数字城市整体构架与关键技术

探讨了数字城市的基本概念,论述了数字城市的多层次系统构成以及空间网络结构体系,指出在系统构成上,数字城市可划分为基础层、专题层和综合层等多层次结构;在空间框加相,数字城市可采取集中式与分 工相结合的网络体系结构,地理信息系统、遥感、虚拟现实、网络和多嫖体及数据库等多种技术的高度集成与应用,是实现数字城市的关键。     

断层相互作用产生同震库仑应力改变分布图像

讨论了同震库仑应力改变的基本含义,以及基于静应力位错理论求解同震库仑应力改变的边界元方法,对与发震断层相互平行和相互垂直两种典型构造模式下,断层相互作用产生的同震库仑应力改变进行了数值模拟研究,分别获取了相应条件下的同震库仑应力改变空间分布图像.结果表明:不同构造模式的断层相互作用,其产生的同震库仑应力改变分布图像存在较大差异,在分析和评价断层相互作用产生的同震库仑应力改变,及其对活动断层地震危险性的影响时,应该充分考虑待评价断层与发震断层之间的空间几何关系、断层的性质和产状等特定的构造条件.     

基于BP人工神经网络的分布式降雨量插值估算

将人工神经网络应用到降雨量插值研究中,综合考虑影响降雨量的多种因素.提出并构建了基于隐含层节点数可调节的BP人工神经网络降雨量插值模型.应用该插值模型估算湖北省宜昌地区的一次大到暴雨天气的降雨量分布情况.研究结果表明:采用BP算法分别对3组样本数据进行插值得到的平均相对误差为37.71%,远远低于采用距离反比加权法插值估算的平均相对误差52.71%,精度提高了15%.当隐含层节点数为6,即BP神经网络采用3-6-1的模型结构时,估算的误差精度最佳,其平均相对误差为30.33%.     

基于ASTER数据和空间误差分析的SRTM无效区域填充

提出了利用ASTER数据，通过分析两种数据高程差异的空间分布特点，从而进行SRTM无效区域填充的方法．该方法首先对ASTER数据进行预处理，然后计算两种DEM数据的高程差异。并利用ASTER数据的地形因子。通过协同克里金方法对高程差异进行空间插值，得到SRTM无效区域内两种数据的高程差异，并在此基础上对ASTER数据进行变换，从而对SRTM无效区域进行填充．计算结果表明该方法可以提高填充结果的精度。是一种有效的SRTM无效区域填充方法．     

SRTM无效数据填充方法在数字河网提取中的应用

为验证最新全球免费高分辨率航天飞机雷达地形测量任务(SRTM)数字高程模型(DEM)数据在水文学中的应用效果,以湖北省清江流域为例,利用SRTM数据进行了流域数字河网提取,通过与数字化地形图DEM提取的数字河网比较,指出SRTM数据中普遍存在的无数据区域是其进行水文分析的最大障碍,常用的SRTM无数据区域填充方法会使河道高程出现较大误差,导致提取的数字河网出现偏差.为解决上述问题,提出了在实际数字化河网限制下的SRTM数据无数据区域填充方法,计算结果表明,利用该方法处理后的SRTM数据更符合实际情况,提取的数字河网也与实际情况相符.