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World File Search System等高线图
利用数据分析和机器学习
数据可视化简介 数据可视化的任务 数据可视化的好处 数据可视化的图表 Matplotlib 架构 Matplotlib 的一般概念 MatPlotLib 环境设置 验证 MatPlotLib 安装 使用 PyPlot 格式化图表样式 使用分类变量绘图 带有子图函数的多图表 折线图 条形图 直方图 散点图 饼图 3 维 - 3D 图形绘图 mpl_toolkits MatPlotLib 的函数 等高线图、箭筒图、小提琴图 3D 等高线图 3D 线框图 3D 表面图 箱线图
航空地球物理数据用于完善地质测绘 - SBGf
处理后，我们对调整后的数据进行插值，并绘制等高线图。等高线图由规则网格制作而成。它们由 125 m x125 m 大小的方形网格插值而成。这相当于航线间距的四分之一。由于采集的分辨率，在线路中发现的无误差小值为 125 米。较大的值表示等高线图中的间隙。要区分异常，必须减去区域背景的发现值。Lowrie (2007) 表示，磁异常源于具有不同磁性的岩石之间的磁化对比。然而，异常的形状不仅取决于源物体的形状和深度（如重力法），还取决于其相对于剖面和感应磁场的方向，而感应磁场本身的强度和方向会随着地理位置的变化而变化。根据 Khameis 和 Nigm (2010) 的说法，一个有用的
第 27 届数值分析双年会内容
从模型输出的观测数据确定物理模型中参数值的随机逆问题构成了科学推理和工程设计的核心。我们描述了一种最近开发的基于测度理论和等高线图概括的随机逆问题的公式和解决方法。除了完整的分析和数值理论之外，这种方法的优点还包括避免引入临时统计模型、无法验证的假设和模型更改（如正则化）。我们提出了一种高维应用来确定风暴潮模型中的参数场。我们最后介绍了最近关于定义随机逆问题的条件概念及其在设计最佳可观测量集方面的工作。
双激子中单光子的级联发射
图 1 | 单层 WSe 2 中的窄谱线。a ，沉积有 WSe 2 单层的器件示意图。b ，56 µ m × 56 µ m 范围内 1.525eV 至 1.734eV 能量范围内光致发光强度的等高线图。白色虚线标记了潜在的单层区域。c ，4.5K 时 WSe 2 单层中局部发射极的光致发光光谱，随着激光功率的增加，显示出不同的发射行为，主要峰位于 1.7167eV (P1) 和 1.7206eV (P2)。d ，P1 和 P2 的提取线宽，绘制为激发功率的函数。低激发功率的光谱显示 P1 和 P2 的分辨率受限线宽。e，P1 和 P2 的光子发射积分计数随着
雷达干涉测量及其在... 中的应用
摘要。雷达干涉测量法在测量地球表面变化方面的地球物理应用在 20 世纪 90 年代初呈爆炸式增长。这种新的大地测量技术可以计算由星载合成孔径雷达在两个不同时间获取的两个图像之间的相位差引起的干涉图样。由此产生的干涉图是地面和雷达仪器之间距离变化的等高线图。这些地图提供了无与伦比的空间采样密度（� 100 像素公里� 2 ）、具有竞争力的精度（� 1 厘米）和有用的观察节奏（1 次通过月� 1 ）。它们记录地壳的运动、大气的扰动、土壤的介电变化和地形的起伏。它们还对技术效应敏感，例如雷达轨迹的相对变化或其频率标准的变化。我们描述所有这些现象如何对干涉图产生影响。然后，实用摘要解释了计算和处理各种雷达仪器干涉图的技术，包括四种
生成高分辨率数字高程模型...
地理信息系统 (GIS) 生成的数字高程模型 (DEM) 已被证明是水文研究中的有用工具，除其他外，它有助于划定集水区、确定排水模式和流径以及确定径流。它们在地形相对平坦的地区特别有价值，因为这些地区通常很难完成这些任务。然而，由于湿地的高程差异通常低于或刚好在标准地形图的等高线间隔范围内，标准地形图的等高线间隔通常为 20 米，某些地区为 5 米，因此后者无法提供足够的细节。这意味着湿地研究通常很难获得足够详细的地形信息。相对于许多研究预算而言，针对特定地点的高分辨率地形调查过于昂贵，无法成为可行的替代方案。本文以喀斯特泥炭地周围约 12 平方公里的研究区域为基础，介绍了一种以 1 米为间隔、低成本从 Google Earth TM 卫星图像中检索所需高分辨率高程数据的方法。本文介绍了使用 GIS ArcDesktop™ 捕获和处理数据以生成高分辨率等高线图和 DEM 的程序。为了保证质量，将生成的地图与总局测绘局 (CDSM) 发布的 5 米和 20 米等高线间隔标准地形图 (1:50000) 进行视觉比较。c 之后
利用 LiDAR 数据生成水体的高分辨率 DEM...
利用 LiDAR 数据生成高分辨率 DEM 用于水资源管理 ¹Liu, X.¹J.Peterson 和 ¹Z.Zhang 地理信息系统中心，莫纳什大学地理与环境科学学院，惠灵顿路，克莱顿，维多利亚州 3800，澳大利亚 电子邮件：Xiaoye.Liu@arts.monash.edu.au 关键词：水资源；LiDAR；DEM；排水网络；集水区。扩展摘要 地形模式在确定水资源性质和相关水文建模方面发挥着重要作用。数字高程模型 (DEM) 提供了一种表示地表的有效方法，可以自动直接提取水文特征 (Garbrecht and Martz, 1999)，与基于地形图、实地调查或摄影解释的传统方法相比，它在处理效率、成本效益和准确性评估方面具有优势。然而，研究人员发现，DEM 的质量和分辨率会影响任何提取的水文特征的准确性 (Kenward et al., 2000)。因此，必须根据水文特征的性质和应用来指定 DEM 的质量和分辨率。澳大利亚维多利亚州最常用的 DEM 是维多利亚州土地可持续发展和环境部提供的 Vicmap Elevation。该模型主要使用现有 1:25,000 比例尺等高线图和数字立体捕捉的高程数据生成，提供水平分辨率为 20 米的全州地形表面表示。声称的垂直和水平标准偏差分别为 5 米和 10 米（Land-Victoria，2002 年）。在最坏情况下，水平误差可能高达 ±30 米。虽然高分辨率立体航拍照片提供了一种生成高分辨率 DEM 的潜在方法，但在当前流行的商业摄影测量软件所用技术的限制下，只能直接生成除 DEM 之外的 DSM（数字表面模型）。手动删除非地面数据以将 DSM 转换为 DEM 非常耗时。因此，使用立体航拍照片以现有的技术来生成DEM并不是一个准确且经济的方法。