Interpolation with Splines in Tension: A Green''s Function Approach

Interpolation and gridding of data are procedures in the physical sciences and are accomplished typically using an averaging or finite difference scheme on an equidistant grid. Cubic splines are popular because of their smooth appearances; however, these functions can have undesirable oscillations between data points. Adding tension to the spline overcomes this deficiency. Here, we derive a technique for interpolation and gridding in one, two, and three dimensions using Green's functions for splines in tension and examine some of the properties of these functions. For moderate amounts of data, the Green's function technique is superior to conventional finite-difference methods because (1) both data values and directional gradients can be used to constrain the model surface, (2) noise can be suppressed easily by seeking a least-squares fit rather than exact interpolation, and (3) the model can be evaluated at arbitrary locations rather than only on a rectangular grid. We also show that the inclusion of tension greatly improves the stability of the method relative to gridding without tension. Moreover, the one-dimensional situation can be extended easily to handle parametric curve fitting in the plane and in space. Finally, we demonstrate the new method on both synthetic and real data and discuss the merits and drawbacks of the Green's function technique.     

海道测量数据库建设的关键技术研究

简要介绍了海道测量数据资源现状和应用服务需求及海道测量数据库建设的必要性和目标要求,总体说明了海道测量数据库的建设内容、技术架构和服务能力,深入探讨了海道测量数据库建设过程中涉及的数据库建模、数据分级存储、通用数据采集引擎、地形数据保真处理和海量离散数据网格化等多项关键技术及解决思路。最后提出了下一步工作思路和研究方向。     

基于最优插值法的Argo数据网格化实验

利用最优插值数据同化方法对Argo资料进行了网格化实验,得到了与WOA05较为一致的结果,验证了最优插值法对Argo资料网格化的有效性,并为加快开发制作适用于海洋模式和数据分析的Argo网格化数据集打下了很好的基础。     

北宋中期耕地面积及其空间分布格局重建

以北宋暖期为研究时段,依据历史文献中有关“田亩”与“户额”的记载资料,通过对赋役、户籍、土地等制度的考证,订正了北宋中期各路耕地面积和府级人口数量;并以地面坡度、海拔高程和人口密度作为影响土地宜垦程度的主导因子,网格化重建了北宋中期境内耕地空间分布格局(60 km×60 km)。结果表明：(1) 北宋中期境内耕地约7.2 亿亩,北方占40.1%,南方占59.9%;人口数量为8720 万人,北方占38.7%,南方占61.3%;境内土地垦殖率为16.6%,人均耕地面积为8.2 亩。(2) 垦殖率较大的地区主要分布在黄淮海平原、长江中下游平原、关中平原、两湖平原以及四川盆地等,其垦殖率基本在40%以上;而岭南、西南(除成都平原外)、东南沿海和山陕黄土高原等地区垦殖率较低,其垦殖率大多小于20%。(3) 耕地分布在不同海拔高度和坡度上存在明显差异,其中低海拔(< 250m)、中海拔(250~1000 m) 和高海拔(1000~3500 m) 地区的耕地分别为4.43、2.15 和0.64 亿亩,其相应平均垦殖率为27.5%、12.6%和7.2%;而平耕地(≤ 2°)、缓坡耕地(2°~6°)、坡耕地(6°~15°) 和陡坡耕地(>15°) 的面积分别为1.16、4.56、1.44 和0.02 亿亩,其平均垦殖率分别为34.6%、20.7%、8.5%和2.3%。     

高精度重力数据格网化方法比较

研究3种常用格网化方法,给出Kriging方法滞后距与变异函数的计算方法,并利用实测重力异常数据对3种方法在不同模型参数下的插值精度作比较。结果表明,3种方法的均方根差别不大,区别在于局部区域的变化。相对而言,在该区域内Kriging方法精度最高,CoKriging次之,Shepard略低。     

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基于GIS的震后修复建筑物空间分布格网化方法研究

针对传统格网化方法存在计算误差较大、计算效率较低等问题,提出一种新的方法——基于GIS的震后修复建筑物空间分布格网化方法。利用DEM数据、土地数据以及基础地理数据等,提取地形、地貌等各种影响因子。利用建筑面积总和以及土地利用分类数据进行多元线性回归建模,获取50 mm格网尺度下的建筑分布,利用POI数据与建筑空间的相关性,引入四叉树获取最高中心点集,在上述基础上构建格网震后修复建筑物空间分布模型,完成震后修复建筑物空间分布。实验结果表明,所提方法可有效降低计算误差,提高计算效率。     

“数字城市”网格化管理的部件采集和矢量化方法研究与应用

用网格化技术来管理城市,可以显著地提高管理效率,节省管理费用.部件采集和矢量化是城市网格化管理的基础工作,并为其提供基础数据.研究城市部件采集和矢量化方法,目的是为城市网格化管理提供一种高效、准确、全面的部件采集和矢量化方法,并在实际中得到应用,收到良好的效果.     

Surfer8.0在重力异常数据格网化中的应用

介绍了利用Surfer8．0软件进行重力异常数据格网化的方法,并结合重力场数据的特点,编制了相应的数据格式转换程序,直接利用Surfer8．0软件中几种数据插值方法,对陆地、山区、海洋等不同地形数据进行格网化处理,并对结果进行交叉验证和对比分析,结果表明利用Surfer8．0软件进行重力异常数据格网化的方法是切实可行的。