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高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。 相似文献
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《地质科技情报》2020,(1)
随着传感器实时监测等高新技术在地质勘查或生产开发中的应用,形成了动态与静态并存、多源异构的地质时空大数据。然而,目前地质信息系统在地质数据组织管理方面,主要是静态地存储和表达出地质矿产勘查或生产开发在某个特定时期的状态,尚不能满足对勘查或生产开发过程中实时信息的存储管理,进而支持对地质过程的分析和研判。针对性开展了地质时空大数据表达与存储管理的数据模型研究,目标是能够融合数据多源与时空多维性,又能够支持时间关联与时间多粒性。针对地质大数据、地质过程的静态与动态数据紧密结合的特点,采用面向对象和基于事件的思想,提出了基于事件多因素驱动的地质时空大数据概念模型,并开展了相应的地质大数据存储管理逻辑模型、基于系统工程库的管理结构和地质时空对象管理模型设计。基于地质时空大数据逻辑组织管理模型和时空过程的非关系型分布式数据库架构,设计了地质大数据存储模型。融合三维地质建模技术、动态监测信息实时可视化等技术,构建了所需模型过程模拟的三维环境,通过绑定观测数据源,设计实现了基于OPC接口的模拟数据产生事件、作用对象响应的矿山动态开采流程。在王家岭煤矿首采区地质数据支持下开展了应用研究,实现地质时空事件条件下的矿山动态开采过程表达与数据管理,验证了本文模型的可行性和有效性。 相似文献
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一种面向LUCC的时空数据存储管理模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为满足土地利用和地表覆盖变化(land-use and land-cover change,LUCC)动态监测中时空数据统计分析、时空过程模拟、时空演变分析预测、时空数据挖掘的应用需求,需将LUCC数据存储管理方式由单一空间数据推进至时空数据存储管理。本文提出一种基于快照和面向对象的混合时空数据模型,支持矢量和栅格时空数据存储管理、LUCC时空过程模拟、LUCC时空过程建模参数提取和成果数据管理与发布。基于该模型研发了LUCC时空信息系统原型,以LUCC时空信息统计、地表覆盖斑块时空过程模拟、地表覆盖时空转移矩阵计算为例,验证了模型的可行性。 相似文献
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中国勘查地球化学全面发展的重要标志和本质特征是大数据信息与地球系统科学。勘查地球化学的全面发展坚持资源与环境并重方针,真实生动地反映国家经济社会发展的历史轨迹,在科学技术领域具有典型意义。自然资源时期地质工作关于资源内涵从矿产资源、国土资源到一切自然资源,关于环境内涵从地质环境、国土环境到包括山水林田湖草生命共同体在内的一切自然环境。本文继2008年对此有所评述后,在国家自然资源部成立之际,地质工作面临深刻转型之时,从大数据信息科学与自然资源地球化学调查、建立地球系统科学指导的自然资源地球化学理论体系与自然资源地球化学评价体系,以及针对自然资源领域重大科学问题,深化地球化学应用研究与理论研究,构建完善的科学体系等若干值得注意的方面再次就此议题加以评论。勘查地球化学的长期目标是通过大数据信息与地球系统科学研究揭示自然资源与自然环境状况,实现对地球资源的科学开发、合理利用和整体保护,创造人类与地球和谐共处的生存环境。由此,转型和升级贯穿中国勘查地球化学发展的全过程。地球化学将以形态和内涵的系统性、综合性、整体性作用,以及应用实践的多目标全方位面貌出现在国家行业部门与科技领域,极大地拓展和深入经济社会发展各个方面。勘查地球化学以方法技术优势实行大调查、大数据、大应用战略,建立大环境、大生态、大地球观,向大地质、大资源、大科学转变,为解决自然资源与生态环境问题提供地球化学方案,将全面发展时期的勘查地球化学从大数据信息应用优势和地球系统科学理论高度提升到"大地球化学"境界。 相似文献
