影响是提高空间数据质量的关键。然而由于图纸变形不均匀,扫描误差又极其复杂,用常规的多项式拟合技术只能消除部分有规律的系统误差,很难完全消除它们对地图数字化坐标的影响。BP神经网络是一个高度非线性映射系统,能以任意精度逼近。结合地图数字化坐标改正的特点,本文给出了基于BP神经网络地图数字化坐标误差纠正的方法,并通过实例验证了该方法的有效性。