【摘 要】
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空间离群是指空间数据集中那些非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。空间数据一般按地理分布存储具有海量特性,传统的集中式处理模式不能满足海量数据处理的效率和空间数据本身的安全性等要求。因此,在研究小组开发的地理知识服务网格平台GeoKS-Grid的基础上,本文针对分布式空间离群挖掘,提出了一个基于网格的分布式体系框架,制定了网格环境下分布式空间离群挖掘的策略,实现了具体的分布式空间离群
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空间离群是指空间数据集中那些非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。空间数据一般按地理分布存储具有海量特性,传统的集中式处理模式不能满足海量数据处理的效率和空间数据本身的安全性等要求。因此,在研究小组开发的地理知识服务网格平台GeoKS-Grid的基础上,本文针对分布式空间离群挖掘,提出了一个基于网格的分布式体系框架,制定了网格环境下分布式空间离群挖掘的策略,实现了具体的分布式空间离群挖掘算法。另遵循分布式空间数据挖掘的一般过程和网格服务通用、可重用和可组合的原则,将算法按合理粒度进行分
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基于青海和西藏地区48个气象台站近48 a(1961～2008年)的逐日降水资料,分析青藏高原冬、夏半年强降水量的时空演变特征。结果表明:青藏高原强降水量与总降水量的空间分布相似,夏半年为由东南向西北递减,冬半年则由唐古拉山脉东段的高原腹地向四周递减;夏(冬)半年强降水量存在准3、准6 a(7～8 a)的年际振荡以及准9～10 a(15 a)的年代际振荡;夏半年高原北(南)部强降水量以增加(减少)
利用四川盆地实测气象资料、NCEP／NCAR 再分析资料以及NCDC 全球气温距平资料，分析了四川盆地降水变化的区域性差异及其成因。结果表明：盆地内降水异常主要空间分布呈东西振荡，从时间变化来看，盆西降水呈显著减少趋势，而盆东降水总体变化趋势不明显。青藏高原夏季风指数、西太平洋副热带高压北界和脊线指数与盆地夏季降水的相关分布显示出盆西和盆东呈反号分布。当高原夏季风偏强（弱）、副高偏南（北）时，盆西
采用AERONET Version 2 Level 2.0气溶胶数据集,分析了光学厚度、Angstrom波长指数、粒子尺度体积谱分布(dV(r)/dlnr)、折射指数(n-ik)和单次散射反照率(ω0)等大气气溶胶光学特性参数的季节变化特征以及光谱依赖性。结果表明:气溶胶特性参量均具有明显的季节变化且呈现出明显的受沙尘影响的特征,春季受沙尘影响最明显,光学厚度最大;冬季受采暖和沙尘的共同影响,光学
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本文借鉴IMPACT的思想,利用索引工具GiST和SP-GiST建立内存和硬盘双索引。其中内存索引用于索引目标当前和将来的信息,硬盘索引用于索引目标的历史信息。内存被分为两部分,一部分用来建立内存索引,其余部分用来作为基于硬盘索引中频繁访问部分的高速缓冲区。历史索引采用XBR-tree结构,当前和将来索引采用Bdual-tree结构。
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提出了采用小波变换对航空影像进行分解,解决了一些应用对匹配实时性要求高的问题,实现了对航空影像快速精确的匹配,试验表明,这种方法具有较快的匹配速度和较高的匹配精度。