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地理国情监测利用遥感、地理信息等技术,动态获取地表覆盖等多样化的地理要素,经统计、分析、评价和应用,服务于政治、经济、文化、资源、环境等多个领域,为政府提供全面、准确、基础的地理信息情报。针对地理国情监测在全国范围基于多时相遥感影像采集水面信息存在时空不一致性的现状,提出一种基于精细DEM的水面数据时空一致性优化方法。利用栅格图形区域生长算法,采用8邻域算子,对水面种子点进行迭代生长计算,得出基于精细DEM的区域生长结果;通过与地理国情监测水面数据对比分析,实现空间化结果的修正,从而达到时空一致性优化的目的。分析了典型研究区水面数据特征,利用该方法进行了优化处理,结果显示:研究区水面数据空间范围相对于时点监测修正了7.99%,满足了地理国情监测时点一致性需求。研究表明:该方法的应用,能够使得在全国尺度上统计的水面数据反映同一季节或可接受时段内的状况,避免或缩小了由于影像数据源的差异造成的时间和空间上的不一致性带来的误差,满足了地理国情监测时点一致性需求,能够在地理国情监测等地表覆盖水面信息提取、优化中推广应用,为政府有效决策提供客观、准确和基础的水面信息。 相似文献
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为解决目前我国海洋环境监测站位编码不统一、不唯一和不稳定等问题,提高监测数据应用水平和海洋信息化能力,文章参考我国渔区编码规则,基于海洋环境监测站位的地理坐标设计站位代码,并以山东省海域为例具体说明。海洋环境监测站位代码由监测区、监测小区和监测点3个部分组成8位阿拉伯数字,将海域按经、纬度各30′划分监测区并顺序编码0000~9999(第1~4位),将每个监测区按经、纬度各3′划分监测小区并顺序编码00~99(第5~6位),将每个监测小区按经、纬度各0.3′划分监测点并顺序编码00~99(第7~8位)。该代码设计规则仅与监测站位的地理坐标相关,具有统一性、唯一性和稳定性,且容量较大,可满足我国海洋环境趋势性监测和绝大部分海洋环境业务化监测的需要。 相似文献
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随着常态化地理国情监测在我国的全面开展,地理国情时空数据规模不断增大,使得对地理国情数据综合分析和信息挖掘的要求越来越高。本文针对传统空间数据存储和分析平台存在的性能瓶颈问题,提出了一种基于Hadoop的地理国情高性能计算框架,论述了通过服务封装实现分布式并行计算能力与成熟平台地理空间分析能力的无缝聚合实现最优化地理国情分析计算的理念,并以地理国情地表覆盖面积统计为例,探讨了分布式计算技术在地理国情海量数据分析方面的适用性。结果表明,随着数据量的增加,分布式计算集群的性能优势逐渐凸显,比传统集中式空间数据库更适合于海量数据的分析计算,而集群的良好横向拓展性,也为大规模地理国情空间数据分析提供了可行解决方案,研究结果将为进一步构建开放性地理国情分析服务平台奠定基础。 相似文献
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利用布设在广西区钦州湾的GX11、GX13两套实时在线监测浮标, 研究钦州湾2016年5月发生的红色赤潮藻(Akashiwo sanguinea)赤潮前后实时监测数据的变化情况。结果表明赤潮的暴发与消退受水文气象因素影响, 当寒流过后, 出现风速降低、气温迅速回升, 尤其是气温呈现昼夜温差小的天气状况时, 应重点监控实时在线浮标监测数据的变化。赤潮过程中pH、溶解氧浓度、叶绿素浓度存在明显的昼夜变化规律并高于正常范围, 三种环境要素具有显著的正相关; 当实时在线浮标监测中发现pH、溶解氧浓度、叶绿素浓度呈现较明显联动的强烈波动, 并且数值相对正常范围迅速升高时, 可进行赤潮预警及布置现场调查; pH、溶解氧浓度、叶绿素浓度的实时在线监测可作为预警环境要素, 为赤潮预警提供科学参考。 相似文献
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针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine(GEE)地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明:(1)中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。(2)中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。(3)植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。(4)裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×104 km2,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。 相似文献
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利用InSAR数据的格尔木市地表沉降监测 总被引:1,自引:0,他引:1
InSAR及其相关技术在城市地面沉降监测中具有独特优势。本文采用2015年12月4日至2018年1月10日间的37景Sentinel-1卫星SAR影像数据,基于InSAR时间序列分析技术,对地处高原的格尔木市市区及其周边进行了地表形变监测。结果表明,基于相干性等指标共提取了252 889个相干点,每平方千米平均有501个相干点,后续经相干点分析计算后掩模去误差较大的点后,实际使用相干点252 035个;格尔木市及其周边郊区的整体沉降速率均在5 mm/a以内,未发现明显的沉降区域或大面积的沉降带,市区南部的沉降速率低于北部。 相似文献
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