“辽阔的疆域”一节教学设计

地理课程标准指出：“构建基于现代信息技术的地理课程。在课程内容选择、教学方式方法改革和教学评价中，要充分考虑现代信息技术的影响，为发展学生自主学习意识和能力创造适宜的环境。”本节课以现代信息技术作为平台，结合学生已有知识经验，采取任务驱动方式展开教学。教学过程中，运用学习软件，分析我国地理位置、比较国土面积大小并进行评价，提高辩证分析地理事物的能力；网络搜索，检索有效信息，全面认识我国蓝色国土，增强海洋意识；     

高温燃烧水解-离子选择电极法测定煤中氟

高温燃烧水解-离子选择电极法测定煤中氟,具有灵敏度高、重现性好、干扰少等优点,在测量过程中多注意水解温度、水解时间、氧气通量及试液的pH调节等因素,可以得到更准确、可靠的测量结果。     

巢式监测井成井技术

从巢式监测井选用的材料、巢式监测井的安装、巢式监测井安装时注意事项、巢式监测井的清洗取样、以及在地下水污染监测方面的实际应用做了简单介绍，为地下水污染监测提供了一种新的参考。     

改进微粒群算法在梯级电站长期优化调度中的应用

微粒群算法是一种简洁高效的智能优化算法，但基本算法容易陷入局部最优，并且搜索精度不高。本文在基本算法的基础上引入锦标赛选择机制和自适应惯性权重因子，提出了改进微粒群算法（MPSO）。将MPSO算法应用到黄河上游梯级电站的长期调度中，并与动态规划法和基本算法的调度结果相比较。实例表明了MPSO算法的有效性和可靠性，从而为梯级电站水库（群）长期优化调度提供了一种新的、有效的优化方法。     

高光谱数据的降维及Tabu搜索算法的应用

在高光谱影像的分类过程中,如何有效地降低特征空间的维数,又能保证原始数据所包含的丰富地物信息是一项十分重要而繁琐的工作。深入分析了这种降维的必要性,并针对当前常用的降维方法存在的问题,提出了运用Tabu搜索算法获取对分类最为有利的特征波段的思想。考虑到高光谱数据的特点,指出了算法运行中应该注意的若干关键参数设置问题。实验表明,Tabu搜索算法在求解质量和执行效率方面都有着良好的表现,可以用于高光谱数据的降维处理。     

土地利用变更调查中的遥感影像处理

以沈阳市规划和国土资源局2005年的土地利用变更调查为例,阐述遥感影像数据在被应用前的选择、分析与评价、预处理、增强处理和多源融合处理.     

结合样本自动选择与规则性约束的窗户提取方法

针对窗户内部结构性与分布规则性等特点,提出了一种结合样本自动选择和分布规则性约束的窗户提取方法。首先,利用模板匹配对选取的单个窗户样本进行拓展,自动选择一定数量的正负样本;其次,利用自动选择的样本对JointBoost分类器进行训练,并对建筑物立面影像进行窗户提取;最后,建立包含窗户走向线、倾向线、兴趣点和相似度4个要素的窗户分布规则性模型,并利用规则性模型约束对提取结果进行优化,得到最终窗户提取结果。在复杂背景、复杂窗户结构及存在透视变形的建筑物影像窗户提取实验中,该方法均有较好的检测率与正确率。     

气溶胶光学厚度估测中的LASSO特征选择方法

气溶胶光学厚度估测中通常利用遥感信息构造的多种特征属性作为输入,然而,这些属性中常常存在数据噪音、相互关联性和缺失值,从而降低了估测精度和估测强健性。针对这个问题,基于最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage selection operator,LASSO）方法和气溶胶光学厚度反演的先验知识,提出了一种针对遥感卫星观测的高维数据进行特征选择的方法,利用2009年4月2日至2011年4月1日2 a间与全球197个气溶胶地基自动观测网站点时空同步的MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）遥感数据,采用常用的人工神经网络作为估测模型进行实验分析,表明该方法能结合反演先验知识对多种异质遥感属性进行分组,通过组间迭代保留关键特征,去除冗余属性,有效进行特征选择,从而显著提高气溶胶光学厚度的估测精度。     

高密度电法用于硅化木勘查的试验

高密度电法作为广泛地用于硅化木勘探的物探方法中的一种。研究其在硅化木勘探中反应出的各种特性,对该方法在实际应用有重要的指导意义。本实验在高密度方法的各阶段中选择不同参数进行试验,并将所得的结果进行分析与比较。本实验最终确定了高密度这一方法在该地区硅化木勘探中较为合适参数选择,同时也探讨了此方法对于硅化木勘探的优点与不足。