Approaches for comparative evaluation of raster GIS-based landslide susceptibility zonation maps

Evaluation of maps generated from different conceptual models or data processing approaches at spatial level has importance in many geoenvironmental applications. This paper addresses the spatial comparison of different landslide susceptibility zonation (LSZ) raster maps of the same area derived from various procedures.     

造山带异源浆混花岗岩理论与方法研究

1：5万花岗岩填图方法在区调工作中推广以来,在造山带花岗岩调查实践中,由于造山作用及过程的复杂性,花岗岩浆的多源及多样性,使同源岩浆演化理论及方法遇到了难题。文章在新一轮1：25万造山带试点图幅,在对同源岩浆演化理论及方法的适用性进行探索的同时,提出了异源浆混理论指导造山带内部浆混花岗岩（H型花岗岩）的填图方法。并就异源浆混花岗岩鉴别标志等作了系统总结,提出了浆混组合、浆混单元、浆混体,填图的理论方法体系;给予了浆混花岗岩明确的定义。     

成像光谱矿物填图精度兼与矿物丰度关系初探

成像光谱遥感技术在岩石矿物识别和矿物填图方面发挥着越来越大作用,而成像光谱矿物填图的精度问题一直是研究的焦点。文章利用高光谱数据HyMap对新疆东天山地区的矿物填图结果,通过引入矿物填绘分布强度的概念,探索性的分析了成像光谱矿物填图与填绘矿物丰度的关系。     

三峡水库区兴山后坝滑坡成因分析

文章通过对三峡水库区兴山后坝滑坡的地质、结构及变形特征研究以及稳定性分析,阐明了该滑坡成因和影响因素。研究发现,滑坡活动主要受地形地貌、地层岩性、人类工程活动以及降雨等因素的影响。运用剩余推力法对比分析天然及暴雨条件下不同层位的滑坡稳定性系数,得出在暴雨作用下滑坡表层滑带稳定性系数最小,不同滑带的稳定性受降雨的影响也各不相同,呈表层〉浅层〉深层的规律;这主要受滑带土的粘土矿物组分的影响。     

建立现代测绘成果管理机制的探讨

测绘资料和测绘成果的管理,是新时期国家赋予测绘主管部门的重要职责,是我国信息产业的重要组成部分。建立现代测绘成果管理机制,将测绘成果纳入信息化管理系统,最大限度地发挥地理信息资源的潜在价值,将为建设大而强、富而美的新山东提供优质高效的测绘保障服务。     

浅析省级基础测绘数据在城市建模中的应用

利用基础测绘数据中房屋数据获取和编辑的方法,探讨1:10 000基础测绘数据中的建筑物在城市地理信息服务和建模中的应用以及目前基础测绘数据与城市建模数据间的差距.     

1∶500,1∶1000,1∶2000系列数字化测绘产品的精度目标与实现

1∶500,1∶1000,1∶2000系列数字化测绘产品按其生产工艺和用途的不同其精度规格也不尽相同,但产品的精度状况始终是测绘生产部门与用户所关心的问题。本文列举了现行有关规范的相关精度指标、规格,并结合产品的用途、特点和测绘生产的实际,简要阐述精度目标的控制与实现过程,对测绘实际工作有一定的参考价值。     

浅谈西部测图工程野外测绘工作如何进行有效管理

阐述了在西部测图工程中,结合两年的野外测绘生产实践,总结出一套完整的西部测图工程野外测绘工作的有效管理模式,为西部测图的顺利实施提供可靠保障,使西部测图工程野外测绘工作的管理更加科学和高效.     

浅谈工程测量学的发展

对工程测量学的地位和应用领域,通用和专用仪器的发展,在理论和实践上进行了归纳和总结。简要地叙述了工程测量在国内外的发展情况及其发展趋势。     

Artificial neural network and liquefaction susceptibility assessment: a case study using the 2001 Bhuj earthquake data,Gujarat, India

This study pertains to prediction of liquefaction susceptibility of unconsolidated sediments using artificial neural network (ANN) as a prediction model. The backpropagation neural network was trained, tested, and validated with 23 datasets comprising parameters such as cyclic resistance ratio (CRR), cyclic stress ratio (CSR), liquefaction severity index (LSI), and liquefaction sensitivity index (LSeI). The network was also trained to predict the CRR values from LSI, LSeI, and CSR values. The predicted results were comparable with the field data on CRR and liquefaction severity. Thus, this study indicates the potentiality of the ANN technique in mapping the liquefaction susceptibility of the area.