松潘地区岩金统计成矿予测中泛克立格法的应用

川西北地区是国内重要的岩金普查靶区。本文对松潘地区的地质特征,泛克立格法原理,及在本区的应用情况作了介绍,对主要计算步骤,给出基本结果,对计算获得的有意义异常区,进行地质解释,并将此方法与趋势面分析进行对比。     

Word2003文档中插入AutoCAD2004图形的三种方法

对于测绘技术人员来说,需要编写设计书、技术总结、监测方案等测绘类文档。利用Word2003自带的绘图工具,远远不能满足要求。介绍了“利用复制＋粘贴工具”、“转换图像格式”、“使用插入对象”三种方式在Word2003文档中插入AutoCAD2004图形的三种方法,     

农用地转用计划台账填报说明

1．农用地转用计划使用情况统计表一套三张表，由各省、自治区、直辖市国土资源部门按季度填报，于下一个季度第一个月10日前报送国土资源部规划司。第二季度及其以后季度报表应保留前面季度的数据，并进行数据合计。     

大数据时代的智慧城市

城市是人类文明进步的重要标志,是社会物质和精神财富生产、积聚和传播的中心,城市化是实现国家现代化的一项重要任务。当今,人们都在谈论"大数据",全球信息化已迈入"大数据时代",地球表层的几何特征、物理特征和属性特征,城市的所有物理设施、系统、大气、水质、环境,人的行为、位置甚至身体、生理特征,等等,都成了可被感知、记录、存储和分析的数据。几乎没有什么大数据是不需要和不可以同地理空间数据集成融合并实时动态可视化的。大数据带来的信息风暴正在变革人们的生活、工作和思维,必将开启一次重大的时代转型,即思维变革、商业变革和管理变革。《测绘科学》曾在2014年第一期对李德仁院士做过专访,李院士就智慧地球时代的测绘地理信息学科建设以及位置云、遥感云、视频与GIS融合以及空天地一体化传感网等方面给我们系统展示了智慧地球。2014年2月28日上午,中国工程院院士、地图学与地理信息工程专家、解放军信息工程大学教授王家耀应中国测绘科学研究院邀请,作了:《"大数据时代"的到来与"智慧城市"的兴起》的报告。之后《测绘科学》编辑部对王家耀院士进行了专访。王院士从城市信息化建设入手,围绕大数字时代的智慧城市建设可持续发展需求,回答了什么是"智慧城市"的概念,以及对为什么要建、建一个什么样和怎样建设智慧城市等问题做了精彩的阐述。     

浅析土地信息系统的数据特征

土地信息系统所处理的对象是空间数据源,包括图形信息、属性信息与声像信息,这些信息来源于土地利用现状调查、土地测量、土地登记、土地统计和土地资源的动态监测等。土地信息系统的建立,要按照现行的土地管理制度,满足有关的规程与规范的要求,以数据录入、数据存储、数据处理及信息成果的输出等方面需要具备以下基本特征。     

大量进口煤涌入我国,是喜是忧?

2012年,我国累计进口煤炭2.9亿吨,进口量达到历史最高水平,居世界第一,超位居第二位的日本近亿吨。据我国海关部门日前提供的最新数据显示,2012年,我国累计进口较2011年增加1.076亿吨,同比增长59%。也是在这一年5月份之后,煤炭价格快速下行,煤炭库存增加,煤炭企业经营困难。除了需求放缓和产能释放外,进口煤增加的冲击是重要原因。究     

南极GPS数据质量分析

以多路径误差和电离层延迟为评价指标,利用TEQC软件和QCVIEW软件对南极埃默里冰架、内陆冰盖、纳拉峡海湾、拉斯曼丘陵的实测GPS数据以及部分IGS站点的数据进行了数据质量分析,得到结论： 1)在同一站点上,L2上的多路径误差总比L1上的多路径误差要大;2)在南极不同环境下的多路径误差不同;3)纬度和太阳活动剧烈程度是影响南极地区GPS数据电离层延迟大小的两个重要因素。     

地面综合观测要素状态监测及报警软件研究

为推进气象现代化,地面气象综合观测在智能化、自动化方面进行了大量的研究工作,并取得了显著的成果。因受到自然环境、设备状态、网络情况等影响,观测要素数据易出现异常,且台站业务人员无法24 h不间断监测地面综合观测软件,在设备故障、数据异常等情况发生时易导致市县级地面综合观测不能第一时间发现问题,影响故障点的及时排查和维修。基于此现状,运用“互联网+”模式,通过对地面综合观测要素状态监测及报警软件研究,在观测要素数据逾限、缺测及数据质控异常时红灯提示并发送短信给保障人员报警,实现地面气象观测要素数据的智能监控,切实提高基层装备保障及时性,更好的为气象信息服务与气象分析预测提供可靠的基础数据。     

基于信息化时代的遥感数据存档路径研究

信息化时代的发展,新技术革命正逐步改变着传统工业化的发展格局,遥感数据在土地覆盖监测、森林覆盖监测、草地覆盖监测以及湿地资源监测等方面具有不可忽视的重要作用.信息时代,实现遥感数据存档、共享、资源开发利用是当前考虑的重点问题.本文主要阐述信息时代遥感数据存档的必要性,分析当前遥感数据存档面临的主要问题,并提出适应社会生...     

欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为：①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。