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自然资源要素综合观测体系建设是自然资源部全面贯彻习近平生态文明思想、践行山水林田湖草是生命共同体发展理念、实施自然资源“两统一”管理的重要举措。这项基础性、公益性、紧迫性的建设工程对于解决我国自然资源长期且连续定位观测研究不够、预判资源环境数据支撑不足、实现以自然资源综合区划为管理单元、评价资源综合承载力、研究资源间耦合平衡过程、预判资源环境生态演变趋势及优化自然资源空间结构配比,具有十分重要意义。自然资源调查、监测与观测研究是获取自然资源现状、预判未来状态的主要手段。我国自然资源调查、监测体系相对完善,但观测研究体系相对不系统,数据积累相对不足。为了更好地搭建自然资源要素综合观测体系,分别从无人机遥感观测、数据融合及自然资源资产价值方面给出了建议: 充分利用和发挥无人机组网遥感观测、倾斜摄影测量等技术,开展自然资源立体观测; 借鉴降水、陆面、海表和三维云气象多元数据融合经验,开展自然资源要素综合的数据融合; 利用森林资源生态服务价值评价经验,开展自然资源资产价值核算。这些建议对自然资源综合观测体系的科学构建具有借鉴作用。 相似文献
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大数据时代带来产业、思想和科学的革命,数据的融合、归纳、科学发现等对地热学的发展带来了机遇和挑战.地热学作为一门多学科交叉融合学科,涉及到地球科学的方方面面,其在大数据时代下的发展也面临着诸多挑战.本文依据时间序列将地热学划分为当代地热学和历史地热学两部分,从中国乃至全球热流分布、水化学参数、地热潜力评价体系3个方面对当代地热学涉及的地球热结构及相关能源灾害问题,以及从深时地球热体制变化、构造演化、气候环境能源效应3个方面对历史地热学涉及的热时空变化、演变及资源形成分别阐述了大数据引入的前瞻性和可行性.未来地热学的发展一方面应注重地热学框架和要素的搭建及相关科学联系解译和科学发现工作,另一方面则应注重地热学知识图谱构建,多学科知识融合解译,继而重建深时地球热状态及其所反映的物理化学过程. 相似文献
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地质大数据特点及其合理开发利用 总被引：1，自引：0，他引：1
大数据的合理开发与利用将开辟一个新的认知空间,提出解决各种实际问题的新模式,催生一个前所未有的数字经济新领域和开创一个新的人类生活方式。"数学地质"与"信息技术"结合形成"数字地质"。"数字地质"是地质科学的"数据科学"。地质数据科学是用数据的方法研究地质学,根据地质数据的特点和地质工作的需要研究和开发利用地质大数据。本文概述了地质数据的混合性、抽样性、因果性、时空性、多态性和多元性等主要特点,提出地质大数据的开发利用宜首先建立"知识库",据此建立"数据库""模型库"和"方法库",以便有针对性地做到获取、分析、研究和应用大数据。 相似文献
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人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。 相似文献
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运用渭河流域24个气象站点日降雨数据对2001~2012年热带测雨卫星(TRMM)3B42数据在不同子流域、不同降雨强度以及不同时间尺度的精度进行了对比验证,并对比分析了基于TRMM和站点数据的渭河流域降雨时空分布特征。结果显示:在不同子流域的日TRMM数据比站点观测数据对低值降雨更为敏感,而在极大值降雨数据观测上两者差距较大,月尺度TRMM站点观测数据确定性系数在0.89到0.96之间;两种数据在流域降雨的时空分布上表现一致性,在年内6月中旬~10月初为湿润多雨期,其余月份降雨较少,空间分布呈东南部大,西北部小的格局。 相似文献
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利用GRACE重力卫星数据反演黑河流域地下水变化 总被引：9，自引：0，他引：9
干旱区地表水资源有限, 地下水资源被超采利用, 黑河流域是西北干旱区典型内陆河流域, 有同样的地下水资源利用问题. 然而由于监测地下水变化的测井数目有限且分布不均, 难以从流域尺度上把握地下水资源的时空变化. 利用GRACE重力测量卫星数据反演黑河流域2003-2008年间的地下水时空变化, 为合理分配利用水资源提供科学依据, 为掌握无资料区域地下水水资源及其变化趋势提供了计算方法. 为验证GRACE反演结果的可靠性, 首先将计算出的黑河中上游地下水的变化, 与该区域实测地下水变化数据进行对比分析, 结果显示二者之间相关性较好, 在一定程度上表明GRACE数据具备反演整个黑河流域水储量变化及其各个组分的能力. 此后, 利用GRACE数据反演了全黑河流域的地下水变化, 对其时空变化进行了分析和讨论. 结果表明: 黑河流域2003-2004年间地下水减少的幅度越来越少, 2005年夏季期间地下水资源量增加量最多, 自此地下水增加幅度逐渐减少, 至2008年趋于平衡. 空间上流域局部变化波动较大, 2003-2004年间黑河上游地下水资源量处于减少状态, 2005年相对于6 a地下水平均含量有轻微增加趋势, 2006年处于6 a平均值状态, 2007-2008年有稍微上升趋势; 中游在2005年有略微的上升, 之后3 a下降; 下游地下水含量在6 a中整体呈上升趋势. 相似文献
