Comparison of Drags on Fish Cages of Different Shapes

1 .Introduction Commercial fishfarming in net cages is becoming widespread around the world as an importantsource of food.In PRChina ,mostfishfarmingtakes placeincalmcoastal areas .Fishcages work wellat these sites becausethe environmental forces are usua…     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

数值模拟技术在海坨子油田开发调整研究中的应用

讨论分析数值模拟技术在海坨子油田开发调整研究中的思路和方法,采用美国Landmark公司VIP2003．4版本数值模拟软件包进行模拟研究,通过参数准备,静、动态拟合,模拟出海坨子油田海S9—11井组1—9砂组各小层剩余储量大小及不同阶段流体饱和度分布,结合可视化技术形象描述了海坨子油田剩余油变化规律及潜力区,在此基础上预测不同井网加密方式开发指标,并优选出最佳方案,为海坨子油田下步开发调整提供了重要依据,取得了较好的效果。     

南汽试车跑道精密施工测量

介绍采用微型短边线形三角控制网、强制归心技术、独立前方交会成功的、高质量、高精度、高效益完成南汽试车跑道精密施工测量，希望能为类似工程测量提供一定的参考。(摘要修改)     

新疆伽师及邻近地区现今地壳形变的GPS监测与研究

利用高精度数据软件对伽师及邻近地区的GPS监测网观测数据进行计算分析(基线精度达到了 10 - 8～ 10 - 9) ,获得了该地区的现今地壳形变速率图 .结果表明 ,伽师及邻近地区在印度板块的推挤作用下 ,地壳正快速缩短变形 ,主压应力为近南北方向 .各地块运动速率不同 ,平均应变率为 0 .0 4× 10 - 6 /a .     

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK CORRECTION OF ROUGH ERRORS OF OBSERVATIONS*

In the context of tower measured radiation datasets.following the correction principle meeting a diagnostic equation in data quality control and in terms of a technique for model construction on data and ANN (artificial neural network) retrieval for BP correction of radiation measurements with rough errors available,a BP model is presented.Evidence suggests that the developed model works well and is superior to a convenient multivariate linear regression model,indicating its wide applications.     

MATLAB及其在重力基点网平差中的应用

MATLAB作为最优秀的数学软件之一，在国内外工程技术界产生愈来愈大的影响，其强大的数据计算和图形显示功能尤为突出。复杂的物探重力基点网平差计算通过用MATLAB的矩阵计算功能，变得简单易懂。而编制的MATLAB的M文件程序，计算快速准确。相信MATLAB在物探数据处理工作中将发挥重要的作用。     

A comparison of three image-object methods for the multiscale analysis of landscape structure

Within the conceptual framework of Complex Systems, we discuss the importance and challenges in extracting and linking multiscale objects from high-resolution remote sensing imagery to improve the monitoring, modeling and management of complex landscapes. In particular, we emphasize that remote sensing data are a particular case of the modifiable areal unit problem (MAUP) and describe how image-objects provide a way to reduce this problem. We then hypothesize that multiscale analysis should be guided by the intrinsic scale of the dominant landscape objects composing a scene and describe three different multiscale image-processing techniques with the potential to achieve this. Each of these techniques, i.e., Fractal Net Evolution Approach (FNEA), Linear Scale-Space and Blob-Feature Detection (SS), and Multiscale Object-Specific Analysis (MOSA), facilitates the multiscale pattern analysis, exploration and hierarchical linking of image-objects based on methods that derive spatially explicit multiscale contextual information from a single resolution of remote sensing imagery. We then outline the weaknesses and strengths of each technique and provide strategies for their improvement.     

精化区域大地水准面若干问题的探讨

对精化区域大地水准面的一些问题进行了探讨 ,以便有关单位在精化区域大地水准面时进行参考。     

多时相Radarsat数据在广东肇庆地区稻田分类中的应用

将1996年获取的4个时相的Radarsat图像用于广东肇庆地区的稻田分类试验,结果表明,多时相Radarsat数据对水稻类型的识别精度较高,而且稻田的轮作规律容易推测出来。本文系统地介绍了这一试验研究的最新进展,探讨了神经网络分类方法在SAR图像处理中的应用潜力和Radarsat数据在中国南方水稻监测中的最佳时相选择和有效分辨率问题。