GNSS控制网方案优化与数据处理分析

GNSS布设平面控制网已在工程项目中得到广泛应用.获得满意的平差结果的前提条件为:①高质量的基线数据;②约束GNSS控制网的已知点精度足够高,使得GNSS控制网的整体精度不受已知点约束而有明显改变;③优化的平差方案;④科学严密的平差模型.通过对某项目GNSS控制网的布设进行优化设计,并利用不同软件对观测数据进行处理分析...     

Storm流式技术在地面气象数据处理中的应用

地面自动站气象数据的量级、观测传输频次日益增长,传输方式从传统的文本方式发展到消息传输,对数据处理时效有了更高的要求。该文提出采用Storm流式技术进行地面自动站气象数据的解码和入库,使用Spout节点连接外部数据源,将数据转化为Tuple,传递给解码Bolt、入库Bolt和DI/EI消息Bolt,分别进行实时的入库和监控,且达到灵活调整系统资源的目的。该应用与传统的简约流程对比,稳定性、处理效率、拓展性都有了显著提高。     

海洋水色遥感图像伪彩化方法的研究

分析了国内外有关信息伪彩化应用的研究现状后认为:海洋水色遥感图像的伪彩化应该是基于任务的,也只有基于任务的伪彩化才能保证伪彩化结果的准确性。基于任务的伪彩化要求必须从伪彩化相关的3个对象(信息、色彩与用户)所具有的特点出发,确定有针对性的伪彩化实现方案。在综合考虑了伪彩化3个对象的特点后,提出海洋水色遥感图像的伪彩化可以分3种方案进行伪彩化设计,每种方案都有自己的针对性、使用范围及局限性。方案1是针对对海洋信息作定量分析而提出来的,主要用于揭示海洋信息中的高频快变成分,同时兼顾揭示信息中的低频成分,被分析信息的波动幅度不大。方案2是针对对海洋信息作定性分析而提出的,不强求对信息量的准确量化,更多关心的是海洋信息相互间的关系,因此要求色标具有很高的信息表现力。方案3是方案1及方案2的补充,方案1具有定量能力,但总色差较小,对信息的解析能力有限,方案2虽然有较大的总色差,具有较好的解析能力,但只有定性能力,方案3将在保持局部区域的定量特点外,扩大整体的总色差。在伪彩化或可视化设计中,主要是关心数据信息中最引人注意的部分也即突出最重要的部分,在大多数情况下,用户对数据信息的低端及高端更感兴趣,这也是方案3中双反色调色板设计及使用的基础。3种方案的针对性设计将方便伪彩化在水色遥感信息分析中的准确、快捷使用。文章最后通过例子证明,在对海洋水色遥感信息的分析和研究中,选择3个方案中的1种或几种作适当的调整,海洋水色遥感信息可以得到较好的诠释。     

共线条件方程在建筑物比高求解中的应用

高度信息作为人工地物的重要属性信息,在军事和民用上都具有很高的利用价值。针对人工地物高度提取的发展现状及存在的主要问题,对单张航片利用共线条件方程确定人工地物比高方法的原理和技术进行了研究,并进行了实验,验证了方法的可行性。     

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基于CCGIS的三维城市模璎数据生产

立足于生产实际阐述了一种基于CCGIS的三维城市生产工艺,重点说明了三维城市模型数据生产流程和控制,并结合恩施三维信息查询系统为例对该生产工艺进行验证。     

济南市建成区扩展的时空特征及驱动力分析

以山东省济南市为例,以1979—2005年5个不同时相的遥感图像为数据源,利用遥感信息提取技术,获取了城市扩展的空间信息。结合济南市社会经济统计数据,从扩展方向、重心转移等方面综合分析了济南市建成区扩展的时空特征,并从人口、经济、地理区位、政策导向等4个方面探讨了城市扩展的驱动力。结果表明,济南市城区扩展的整体趋势是东西向的带状扩张,向东扩张明显,城市重心向东北方向转移;1979年济南市城区面积是52．7km^2,2005年达到311．6km^2,是1979年的5．9倍。     

基于ArcGIS的土地利用现状图的编制

提出了基于ArcGIS的土地利用现状图编制的整体思路,对其中关键技术的实现进行了详细的阐述。     

3S技术在堰塞湖应急治理中的应用研究

以四川堰塞湖为例,首先阐述了3S技术的特点、项目实施基本指标和项目作业技术系统;其次重点叙述了3S技术在项目实施中的技术流程,包括资料收集、地形图矢量化、矢量数据空间分析、TM遥感影像处理、野外调查建立解译标志、遥感解译、土壤侵蚀强度计算、解译成果野外校核、数据库集成等步骤.最后列举了如何利用3S技术解决危情作出的贡献.     

A natural language processing and geospatial clustering framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements

Local place names are frequently used by residents living in a geographic region. Such place names may not be recorded in existing gazetteers, due to their vernacular nature, relative insignificance to a gazetteer covering a large area (e.g. the entire world), recent establishment (e.g. the name of a newly-opened shopping center) or other reasons. While not always recorded, local place names play important roles in many applications, from supporting public participation in urban planning to locating victims in disaster response. In this paper, we propose a computational framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements. We make use of those advertisements posted on local-oriented websites, such as Craigslist, where local place names are often mentioned. The proposed framework consists of two stages: natural language processing (NLP) and geospatial clustering. The NLP stage examines the textual content of housing advertisements and extracts place name candidates. The geospatial stage focuses on the coordinates associated with the extracted place name candidates and performs multiscale geospatial clustering to filter out the non-place names. We evaluate our framework by comparing its performance with those of six baselines. We also compare our result with four existing gazetteers to demonstrate the not-yet-recorded local place names discovered by our framework.