简介：针对当前水深自动选取中水深点与岸线的协调匹配问题,提出了一种与岸线协调的水深自动选取方法。通过分析资料水深点与岸线的平面位置关系,提取出与岸线协调的待选水深点;从航海安全角度考虑,优先选取浅水深点;在此基础上,分别定义水深点与岸线弯曲处、平直处的协调度,并建立协调度评估模型;通过定量计算协调度,选取出与岸线协调匹配的水深点。实验结果表明,所提方法能在岸线弯曲处优先选取出协调的水深点,同时能保证在岸线平直处附近所选取的水深点分布合理;所提方法能够较好地考虑水深点与岸线的图上位置关系,避免水深注记中断岸线、水深注记＂上陆＂的情况出现。

简介：目前,海图面状要素注记字级的确定通常取决于海图制图资料,需要人工判定,工作效率低、注记字级很难保持协调统一的问题.以海图上的岛屿和群岛为例,从模拟人脑思维的方式出发,通过对已出版海图上大量岛屿和群岛的图上面积计算及相应字级的统计分析,构建了面积与注记字级关系模型,并将这一关系模型应用到面状要素注记字级的自动确定中.实验表明,该方法根据海图面状要素图上面积的大小自动给出了合适的字级,保持了整幅海图注记字级的协调统一,且执行效率较高.

简介：我国高分系列卫星数据因具有重访周期短、价格低廉、精度较高的特点,在矿山开发监测工作中得到了广泛的应用。本文在深入了解高分二号卫星数据特征的基础上,以甘肃永登县为例,利用机器学习模型中支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)自动提取矿山开发信息,在处理的遥感影像上进行样本采集,借Matlab平台对样本及影像数据进行归一化、降维处理(PCA)。利用SVM模型进行信息自动提取过程中,选取径向基核函数(RBF),运用量子粒子群算法进行参数寻优,最终对提取结果进行野外调查。查证结果表明利用SVM模型进行矿山开发信息自动提取是可行的。该研究为国产数据在矿山监测应用中提供了新的思路。

简介：针对目前省级气象业务中出现的站网信息管理问题进行了总结,以元数据信息变更最为频繁的区域自动站为典型示例,对造成这些问题的原因进行深入分析,同时在技术和管理层面提出应对措施,为省级气象部门高效管理站网信息提供参考。