三次样条函数在海洋水文资料整理中的应用

本文引入三次样条函数插值法,并尝试用于海洋资料处理。根据渤海及北黄海部分海洋站的历史资料进行了试验。用SHARP—PC—1211袖珍计算机进行计算,并将资料处理的结果与传统的过程曲线法订正值作了比较。结果表明,二者之间的误差不大,而样条函数拟合更好。作者认为三次样条函数插值法是可行的,在处理海洋资料时间序列中是有效的。在有温跃层的地方,如何应用,本文也给出了必要的说明。     

北京：赴舟曲调查队勘查57处地灾点

6月7日,北京赴甘肃省舟曲县地灾调查队提前两天完成野外地质调查任务,现已转入室内资料整理和汇总阶段。本次野外调查共走访了全县22个乡,深入48个村,对震后发生险情报险的57处地灾隐患点进行了全面调查和勘查,其中滑坡41处、泥石流4处、崩塌6处。舟曲县地形地貌复杂,地灾频繁程度居中国三大地灾高发区之首。由于山高路险,海拔最高达4000多米,很多区域汽车根本上不去,只能靠队员步行和攀登。     

浙江省实施《地质资料管理条例》办法

《浙江省实施〈地质资料管理条例〉办法》,是全国第一个省级地质资料管理规章,《办法》的颁布实施,对我省地质资料管理工作和管理职能延伸,特别是在进一步加强工程建设项目地质资料的管理及监督和保护与利用等方面,将起到积极的推动作用。     

瑞安市 农用地定级估价工作成果通过验收

11月12日,瑞安市农用地定级估价成果在杭州通过国土资源部组织验收。作为全省8个试点县（市）之一。3月份以来,瑞安市国土资源局成立领导小组,组织开展工作,确定技术合作单位,先后开展基础资料图件搜集、样点和实地调查、内业数据处理、成果汇总、图件制作和数据库建设,历时15个多月,     

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.     

GPS技术在山区石油地震勘探测量中的应用

针对GPS技术在山区石油地震勘探测量中的工作方式,结合2007年度南盘江一桂中地区二维地震大剖面资料采集应用GPS的工程实例,介绍GPS技术应用的新进展。通过GPS静态测量和应用RTK技术放样物理点,从测前准备、数据处理、精度分析等方面,阐述提高作业精度、有效进行质量控制的方法,旨在最大限度地发挥GPS技术在山区施工中的作用。     

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.     

江苏测绘局与林业局共建共享

江苏省测绘局与江苏省林业局在南京签署协议,建立长期友好、规范合理的成果资料共享合作机制。江苏省测绘局向江苏省林业局提供江苏省测绘成果资料,用于江苏省林业局实施全省林业调查及森林资源管理系统建设;江苏省林业局向江苏省测绘局提供有关森林资源信息资料,用于江苏省基础地理信息数据库的更新。双方建立起稳定的成果资料交换机制。     

基于钻孔数据的三维地质建模与可视化研究

三维地质模型能够完整准确地表达复杂地质现象的边界条件及地质体内含的各种地质构造,直观地再现地质单元的空间展布及其相互关系,最大限度地提高地质分析的直观性和准确性,因此三维地质建模已引起地质、采矿、岩土工程等诸多领域的日益重视。笔者在综合考察多种建模方法的基础上,结合工程实践,提出了一种实用的工程地质三维建模实施方法。该方法以钻孔资料和地质剖面数据为三维地质建模的源数据,允许用户手工修正模型剖面地层分界线,从而实现对建模过程的干预和控制,克服了单纯依靠钻孔数据建模结果不精确且难以修正的问题。最后,通过一个研究实例展示了该方法的实际建模效果。     

激光扫描点云图像背景交互式滤除

激光扫描系统获取的数据中包含了大量背景信息,给信息提取和表面重建工作带来严重影响,需要有效滤除。依据空间点与平面的位置关系,提出了针对车载激光扫描点云图像背景信息滤除的有效方法,并以OpenGL为工具,开发了一系列点云数据处理工具,能快速、直观、准确地滤除无用背景信息,完整地保留有用的前景信息,从而为大规模三维场景快速重建提供保障。