云的立体观测研究进展

对云的立体观测的研究历史做了回顾,按照具有代表性的观测平台的变化划分了4个发展阶段,分别予以介绍,内容包括典型平台、技术途径和特点、同步精度、云高指定精度等。重点介绍了双星联合观测的云高指定技术,分析了关键技术和可能存在的问题,为技术实现做了较好的准备。     

动态矿区DEM生成方法及其在土地复垦中的应用研究

首先根据我国矿区土地复垦工作中存在的不足,通过研究提出"动态土地复垦"的概念,并确定了动态土地复垦方案制定的数据基础——动态矿区数字高程模型。动态矿区数字高程模型应该包含煤矿生产对地表的累积影响结果数据和地表的原始地形信息,开采沉陷预计结果可以提供前者,地面测量可以提供后者,经过数据处理可以按时间间隔生成描述塌陷区的一系列数字高程模型(DEM)(准动态),然后运用DEM的空间分析技术提取塌陷区在不同时间段的土地破坏类型、范围和位置数据,并根据这些数据进行动态土地复垦方案决策数据的提取,经实例验证该方法可行。     

ESDA支持下的GPS高程转换模型研究

基于探索性空间数据分析(exploratory spatial data analysis,ESDA)及Kriging插值理论,提出了顾及高程异常空间变异性的GPS高程Kriging拟合模型。根据逐步比较法的思想,将影响Kriging插值的因子进行组合,得到5种典型建模方案。通过分析比较方案的误差,确定ESDA支持下的高程转换最佳模型ESDA-K。以某测区的高程异常数据为例,进行ESDA-K和神经网络等不同拟合方法的比较分析。结果表明,ESDA-K模型的精度优于其他方法,而且精度稳定,克服了传统方法的局部振荡、过学习、易陷于局部极值等不足。     

UKF算法及其在GPS卫星轨道短期预报中的应用

分析了GPS卫星预报星历,在比较分析EKF和UKF优缺点的基础上,将UKF引入GPS卫星轨道预报研究中。数值模拟和结果分析表明,UKF方法预报更稳定,能有效地提高轨道预报精度和稳定性。     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

动态最小二乘支持向量机学习算法

针对大样本集的训练问题和动态训练样本的模型更新问题,提出了动态最小二乘支持向量机学习算法。该算法充分利用已建好的模型,逐渐加入新样本,并可删除位于任何位置的非支持向量,避免了矩阵求逆运算,保证了算法的高效率。大坝变形及电离层延迟两个时间序列的预报实例表明,该算法具有计算时间短、预报精度高的特点。     

星载加速度计的动力法校准

通过模拟轨道,利用动力法对星载加速度计校准进行了研究。用不同参考重力场模型获得的校准参数分别重新积分卫星轨道,与模拟轨道的差异最大可达m级。结果表明,参考重力场模型误差对加速度计校准的影响不可忽略,在校准加速度计的同时应解算重力场模型,以削弱模型误差的影响。     

高速铁路地基黄土微结构的分形研究

基于分形理论,结合Photoshop等图像分析处理软件,在图像处理过程中选择适当的阈值,本文对郑州-西安客运专线地基黄土在动荷载作用下变形前后的孔隙微观结构进行分形研究.研究表明,黄土孔隙微观结构具有分形特征,揭示了黄土孔隙分形分维同孔隙比之间有近似直线的关系,且孔隙微结构分形分维越大,土体强度越大,反之越小.     

基于工作流技术的动态GIS服务链研究

提出了一种基于工作流技术的动态GIS服务链的实现方法,该方法使用抽象GIS服务组合服务链,由GIS服务动态选择机制将抽象服务映射到具体服务,并结合工作流技术,将工作流描述语言描述的GIS服务链流程送入工作流引擎,由工作流引擎管理和监控服务链的运行。     

岩层阻水性能及自然导升高度研究

在沉积、成岩或者构造运动过程中,由于含水层内超压流体引起围岩爆裂导致流体在弱渗透层或者隔水层中导升,形成含水层的自然导升带。影响岩层阻水性能以及导升高度的因素有:构造、地应力、岩层渗透性和力学特性及其物理化学性质、水压力等。实验表明:初始水头压力越大,水头衰减速率就越大;水头压力损耗随着介质的渗透系数增大而减小。实际观测表明:泥岩、粉砂岩、中砂岩、灰岩的阻水性能由大到小,而导升高度则由小变大。通过实验和实际观测总结出流体3种导升机制:局部关键层整体破断裂缝、欠压实带中的壳破裂裂缝和水力压裂裂缝。