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101.
构造原生晕法在地质找矿上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在桦甸市三道沟金矿床300m中段两个受构造控制的、原岩为花岗闪长岩的蚀变带上取原生晕,经过与未蚀变的花岗闪长岩、金矿石及辉绿岩之间微量元素的对比分析,判断出该蚀变带为矿化蚀变带,进而在其延长方向上找到了矿体;在白山市石人金矿床控矿构造北东延长方向上,沿断裂构造走向采取原生晕,在Au、Hg元素较高的样品地段,揭露到了矿体。在尚没有完全掌握矿床原生晕分带性的勘查初期阶段,利用构造原生晕找矿是一种简捷经济的方法,但需要结合其它控矿条件,综合考虑其成晕原因,以达到最佳找矿效果。 相似文献
102.
基于PDA的森林防火GIS的研究与实现 总被引：2，自引：0，他引：2
目前,基于PDA的森林防火地理信息系统,以其自身独特的优势引起林业领域的广泛关注.本文从森林防hA-面,对基于PDA的嵌入式GIS系统进行探讨.首先介绍系统的开发环境和软件功能设计,然后分析系统实现的关键技术和方法,最后对基于PDA的森林防火GIS的应用前景进行了展望. 相似文献
103.
本文将背风波三层模式的理论应用于典型的背风波个例,判断了其解所属的类型,计算了这些个例的波长;指出当有多个波解存在时,最长波长所对应的波解是实际解;本文还用ARPS模式对这些个例作了数值模拟,模拟结果与解析解则有较好的一致性。 相似文献
104.
地图代数在用地选址模拟中的应用——以大庆地区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
在哈大齐工业走廊用地总体规划中,大庆市共开发340.9km2,其中盐碱地达320km2。本文利用GIS的空间分析(Spatial Analyst)模块建立选址模型,以地图代数为分析语言,在栅格数据(Grid)的环境下,用层次分析法(AHP)来确定权重,对大庆地区的工业用地选址情况进行模拟,当适宜度value≥8.38,我们已获得的土地面积达到362.07km2。结果表明在栅格数据的环境下,以GIS地图代数进行用地选址,科学性强、易于在计算机上实现,具有良好的效果。 相似文献
105.
通过2004~2005年调查研究,基本摸清了舞钢市棉盲蝽象的发生种类、习性、危害情况及发生规律,防治应重点抓好健株栽培、减少虫源,以及在发生期采用触杀性和内吸性药剂混合喷施,并实施统防统治。 相似文献
106.
蒙阴县埠洼金矿床地质特征及成因 总被引：3，自引：0，他引：3
埠洼金矿产于泰山（岩）群ＴＴＧ岩系中,赋存于中浅层次韧性、韧－脆性剪切带内,矿体呈右行侧列式透镜体分布,成矿物质及热液主要来源于泰山（岩）群绿岩地层,其δ＾１８Ｏ值为５．４‰￣８．９８‰,δ＾３４Ｓ值为２．０５‰￣４．０６‰,该矿床的成矿作用与韧性剪切变形变质导致的动力分异作用密切相关,赋矿空间为韧－脆性剪切作用形成的扩容带。 相似文献
107.
动态交通信息服务是社会化特征显著的智能交通系统理念中的重要组成部分之一,也是提高基于位置服务可用性的核心所在。动态交通信息服务的实现,需要在实时交通信息获取与微观交通仿真技术的基础上,构造各种应用模型和算法,并与地理信息系统环境下的交通信息管理与发布平台相结合,提供满足公众需求的信息服务,为公众出行、交通管理、物流运输等应用提供有效支持。目前业界存在几十种微观交通仿真模型和对应开发的微观交通仿真平台。这些模型和平台有着各自不同的特性,对地理信息系统的支持能力也存在很大差异。本文分析了SimTraffic、CORSim、VisSim、Paramics、AIMSUN、MITSimLab和TransModeler等7种几种业界成熟的微观交通仿真平台的技术特性,评价了它们对地理信息系统的支持能力,可为动态交通信息服务应用的研发提供有效参考。 相似文献
108.
基于ArcEngine的林火监测云图坐标转换及配准功能的研发 总被引：1，自引：0，他引：1
采用二次开发语言VB,通过基于ArcEngine的组件开发模式,对林火监测云图进行配准及坐标转换,使其能够与基础地理信息数据叠加显示,准确判断火点的属地信息等相关地理信息以及相关防火、扑火信息,并且可以依托地理信息系统对火点信息进行管理。使林火监测云图与地理信息系统高度融合,增加了地理信息系统数据的来源,提高了云图的使用效率。最终促进了森林防火工作的信息化和现代化。 相似文献
109.
基于卷积神经网络和高分辨率影像的湿地群落遥感分类——以洪河湿地为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以洪河国家级自然保护区为研究对象,应用卷积神经网络（CNN）方法进行高分辨率湿地遥感影像的分类研究,并与基于光谱支持向量机（SP-SVM）的方法和基于纹理及光谱的支持向量机（TSP-SVM）的方法进行了对比。结果显示,对于所选取的2个研究区域,CNN分类方法的全局精度高于SP-SVM方法5.61%和5%,高于TSP-SVM方法4.18%和4.15%。尤其对于部分湿地植被的分类精度明显高于SP-SVM和TSP-SVM方法。研究表明,卷积神经网络为湿地识别的精细划分提供了有利的手段。 相似文献
110.
