CDN技术在国土资源信息服务系统中的应用——以资源网为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐晓婧  贾光宇  于洪奇  白易 《国土资源信息化》2008,(6):36-41

国土资源信息服务类网站信息服务覆盖广、浏览量大、易受到黑客和病毒的攻击。本文以资源网为例,主要介绍CDN技术在国土资源信息服务系统中的应用。CDN技术的引入,可以大规模多区域加速,保证用户的就近访问,隐藏源站服务器,对于提高国土资源信息服务类网站的响应速度,提高网站的安全性具有重大的现实意义。  相似文献   

一种网络RTK新技术——增强参考站     

周乐韬  黄丁发  徐锐  高淑照 《武汉大学学报(信息科学版)》2008,33(1):76-80

通过分析虚拟参考站技术和主辅站技术的不足,提出了一种新的网络RTK技术——增强参考站技术(ARS).分析了这种技术的原理并阐述了该技术中改正数的生成方法,同时,提出了一种基于RTCM编码的适合于该技术的改正数编码格式.在此基础上,分析了该技术的RTK定位精度、数据传输效率和系统可靠性,从理论上说明了增强参考站的技术优势.最后,以四川综合GPS服务网(SIGN)的子网数据对该技术进行了验证,结果表明,该技术具有高定位精度、高数据传输效率的特点,是一种理想的网络RTK技术.  相似文献   

高程控制测量中的混合构网法     

李圣明  李林  韩飞 《地理空间信息》2008,6(5):119-121

针对目前常规水准测量在山区公路高程控制测量中的局限性,本文提出了一种三角高程与常规水准测量相结合的混合构网方法,并通过实例得出,这种方法充分利用了两者的优势,在保证成果的可靠性和精度的同时,大大提高了工作效率,缩短了生产周期。  相似文献   

构建基于GIS的房产管理     

闫晓光 《测绘与空间地理信息》2008,31(2):67-70

阐述了基于GIS房产管理的关键是建立统一的数据分类与编码标准,核心是建立房屋的空间地理属性信息、自然属性信息、社会人文属性信息的链接,基础是建立房产地理信息数据库。并提出了建立房产地理信息数据库的方法、设计思路和方式。  相似文献   

VRS技术原理及网络RTK在城市规划测量中的应用   总被引：2，自引：0，他引：2  

张琼  王建文 《测绘与空间地理信息》2008,31(4)

哈尔滨市GNSS双星导航系统正式建成并投入使用,其网络RTK的基本原理是通过虚拟参考站(VRS)技术进行超短基线的实时差分GPS测量,进而获得较高精度位置信息.系统网络RTK覆盖面积达1.4万km<'2>,和传统RTK测量技术相比较,网络RTK有覆盖范围广、精度高、易于操作等优点,在城市规划测量中得到了广泛的应用.  相似文献   

GPS网中已知点粗差探测时限差的研究     

伊晓东  杨耀宇  郭英起 《测绘与空间地理信息》2008,31(1):4-5

在利用附合导线法对GPS网中已知点的可靠性进行检核时,本文对如何合理地、客观地确定限差,以达到有效检核的目的进行了探讨,提出了检核限差标准。并结合实例进行计算和分析,成功地剔除了含有粗差的已知点。  相似文献   

矿区控制网布网方案的选择     

解海宁 《测绘与空间地理信息》2008,31(6)

用计算机模拟法,讨论了控制网不同观测量的平差结果,提出了选择矿区控制网方案的原则.  相似文献   

武汉市区域似大地水准面精化成果应用分析   总被引：6，自引：3，他引：3  

肖建华  王厚之  李江卫  严小平 《地理空间信息》2008,6(2):1-3

介绍了武汉市区域似大地水准面精化成果的应用分析、评价以及应用GPS静态和以WHCORS系统的网络RTK的两种作业方法,对两种方法所得成果进行了精度分析,并论述了两种方法的适用范围。  相似文献   

基于MapObjects的城市污水管网信息系统     

桑稳姣  阮戟 《地理空间信息》2008,6(2):22-24

以地理信息系统为技术支持,结合在线监测技术,在VB环境下利用MapObjects控件进行二次开发建立了污水管网信息系统。该系统能对污染源排污状况及污水管网运行状况进行实时监控,是城市污水管网运行管理强有力的工具。  相似文献   

Artificial neural network and liquefaction susceptibility assessment: a case study using the 2001 Bhuj earthquake data,Gujarat, India   总被引：2，自引：0，他引：2  

D. Ramakrishnan  T. N. Singh  N. Purwar  K. S. Barde  Akshay. Gulati  S. Gupta 《Computational Geosciences》2008,12(4):491-501

This study pertains to prediction of liquefaction susceptibility of unconsolidated sediments using artificial neural network (ANN) as a prediction model. The backpropagation neural network was trained, tested, and validated with 23 datasets comprising parameters such as cyclic resistance ratio (CRR), cyclic stress ratio (CSR), liquefaction severity index (LSI), and liquefaction sensitivity index (LSeI). The network was also trained to predict the CRR values from LSI, LSeI, and CSR values. The predicted results were comparable with the field data on CRR and liquefaction severity. Thus, this study indicates the potentiality of the ANN technique in mapping the liquefaction susceptibility of the area.  相似文献