自定义空间数据格式的扩展与应用

针对商业GIS软件缺乏对自定义空间数据格式的支持能力,提出了利用OGR自定义数据源来实现GIS软件对自定义空间数据格式支持。并以ArcGIS平台为例,将OGR数据模型在数据组织、几何模型、属性信息和空间参考信息等方面转换为ArcGIS软件空间数据模型,使ArcGIS具备了访问OGR自定义空间数据格式的能力,实现了自定义空间数据格式的扩展与应用,体现了开源GIS软件和商业GIS软件协同工作能力。     

深度图像自动配准点云的方法研究

点云配准是三维激光扫描数据处理过程中不可或缺的一个环节,利用标靶进行配准是经典的手段之一,此类方案在单独扫描标靶的基础上进行半自动化配准。本文给出一种配准策略,利用中心投影原理将单站扫描的点云转换为深度影像,借助数字图像处理技术完成标靶的自动提取,拟合获得标靶中心点的坐标,并借用摄影测量学的知识实现点云的自动化配准。实验证明了本文方法的有效性。     

日本数值预报格点资料介绍及处理的几个技术问题

主要介绍了日本数值预报格点资料以及资料下载、解压、格式转换、图形生成等业务化处理过程中的关键要点和技术细节,半年多的业务运行表明,日本数值预报格点资料具有较高的应用价值.     

以虚拟地震的理论格林函数为模板搜寻小地震

搜寻小地震而得到更加完备的地震目录是地震学的基本课题.传统的匹配滤波方法用已知地震的波形与连续观测做互相关,可有效识别小地震.然而,一些地区缺乏早期观测或地震活动性低而无真实地震可做模板,造成传统匹配滤波法难以施展.使用虚拟地震的理论波形做模板可解决该问题.若使用的虚拟地震包含所有可能的震源机制,即离散地覆盖整个震源机制解空间,虚拟地震的数量将大量增加,导致计算量剧增.本研究借鉴裁剪-粘贴法(CAP)中对滑动互相关的处理方式,发展了以虚拟地震的理论格林函数为模板的匹配滤波方法(Green′s function-based matched filter,简称为GFMF),在不改变计算结果的前提下通过减少滑动互相关的次数,节省计算时间.本文将该方法应用到加州一地震序列,凭借对震源位置和震源机制的网格搜索,得到了该序列的时空分布变化特征和该区域全部中等地震的震源机制.研究结果显示,虚拟地震可以用作模板来检测小地震以解决真实模板地震不足的问题.若不对虚拟地震的震源机制进行遍历,得到的地震数量将减少70%以上.这表明本研究对震源机制遍历的相关优化是重要的.     

三维波动方程时空域混合网格有限差分数值模拟方法

常规高阶和时空域高阶有限差分方法广泛应用于三维标量波动方程的数值模拟,这两种差分方法仅利用笛卡尔坐标系中的坐标轴网格点构建三维Laplace差分算子,相应的差分离散波动方程本质上仅具有2阶差分精度,模拟精度低.本文将三维笛卡尔坐标系中非坐标轴网格点分为两类:坐标平面内的非坐标轴网格点和坐标平面外的非坐标轴网格点,系统推导出了两类非坐标轴网格点构建三维Laplace差分算子的方法,进而提出了一种利用坐标轴网格点和非坐标轴网格点共同构建三维Laplace差分算子的混合网格有限差分方法,并利用时空域频散关系和泰勒展开建立差分系数方程,推导出了差分系数的通解.相比常规高阶和时空域高阶差分格式的2阶差分精度,时空域混合网格差分离散波动方程理论上能够达到任意偶数阶差分精度,模拟精度显著提高,同时稳定性更强.频散分析表明:相比常规高阶和时空域高阶差分格式,在计算效率基本相同时,时空域混合网格差分格式能更有效地减小数值频散,减弱数值各向异性,模拟精度更高;在模拟精度基本相当时,混合网格差分格式能采用更大的时间采样间隔,计算效率更高.数值模拟实例进一步验证了混合网格差分格式在提高模拟精度和计算效率方面的...     

VLBI MK3数据库格式到NGS格式的转换

本文通过对MK3数据库的结构分析以及与NGS文件的比较，描述了从MK3数据库格式转化到NGS格式的格式转换程序DB2NGS的开发思想，并给出了一个示范结果。通过在微机上的KVLBI软件的运行证明了转换是成功的。     

《大地测量与地球动力学》参考文献书写格式

请向《大地测量与地球动力学》投稿的广大作者注意以下参考文献的著录格式，并严格按照此要求来稿!     

格式转换通用程序的建立及使用

本文介绍了PDS显微密度计数据采集的存放形式,格式转换的几种功能及其使用说明。该软件丰富了PDS现有的数据转换,基本满足PDS用户的需要。     

非同构简单无向图的计数方法

首先在正整数的所有无序划分构成的集合上定义了一个全序关系，由此将所有无序划分的全体分成一些互不相交的子集，从而得到生成所有无序划分的方法，也就得到了n顶点的全体置换格式，然后给出了由简单无向图的顶点的置换格式确定简单无向图边的置换格式的方法，最后给出了n顶点非同构简单无向图的生成多项式并给出了部分计算结果。