地理国情普查中地表覆盖分类数据典型问题解析

由于地理国情普查是一个全新的、有别于其他测绘项目的新兴项目,在生产过程中难免会出现各种各样的问题。本文结合生产实际,对于地表覆盖分类数据生产过程中出现的一些特征明显、问题集中的错误进行归类解析。     

采用逻辑回归的汾河流域遗址分布研究

为了更好地指导考古挖掘和理解古人类活动,该文从汾河流域DEM数据中提取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地表曲率、距河流距离及距大遗址距离等作为自变量,利用二元逻辑回归建立流域内仰韶时期至夏商时期各时期遗址分布模型,对模型结果进行了定量分析并生成了汾河流域各时期遗址分布概率图,在此基础上对汾河流域人类文化遗址的分布特征进行研究。遗址分布模型总体分类精度较好。遗址分布模型对考古工作及古环境研究具有重要价值,可以为考古工作提供决策支持。     

地形辐射校正模型研究进展

从经验模型、物理模型及半经验模型3个方面综述了地形辐射校正模型研究的主要进展,并从模型的输入参数、前提假设条件和评价方法3个方面讨论了现有模型存在的一些问题.最后,对地形辐射校正模型的研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、图像增强或信息填充等方面恢复阴影区域信息,提高模型的校正精度,考虑引入新的数理统计方法进行精确的定量评价,并建议地形辐射校正模型研究应该更加重视阴影区域光谱信息的恢复,尤其是在地形复杂的山区.     

平稳自回归模型在高层建筑沉降预测中的应用

首先介绍了平稳自回归模型-AR(p)模型,然后将该模型应用到高层建筑沉降预测实例中,通过沉降实测数据与预测数据进行对比分析,其结果均满足精度要求,表明:AR(p)模型在高层建筑的沉降预测中具有很好的适用性。     

BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究

为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。     

基于GM(1,1)等维新息模型的矿山沉降预测

介绍了GM(1,1)灰色模型的建立过程及模型的精度评定方法,采用等维新息模型对某矿工业广场的沉降趋势进行了预测,并用残差序列建立GM(1,1)模型进行修正,通过与实测的结果对比表明,模型的预测具有较高的精度,模型可靠合理。     

海岛礁及周边复杂环境动态三维建模

对海岛礁及周边包括海浪、潮汐、潮流、温度等在内的复杂环境要素及其特点进行了分析。针对海洋复杂要素的特点,提出了适用于海洋高动态的面向可细分对象的时空数据模型,能够有效地对高动态及交互性较强的对象进行建模。以舟山群岛附近海域为例,对海岛礁及周边复杂环境进行了动态三维建模,并在Geoglobe等平台上进行了验证。实验表明,该模型对海岛礁及周边复杂环境建模有较好的实用性。     

广州市第二次全国土地调查1：2000土地利用现状图输出

标准分幅土地利用现状图制作与输出是广州市第二次全国土地调查的一项重要工作。由于国家、省没有1：2000土地利用现状图的标准或技术规程,根据我市作业模式、数据特点,制定了技术要求,开发了由建库数据到制图数据的转换程序,依据上交给国家、省的数据库成果,完成了全市十区两市10225幅图的电子数据制作,并打印纸质图件归档。     

美国促进地理信息劳动力发展的举措与启示

在全面介绍美国地理信息技术能力素质模型（ GTCM ）、地理信息职业、地理信息课程培训和认证体系的基础上,提出了要研究制定我国地理信息职业能力标准、新增地理信息职业类型、充分参考和利用GTCM模型、建立人才交流平台、加强地理信息劳动力调查研究,以促进我国地理信息劳动力和产业发展。     

基于神经网络的房地产估价研究

根据房地产估价的特点将人工神经网络引入到房地产价格评估领域,创建了基于神经网络的房地产估价模型,在对训练样本验证结果分析的基础上,对两种神经网络估价模型进行了对比分析,指出了两种网络各自的优缺点以及改进措施。