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941.
开展卫星反演云量的精度评估是业务应用的基础,也是充分发挥卫星观测效益的前提。利用同类卫星产品EOS Aqua/MODIS云产品,选取2015年6月和12月共80个个例,包括43个白天个例,37个夜间个例。采用交叉比对方法对FY-2G云量产品进行相对偏差分析。结果表明:FY-2G与Aqua/MODIS计算云量总体趋势相当,无论从时间分布(白天和夜间)还是季节分布(6月和12月)上看,FY-2G与Aqua云量相对偏差较为稳定,FY-2G反演云量小于Aqua/MODIS反演云量。匹配个例中FY-2G平均云量为72.81%,Aqua/MODIS平均云量是76.19%,两者相关系数为0.74。两者绝对偏差小于5%的像元比例为72.34%;云量偏差绝对值小于15%的像元比例为79.51%。FY-2G与Aqua/MODIS云量偏差主要来自各自卫星的观测能力与所采用的云检测算法。与具有36个探测通道、星下点最低空间分辨率为0.01°×0.01°的Aqua/MODIS观测数据相比,FY-2G所具有的5通道、星下点最高空间分辨率为0.05°×0.05°的观测数据会出现对云,尤其是破碎云和薄卷云的漏检。两种具有不同时空属性的数据在匹配处理时采用的不同算法也会在比对分析中引入偏差。 相似文献
942.
环境感知应用系统广泛应用在工业生产、日常生活等领域.本文主要研究环境感知应用系统中的数据收集、安全传输和安全管理等技术,提出了环境感知应用系统架构图,包括环境数据采集单元、数据传输网络及云数据中心,从数据的收集、传输、存储、应用、管理等多个方面保护环境数据的安全性.首先,本文阐述了数据在环境感知应用系统中的收集和传输流程,然后,分析数据从环境数据源传输到现场控制单元,再接入互联网传输到云数据中心采用的安全传输方式.最后,研究了可应用于云数据中心的多种安全防护方法以保护数据安全,包括敏感数据加密、数据隔离、访问控制、权限管理、审计日志、备份恢复等. 相似文献
943.
利用济南CINRAD/SA新一代多普勒天气雷达资料,统计分析了2004—2015年约15万km2区域内发生的148个线状中尺度对流系统(linear mesoscale convective systems,简称LMCSs)的多普勒雷达回波特征。主要分析了LMCSs的年和月分布、典型尺度、典型回波强度的统计特征以及初始回波出现时间、位置、LMCSs持续时间、演变过程回波合并特征、移动速度和方向、发展后期回波演变特征、组织类型等。LMCSs存在明显的年际变化,不同年份之间有很大的差别,而每年的6月和7月是LMCSs的高发期;80%的LMCSs是大于50 km的中-β尺度,20%属于中-α尺度,成熟期97.3% LMCSs的最大回波强度在55~70 dBz间;10—22时之间易开始形成LMCSs,14—16时是峰值,凌晨不易形成LMCSs,而LMCSs持续时间在2~18 h之间,6~8 h是峰值;一半的LMCSs在演变过程出现回波合并,合并过程可以分为与孤立对流单体合并、与对流回波群合并和与对流回波带合并三类;地形对LMCSs的触发有重要影响,太行山脉、鲁中山区的北麓和西麓容易触发形成LMCSs。这些研究为认识LMCSs发生、演变、减弱各阶段的特征,进一步提高对LMCSs的实时监测、短时预警水平提供了基础。 相似文献
944.
945.
针对建筑物特征表面的特性,提出基于横断面的切片点云中心的变形监测方法,利用建筑物的某个侧面点云作为约束面,建立约束面和用于提取切片基准面之间的关系,根据基准面与特征表面点云法向量之间的关系模型,确定最佳基准面搜索方法。利用得到的基准面逐层地确定切片点云,对每个切片点云进行分区段重心的求取,通过计算整个区段重心的中心获取切片的重心。利用无变形的建筑物对点云精度进行评价,并将其用于指导隧道的变形监测。通过对比不同期切片重心的变化实现隧道的变形分析。 相似文献
946.
947.
深度图像的表示是实现三维目标识别、配准等工作的前提。针对地面三维激光扫描得到的点云数据,提出一种基于投影变换的深度图像生成算法。采用投影变换将三维点沿观察坐标系的法向量投影到观察平面上,使投影向量和观察平面垂直,这样观察点和观察平面间的距离就不会影响物体的投影大小和形状,有效避免了"失真"现象的发生。利用灰度图像生成深度图像,使用方案对地面激光扫描系统获取的建筑物实验数据进行具体处理。结果表明,文中基于投影变换的图像生成方法更能直观地反映建筑物表面的几何分布特征,为后续特征的提取奠定基础。 相似文献
948.
大数据时代的农情监测与预警 总被引:4,自引:0,他引:4
农情信息是世界粮农组织、各国政府、粮食贸易企业以及农场管理迫切需要掌握的信息。大数据时代的农情监测与预警正在由模型驱动向数据驱动转变,大数据正逐渐成为监测与预警的核心驱动力。伴随着农情监测与预警大数据的爆炸式增长,大数据与云计算技术的发展为农情监测与预警提供了全新的技术手段。2013年以来,全球农情遥感速报系统(CropWatch)已逐步引入聚类分析、时间序列分析、关联分析、时空变化异常诊断等大数据分析方法,并应用于业务化运行的农情监测与预警中。大数据技术提升了CropWatch的数据挖掘能力,对CropWatch农情监测与预警时空尺度的拓展以及农情监测内容的精细化起到推动作用,促进了面向需求的CropWatch农情信息与预警精准云服务的发展,促成了大数据时代CropWatch农情监测与预警技术体系的升级。未来,大数据时代的农情监测与预警将逐渐向全自动化监测、实时化精准农业管理与智能化信息服务方向发展;通过众源采集技术高效低廉的获取农情观测大数据将成为未来的发展趋势;大数据技术跨领域数据挖掘的能力,使得丰富多元化的跨界信息服务将成为大数据时代农情监测与预警的主流发展方向。大数据时代的CropWatch正在向基于大数据的农情监测与预警系统全速迈进。 相似文献
949.
Landsat 8 OLI影像已成为重要的数据源,但受云及云影的影响较大,降低了数据的可用性,因此,快速识别云及云影,为后续的数据恢复有着积极的应用价值。通过构建云指数(CI)、归一化暗像元指数(NDPI)和比值阴影指数(RSI),采用阈值法和方位角搜索法,以两景Landsat 8 OLI影像(一景试验影像,另一景验证影像)为例进行云及云影检测。每类随机选取200个样点进行精度分析,结果表明:CI可快速区分OLI影像中的云区与非云区,厚云样本点正确识别率达到99%;NDPI与归一化植被指数(NDVI)构建的比值阴影指数RSI放大了水体、云影与其他阴影间的差异,更便于区分;方位搜索合理设置搜索方位角和搜索距离,简化了云影与云的相对关系模型,可准确区分水体与云影,两者的正确识别率都超过93%,弥补了阈值法的局限性。本方法可行快捷,为OLI影像的后续应用提供了基础,可有效提高其利用精度。 相似文献
950.