简介：介绍了网络地图的概念和特点。以GoogleEaah、城市吧等网络地图为例，分析了网络地图带来的积极影响和引起的争议，并对网络地图未来的发展提出了几点建议。

简介：论述了变形监测建模的常用方法——灰色系统理论，结合工程实例，建立GM（1，1）预测模型，应用于围堰工程变形监测数据分析，并对模型的精度进行检验。预测了未来变形趋势，证实了围堰变形监测分析中使用灰色GM（1，1）预测方法的可行性。

简介：基于高分辨率倾斜摄影测量，可以获得高精度的城市实景三维模型。文章结合昆明实际案例，对基于倾斜摄影测量技术制作的城市实景三维模型数据检验方法进行了探索和实验，并提出了一套可行的城市实景三维模型数据质量检查工艺流程。

简介：根据建立数字高程模型(DEM)的基本要求,分析了断裂线中常见的陡坎在大比例尺不规则三角网型DEM中的成图特点,提出了用面积阀值来对三角网中的三角形进行取舍,并用模拟数据进行了试验.

简介：为提高基坑开挖过程中变形监测实时预测的准确性与可靠性,文章结合灰色系统理论,考虑关于监测数据与基坑开挖深度之间的关系,建立离散灰色系统模型,利用该模型对原始沉降数据进行分析预测,并通过实验数据对比分析得出,利用离散灰色系统模型预测的结果与实测数据相吻合,预测精度可靠,且具有一定的参考价值。

简介：多项式拟合是预测建筑物垂直沉降时应用最广泛的模型之一，但模型受外界影响较大。为了更加充分的利用观测信息，减少外界因素影响，提出了滑动多项式拟合模型。该模型要求参与建模的数据个数保持不变，以新观测的数据取代旧有的数据，从而获得新的拟合参数，预测沉降量，并利用秩和检验对模型进行了检验。通过实例验证，得出滑动模型预测效果明显优于常规模型预测效果的结论。

简介：含铅、银较高的样品在用王水溶矿、活性炭吸附、火焰原子吸收法测金的常规方法的测定过程中有不足之处，但经对溶矿抽滤后的滤液进行多次抽滤，并在滤液中加硝酸煮沸，用热硝酸溶液洗涤活性炭漏斗，合并三部分溶液，使活性炭中铅、银含量大大减少，再用原子吸收法测定，可避免铅、银的干扰。

简介：为了将古建筑天贶殿数字化以方便人们浏览,通过采用先测量后绘图再建模的步骤,采用3DsMax软件将CAD图导入并进行快速建模、贴图和渲染,能够在较短时间内达到预期的建模效果。最后将已建好的模型导入VRP平台实现人机互动,从而有助于游客整体预览古殿的结构和造型,提高古建筑的影响力。

简介：目前,各省均有正在发展和建设的新兴城区,这些新城具有历史变革错综复杂、地貌现状高速变化等特点。以昆明市呈贡新区为例,探讨了在农村集体土地所有权确权工作中,如何参考传统乡、村界线,充分考虑各方面因素来划分地籍区、地籍子区的方法。

简介：介绍了用数字地面模型(DTM)绘制水库区域地形图、断面图、作库区淹没分析、计算库区土石方量的原理和方法.

简介：为防止海浪及风暴潮的侵袭，胜利油田沿海岸线修筑了防浪海堤。模拟工程实际环境，分别在海堤段近海位置稍深部土层进行动三轴试验，查明海滩新近沉积土在动力作用下的力学特征性能，同时为采用深基础如不稳定地段的粉喷桩在动荷载作用下的稳定性能提供设计依据。对土动力试验数据汇总分析，得出莱州湾地区的三轴压缩试验指标与其它指标之间的关系。该试验结论及评价可为今后本区域及其它地区类似工程的实际应用提供借鉴及参考。

简介：针对突发事件网络舆情处置中舆情数据难以转换为知识或决策这一问题，结合可视化技术的优势，确定以地图的形式进行突发事件网络舆情的可视化，并对舆情可视化地图进行设计并给出示例说明。突发事件网络舆情可视化使得决策者能够快速理解舆情，有利于提高网络舆情处置水平。

简介：在小区域内，对RTK测量坐标采用空间7参数转换模型（Bursa—wolf）、平面4参数转换模型、线性拟合、多项式拟合等方法换算至地方坐标系，对比其误差和精度，分析模型的优缺点，得出在小范围测区内控制点高程不明的情况下，采用平面拟台方法完全可以满足精度要求的结论。

简介：结合华东勘测设计研究院Geostation地质三维勘察设计系统的应用实践，探讨了工程地质数据库系统建设过程中需要考虑的问题，诸如数据库平台选择、数据库设计、数据库与三维地质模型的拓扑关系等。

简介：选取厦门港海沧港区软基处理工程为例，针对试验区吹填淤泥的工程特性，运用浅表层快速加固处理技术对其进行加固处理，详细介绍了该项技术的技术思路、作用机理以及与真空预压法的区别，评价这项技术的加固效果。然后利用Matlab软件编制了BP网络、RBF网络，Elman网络时序预测模型程序对加固后试验区的沉降量进行预测研究，从预测结果看，Elman网络的预测精度最高，其次为BP网络，相对最差的是RBF网络，Elman网络的反馈型网络结构使其具有更好的时序预测能力。

简介：在海岸和大洋等人类活动区，需要对海域的未来动态作出精确的预报，在这些动态中，尤以浪高和波浪周期的预报显得最为重要。研究人员选择了两种不同的神经网络方案，分别作出于浪高和波浪周期的3h、6h、12h和24h之前的预报。在第一个方案中，研充人员采用了8组神经网络来模拟每个预报时间内各波浪参数；然而在第二个方案中，在上述指定的4个预报时间段内，