基于GIS的矿产勘查综合预测方法研究

从信息集成，成矿条件评价和综合预测三个方面讨论了基于ＧＩＳ的矿产勘查综合预测方法，并给出了系统的概念模型和总体设计。     

空间关系及其应用

GIS中的空间关系主要描述空间对象之间的各种关系,为GIS的分析提供基本的理论和方法支持。空间关系主要包括距离关系、方向关系、拓扑关系及空间关系相似性等。从空间关系的内涵来讲,空间关系模型应该能够反映目标尺度、人类认知、目标层次、现象的不确定以及随时间变化等特性对空间关系的影响;从数学角度来看,空间关系模型必须是可形式化和可推理的,以方便操作和实现;空间关系从人们认知的角度对空间现象和目标间的关系进行建模,因而在空间数据查询、检索、空间数据挖掘、空间场景相似性评价以及图像理解等应用领域得到了广泛应用。现有GIS模型主要针对二维平面的简单对象、确定的现象进行建模,因而大多数空间关系模型只描述和推理二维平面对象和确定现象的空间关系,三维空间关系、不确定空间关系、复杂目标间的多层次空间关系推理、遥感图像空间关系的抽取、描述与推理将是未来空间关系研究和发展的重要方向。     

草场资源遥感调查专家系统模型

本文根据专家系统及草场综合分类原理研制了一个草资源遥感调查专家系统原型(GRINS)。GRIES具有与一般专家系统相同的结构,并以模块化编程。系统中设计了一个非精确推理模型以对知识和数据的不确定性与不完全性进行表示和处理。实验结果证明GRIES能充分利用各种辅助信息及专家的知识和经验进行草场资源调查,提高了影象的分类精度。通过对知识库及数据库的适当更改,GRIES还可用于植被、土地利用等遥感资源调查领域。     

Rates of Geologic Processes: Problems for an Introductory Geology Course

Geologic processes occur over a range of time scales. Introductory geology courses should provide students with an understanding of earth processes as well as the rates at which these processes operate. Three quantitative problems involving the rate of radioactive decay, the movement of groundwater pollution, and the rate of erosion in the Himalayas are described. These problems require students to graph data, understand units and orders of magnitude, manipulate equations, and put numerical answers into a broader geologic context.     

火山活动对全球气候变化的影响

火山活动是影响全球气候变化的重要因子之一.强烈的火山喷发会向大气圈排放大量的火山灰、水蒸气和SO2等气体,尤其是SO2能在平流层中形成气溶胶,并停留很长时间,减少太阳对地表的辐射量,影响局地或全球气候.地质历史记录表明,火山活动与气候冷期有密切的联系,现代观测和模拟资料也显示火山活动后的一年至几年内,火山周围地区甚至全球产生不同程度的降温.现有研究表明,在火山喷发的活跃时期,火山气体喷发物对地球气候系统的影响程度可能超过CO2等气体产生的温室效应.     

A capability matching and ontology reasoning method for high precision OGC web service discovery

Finding the right spatially aware web service in a heterogeneous distributed environment using criteria such as service type, version, time, space, and scale has become a challenge in the integration of geospatial information services. A new method for retrieving Open Geospatial Consortium (OGC) Web Service (OWS) that deals with this challenge using page crawling, link detection, service capability matching, and ontology reasoning, is described in this paper. Its major components are distributed OWS, the OWS search engine, the OWS ontology generator, the ontology-based OWS catalog service, and the ontology-based multi-protocol OWS client. Experimental results show that the execution time of this proposed method equals only 0.26 of that of Nutch's method. In addition, the precision is much higher. Moreover, this proposed method can carry out complex OWS reasoning-based queries. It is being used successfully for the Antarctica multi-protocol OWS portal of the Geo-Information Web Service Portal of the Polar.     

A spatio-temporal ontology for geographic information integration

This paper presents an axiomatic formalization of a theory of top-level relations between three categories of entities: individuals, universals, and collections. We deal with a variety of relations between entities in these categories, including the sub-universal relation among universals and the parthood relation among individuals, as well as cross-categorial relations such as instantiation and membership. We show that an adequate understanding of the formal properties of such relations – in particular their behavior with respect to time – is critical for geographic information processing.

The axiomatic theory is developed using Isabelle, a computational system for implementing logical formalisms. All proofs are computer verified and the computational representation of the theory is available online.     

采用决策树算法进行居民地自动综合

借鉴人工智能领域中的机器学习研究成果,提出一种采用决策树算法进行居民地智能选取的新方法。将制图专家对居民地综合的结果作为参照,对其进行结构化描述并构建和转化为案例库;采用决策树算法对案例库中的案例进行分类,把制图综合问题转化为分类问题,从案例库中归纳出if-then规则,进而指导同类居民地的自动综合。试验验证,算法能够较好地还原专家的选取规律,在同类型的居民地自动综合试验中取得了良好的效果。     

两种基于贝叶斯点估计理论的多声源定位方法研究

海洋环境参数失配是制约匹配场定位性能的主要因素之一。为了克服环境失配,本文基于贝叶斯理论,将环境参数与声源的距离和深度一起作为未知量进行反演。然而在进行多声源定位时,反演参数的维数几何增长,极大地增加了反演问题的复杂性和计算量。为此本文将声源强度和噪声方差表示成其极大似然估计值,从而将这些参数进行隐式采样,大大降低了反演的维数和难度。文章比较了两种贝叶斯点估计方法,最大后验概率密度方法和最大边缘后验概率密度方法。最大后验概率密度方法的解是令后验概率密度取得最大值的参数组合,可以利用优化算法快速获得。最大边缘后验概率密度法将其他参数积分,得到目标参数的一维边缘概率分布,分布的最大值为反演结果。该方法得到最优估计值的同时可以获取参数估计的不确定信息。在环境参数和声源参数都未知的情况下,利用蒙特卡洛法在不同信噪比情况下对两种声源定位方法进行分析,实验结果表明：(1)对于敏感参数,如声源距离、水深和海水声速,最大边缘后验概率密度法比最大边缘后验概率密度方法的性能好。(2)对于较不敏感的参数,如海底声速、海底密度和海底声衰减,当信噪比较低时,最大边缘后验概率密度方法能较好地平滑噪声,从而比最大边缘后验概率密度法具有更好的性能。由于声源距离和深度是敏感参数,研究表明最大边缘后验概率密度法提供了一种在不确知环境下更可靠的多声源定位方法。