网格技术在地理信息服务的应用研究

分析了GIS的最新含义已经由初期的地理信息系统,经过地理信息科学到如今的地理信息服务,阐述了地理信息服务在当今社会中的重要性,结合网格技术的发展现状和在GIS领域的应用,说明了网格技术的地学解释。对网格GIS的应用现状、存在问题和技术路线及其与WebGIS的区别与联系做了分析探讨,最后展望GridGIS的研究方向。

吉林省西部主要湖泊的水化学特征及其水质评价

在吉林省西部6个主要湖泊中采集52套样品,对水中主要阴阳离子、Pb、Zn、Cu、As、Ni、Co、Ni、Fe、F等微量元素和酚、氰等有机物进行了测定,确定了水化学类型,探讨了水中溶质的来源,并对水质进行了评价。得出查干湖、向海水库、龙沼、牛心套堡泡等的水化学类型为HCO3-Na型,月亮泡的水化学类型为HCO3-Ca型;大布苏湖的水化学类型为Cl-Na型。吉林省西部的湖水中F含量普遍较高,均超出了国家渔业用水水质标准。

基于遥感信息的土地资源可持续利用研究

遥感信息是对自然界的反映,它具有宏观、动态、准确、快速的优点,可以及时提供动态数据。基于遥感信息,对吉林西部土地资源利用状况进行调查,运用主成分分析法,可以不损失或很少损失原有的信息,将原来个数较多而且彼此相关的变量转换为新的个数较少而且彼此独立或不相关的新变量。对土地资源可持续利用进行定量分析研究,指出土地利用中存在的问题,并提出吉林西部土地资源可持续利用发展模式。

基于GIS的城市防震减灾信息系统设计

本文以地理信息系统系列工具软件为开发平台,采用先进的计算机数据库管理技术和可视化技术,设计了城市防震减灾信息系统,为政府部门进行城市震前、震时、震后的科学管理提供有力的辅助工具,为提高城市综合防震能力提供有效手段。文章采用了系统化设计思想,阐述了城市防震减灾信息系统的组成及其功能,并详细介绍了基础数据库的构建过程。

结合矢量量化的SPIHT算法用于多光谱图像压缩

针对多波段遥感图像纹理复杂丰富、局部相关性较弱的特点,提出了结合矢量量化的SPIHT压缩算法。将经过小波变换后的遥感图像谱间相同位置的系数聚集构成矢量,根据高频子图的局部块纹理强弱进行自适应性的量化。使基于标量的SPIHT算法能够方便的处理矢量,有效去除数据间各类相关。实验表明,该方法对多波段遥感图像的压缩可以收到良好的效果,且算法具有良好的实时性,对单幅图像的压缩比和峰值信噪比(PSNR)均优于普通的二维SPIHT算法。

GPS RTK在高速公路定线测量中的不确定性研究

阐述了空间数据的不确定度及其在点位放样中的体现.结合丹-锡高速公路项目的定线测量,使用Trimble 5700型双频GPS接收机,在保障观测条件的情况下,利用GPS RTK技术重复放样点位.经过对检测结果分析,得到实际综合不确定度为1.4 cm.测量结果表明,只要方法和措施得当,并严格按照技术规范操作,RTK技术完全可以满足高速公路定线工程的需要.

基于四叉树分割视频对象的可伸缩编码算法

提出一种利用多级树集合分裂算法(SPIHT:Set Partition In Hierarchical Trees)作为基于四又树分割视频对象(Video object)的编码和解码的核心技术,从而实现了基于对象渐进传输、可伸缩性编码方法。实验结果表明,该算法在相同的比特率下,可以得到比SPIHT更好的主观恢复图像,提高了基于ROI编码的效率。

基于深度学习的位场边界识别方法

边界识别是位场数据处理中极为重要的一种技术,现有的边界识别方法属于无监督式机器运算,其识别精度与地质体的空间分布存在很大关系,尤其是对深部复杂异常体的识别存在边界模糊的特点.为了进一步提高边界识别的精度,受深度学习卓越非线性映射能力和监督式学习优点的启发,本文提出了基于深度学习的位场边界识别方法,深度学习网络结构是一种融合了多尺度特征和全局注意力机制的密集跳跃连接网络(PFD-Net).该网络结构首先以改进的U-net为骨干网络获取位场边界特征信息,然后在嵌套的标准卷积模块之间进行密集跳跃连接来缩减编码阶段到解码阶段的语义鸿沟,以及减少训练阶段梯度消失等问题,随后再采用全局注意力机制模块将多尺度的高低层特征信息进行融合,以此进一步加强边界的全局及细节定位.模型试验表明,PFD-Net网络能够准确识别出异常体的边界信息,且对于含噪声数据,其预测结果的质量不会降低,该网络表现出较强的泛化性和鲁棒性.最后将本文方法应用于藏东南某铁路隧道西段的航空磁测数据,取得了良好的边界识别结果并能够获得更多的构造信息.