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利用中国650个台站降水数据,在日、月、年尺度上,分析了多卫星降水分析数据(TMPA3B42)在中国大陆50°N以南地区的适用性,并利用MODIS逐日积雪数据评估了冬季TMPA数据在以青藏高原为主体区的精度。结果表明:TMPA日降水数据精度存在时空不稳定性,且随着时间尺度的增加,TMPA降水数据的精度提高;在同一时间尺度上,TMPA数据精度在降水量大的地区要明显好于降水稀少地区,但年尺度降水大于2500mm地区存在明显低估;TMPA数据冬季区域降水空间误差平均水平在15%,当只考虑积雪区时的降水空间误差平均水平在40%,这说明TMPA对冬季降水空间量较差,但同时这也意味着可以利用MODIS积雪数据修正TMPA冬季降水数据。 相似文献
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数据预处理技术在地学大数据中应用 总被引：3，自引：2，他引：1
大数据时代随着数据的爆发式增长,在带来可供研究的海量数据的同时,也带来巨量的噪声和冗余数据。在地学领域,由于研究方向和技术方法手段的多样化,产生了数据量巨大和类型众多的地学数据集合。在地学信息的研究过程中,经常碰到地学信息孤岛,分图幅地学数据边界系统误差和地学文档的非结构化问题。在对地学数据进行信息的提取和挖掘之前,必须根据研究目的对地学大数据进行预处理,使冗余、复杂的大数据转为结构化、准确、可用的数据。本文以地学大数据的预处理技术为切入点,从地学数据交互标准与语义、数据调平、地质图接边和文本结构化等四个研究方面,分析阐述目前地学大数据挖掘方面存在的问题及主要的解决手段,同时也对多元数据融合在大数据中的应用进行了阐述。希望通过本文对地学大数据预处理技术的探讨,能对地学大数据的挖掘有所帮助。 相似文献
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以深度学习为核心的数据驱动方法逐步应用于地球科学领域,但这类方法在模型的可解释性和物理一致性等方面还存在挑战。在遥感大数据背景下,如何结合深度学习和数据同化方法,发展陆地水循环过程模拟与预报的新技术和新方法成为地球科学领域的重要研究方向。重点梳理了近年来深度学习在改善陆地水循环要素观测数据质量以及深度学习如何减少物理模型不确定性方面的最新进展,从观测、模型和系统集成3个方面凝练出深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化研究的关键科学问题：(1)深度学习反演遥感产品时,如何增强样本的时空代表性？(2)如何发展数据同化框架下物理导引的深度学习新方法？(3)如何通过“数据—模型”双驱动提升陆地水循环的可预报性？开展相关研究和探索将有助于推动“数据—模型”混合建模方法在水文领域的深入应用,提高陆地水循环过程的模拟和预测能力。 相似文献
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矿产资源国情调查数据库建设工作贯穿整个矿产资源实地调查、测量、核实、三维建模、报告编制等流程，需要实现国情调查工作全程信息化、智能化，制定国情调查数据库技术要求，建立一套先进的多维时空数据采集入库、实时校验、人机交互质检、汇交、集成管理、动态更新的技术体系。开发国情调查时空数据管理云平台，实现地学时空数据等结构化数据、非结构化数据集成管理、知识图谱构建、智能分析等功能。研究成果为全面掌握我国矿产资源家底、保障国家矿产资源安全供应与经济可持续发展、对矿产资源有效实施保护监督与合理利用提供了坚实的数据基础。 相似文献
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以中国寒区旱区特有的自然背景为研究基础,将40多年针对寒区旱区自然资源、生态环境、工程建设、经济建设等研究中积累的大量的特色数据进行分类。从方便数据采集和数据应用出发,将专业特色数据以关系数据、空间数据、二进制数据和文本数据的形式分三级数据库群结构组建成寒区旱区资源环境研究特色数据集。从共享机制和共享技术两方面对数据共享的几个主要因素进行了说明。同时就如何在以高性能计算和网络为核心开展深层次的数据服务方面,从数据平台建设、基于Web的远程计算和数据网格3个方面进行了尝试。 相似文献