自然资源一体化政务服务系统及数据融合建设——以南京为例     

陈波  崔蓓  丁鑫 《测绘通报》2020,(12):75-78

自然资源部制定的信息化建设总体方案中，要求构建“互联网+自然资源政务服务”应用体系，实现“服务事项标准统一、整体联动、业务协同，自然资源政务服务和共享开放能力全面提高”。一体化政务服务系统作为政务服务应用体系的重点建设内容，也是落实自然资源管理“两统一”职责的重要支撑，如何整合各类数据资源、发挥系统作用，成为亟待研究的问题。本文在分析自然资源业务管理需求后，提出了一体化政务服务系统及数据融合的建设思路。  相似文献   

基于深度学习理论的无人机影像分类     

阳成 《北京测绘》2020,(4):481-484

针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。  相似文献   

基于MODIS数据的湖北省地级以上城市城区地表温度变化分析     

李韶颖  车风  邵军  陈涛  周婧娟 《测绘与空间地理信息》2020,(2):76-78

基于MODIS数据,以湖北省地级以上城市城区为研究对象,通过对湖北省13个地级以上城市城区边界矢量数据与地表温度因子进行套合处理,采用叠置分析方法对2000、2015、2017年湖北省地级以上城市城区的地表温度进行统计,并分析城镇化建设对城区地表温度产生的影响。  相似文献   

分布式数据库Greenplum在地震前兆数据存储中的应用     

陈晓琳  李盛乐  刘坚  刘珠妹 《地震研究》2020,(2):412-416,418

随着地震前兆观测台网的加密、采样率的提高,地震前兆观测数据量也在快速增加。在进行地震数据共享服务时,需要快速获得大量数据集,无疑对前兆共享数据库的数据处理能力提出了更高的要求。针对这一问题,提出基于Greenplum数据库的地震前兆数据存储设计方案。通过搭建Greenplum分布式数据库环境,实现了海量前兆数据的快速处理,并与传统Oracle数据库进行对比,结果表明:Greenplum数据库读取前兆数据耗时更低,对于大批量数据的读取操作,Greenplum数据库的优势更加明显;Greenplum数据库良好的可扩展性和对应用编程接口(JDBC、ODBC)的支持,使得其在前兆数据分析处理中的应用前景广阔。  相似文献   

基于Sentinel-2的潮间红树林提取方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐芳  张英  翟亮  刘佳  谷祥辉 《测绘通报》2020,(2):49-54

位于潮间带的红树林可能在高潮时被海水淹没的特点，使得传统的植被提取方法在红树林信息提取方面存在局限性。本文在对比分析了出露的红树林、高潮水位淹没的红树林、海水水体的光谱特征后，提出了一种利用归一化潮间红树林指数（NIMI）提取潮间带红树林的方法。该指数是由植被强吸收的红波段，强反射的两个红边波段和近红外波段组成的归一化表达式。利用该指数对福建省龙海九龙江口湿地的红树林进行了分类提取，提取结果与高分二号影像目视验证和现场调查结果进行了对照。结果显示，该方法提取红树林的用户精度达到93.98%，并显著优于利用归一化水体指数（NDWI）、归一化植被指数（NDVI）及随机森林的结果。  相似文献   

区域地震台网历史震相数据整合与共享服务     

刘伟  王庆良  王丽艳  柴旭超  王文青  朱飞鸿 《地震地磁观测与研究》2020,41(5):200-208

区域地震台网震相数据是区域地震台网产出的重要成果，是开展地球科学研究的重要资料。整理全国31个省份1973-2008年区域地震台网纸质震相报告和地震卡片，按统一格式录入震相数据，建立数据共享服务系统。文中系统阐述区域地震台网的发展过程、历史震相数据的整合、地震观测报告的主要内容及震级的测定方法，并介绍了历史震相数据共享服务系统和快速索引下载方法，为科研人员提供共享服务。  相似文献   

一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法     

马秀丹  崔宾阁  钟勇  张永辉  费东 《海洋科学》2018,42(1):139-146

高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。  相似文献   

云平台下地震监测台网软件系统的应用方案研究     

李勇  段毅 《震灾防御技术》2018,13(1):245-253

针对数字化地震台网JOPENS软件系统的技术特点及功能需求，在对当前各种主流云计算平台进行比较的基础上，基于较为合适的阿里云计算平台，提出了在云环境下部署JOPENS系统的应用方案。测试结果表明JOPENS系统部署在云环境下能够提升测震台网中心运行的稳定性及可扩展性，并节约运行维护成本。该研究对于当前三网融合新形势下云南省地震台网的建设及运行工作具有借鉴意义。  相似文献   

Developing constitutive models from EPR‐based self‐learning finite element analysis          下载免费PDF全文

Ali Nassr  Akbar Javadi  Asaad Faramarzi 《国际地质力学数值与分析法杂志》2018,42(3):401-417

A constitutive model that captures the material behavior under a wide range of loading conditions is essential for simulating complex boundary value problems. In recent years, some attempts have been made to develop constitutive models for finite element analysis using self‐learning simulation (SelfSim). Self‐learning simulation is an inverse analysis technique that extracts material behavior from some boundary measurements (eg, load and displacement). In the heart of the self‐learning framework is a neural network which is used to train and develop a constitutive model that represents the material behavior. It is generally known that neural networks suffer from a number of drawbacks. This paper utilizes evolutionary polynomial regression (EPR) in the framework of SelfSim within an automation process which is coded in Matlab environment. EPR is a hybrid data mining technique that uses a combination of a genetic algorithm and the least square method to search for mathematical equations to represent the behavior of a system. Two strategies of material modeling have been considered in the SelfSim‐based finite element analysis. These include a total stress‐strain strategy applied to analysis of a truss structure using synthetic measurement data and an incremental stress‐strain strategy applied to simulation of triaxial tests using experimental data. The results show that effective and accurate constitutive models can be developed from the proposed EPR‐based self‐learning finite element method. The EPR‐based self‐learning FEM can provide accurate predictions to engineering problems. The main advantages of using EPR over neural network are highlighted.  相似文献   

基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法          下载免费PDF全文

王衍  许小贝  洪海凌 《海洋学研究》2018,36(2):44-49

本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。  相似文献