地震异构云管理平台的技术架构设计     

郭凯  姜立新  刘晓雨  班世敏 《中国地震》2020,36(1):153-161

基于Open Stack的开源标准体系,结合中国地震台网中心和中国地震局第二监测中心的云基础设施现状,设计两级云管理架构,以异构云管理平台作为综合管理平台,纳管区域云管理平台,以统一门户的方式对地震行业云计算资源进行统一管理;通过容器化部署异构云管理平台,初步实现对地震行业云计算资源的统一监控和运行管理。  相似文献   

桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究     

陈霄燕  潘军  邢立新  蒋立军  孙也涵  仲伟敬  范博文 《地球信息科学学报》2019,21(12):1867-1876

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   

基于自然区块的城市热环境空间分异性研究     

杨智威  陈颖彪  吴志峰  千庆兰  黄清瑶 《地理科学进展》2019,38(12):1944-1956

通过有效解决建设用地子类划分,实现定量评价城市热环境的空间分异性,对改善城市生态环境、实现城市化的健康发展具有重要的意义和科学价值。论文以广州市为例,参考自然城市的概念,基于5类兴趣点(Point Of Interest,POI)开放数据,结合城市建设用地分类标准,构建5类自然区块;在Landsat 8遥感影像地表温度反演的基础上,计算分析自然区块下地表热场等级分布格局、热场平均值及热环境足迹范围,以对城市热环境空间分异性进行评价。研究表明：① 自然区块的构建,能准确地反映各类POI数据空间分布情况,能够实现对建设用地子类型的划分;② 5类自然区块内部地表热场等级均以高温像元为主,但等级分布具有显著差异。同时,自然区块的热场平均值由高到低的排序为：工业区块>商业服务业区块>交通与道路区块>居住区块>公共管理与服务区块;③ 自然区块形成的高温集聚区,存在热量扩散现象,实际影响范围大于其物理边界,5类自然区块的热环境足迹范围具有分异性。热环境足迹影响范围由大到小排序为：工业区块>商业服务业区块>居住区块>道路与交通区块>公共管理与服务区块。研究结果可为微观尺度上分析城市热环境、改善城市生态环境、实现城市化的健康发展提供科学依据。  相似文献   

三峡库区龙门寨危岩体崩塌产生涌浪研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

郑嘉豪  黄波林  张全  赵海林  冯万里  王健  陈小婷 《地质力学学报》2020,26(4):533-543

长江两岸高耸的危岩体对航道、沿岸居民带来巨大安全隐患。大宁河属于长江一级支流，龙门寨危岩体位于大宁河上，距离巫山县城仅1 km。利用FLOW-3D软件，模拟了145 m、175 m两种水位工况下龙门寨危岩体崩塌产生涌浪过程和涌浪传播过程。模拟结果表明，涌浪在145 m水位工况下最大浪高约为17.9 m，175 m水位工况下最大浪高约为11.6 m；在巫山县的五个码头处，两种水位工况最大涌浪爬高分别约为10.9 m、3.8 m；根据涌浪高度，对大宁河进行危险分区，145 m水位工况下极高危险区长度约4.4 km，很高危险区长度约1.9 km；175 m水位工况下极高危险区长度约3.0 km，很高危险区长度约1.0 km。研究结果有助于防控龙门寨危岩体潜在涌浪灾害危害，保障大宁河航道和巫山县码头安全，同时也为三峡库区滑坡涌浪灾害提供了预警依据。   相似文献   

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波     

陈博伟  庞勇  李增元  卢昊  梁晓军 《地球信息科学学报》2019,21(6):898-906

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。  相似文献   

高速铁路无砟轨道地基泥岩膨胀性分类分级研究     

薛彦瑾  王起才  马丽娜  张戎令  代金鹏  王强 《岩土力学》2020,41(9):3109-3118

红层泥岩是一种典型侏罗系沉积岩，其含有微量黏土矿物，易遇水软化、失水崩解，具有一定膨胀性，是引起兰新高速铁路路基持续上拱变形的一个重要因素，故重新判定该种土体膨胀性对高速铁路无砟轨道设计和施工具有重要意义。为此，选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标，通过兰新高速铁路上拱地段大量钻孔实测资料，提出了泥岩膨胀等级分级标准，采用改进层次分析法、基尼系数法和直觉模糊理论确定了判别指标组合权重，基于逼近理想解排序法(TOPSIS法)建立了泥岩膨胀性直觉模糊综合评价模型。结果表明：直觉模糊综合评价模型将泥岩膨胀性进行了定量化，克服了同一试样不同指标属于不同等级判别缺陷；室内膨胀量试验验证了膨胀等级分级标准和直觉模糊综合评价模型对兰新高铁地基泥岩适用性和准确性。研究成果对地基红层泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形风险评估和工程控制措施提供技术支撑。  相似文献   

基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

王颖志  王立君 《地理科学》2019,39(8):1238-1245

交通事故多发点是道路交通安全管理的重要治理对象,如何利用空间统计方法对其进行高效鉴别是研究热点。以华东某地为研究区域,以2013~2015年该研究区域的道路交通事故数据为研究对象,以时空道路网络为视角,通过路网匹配和路网裁剪形成事故时空子路段,提出一种基于交通事故场景的网络时空核密度估计值作为鉴别指标,用累计频率法和零膨胀的负二项回归模型确定鉴别阈值的事故多发点鉴别方法。  相似文献   

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析     

张沁雨  李哲  夏朝宗  陈健  彭道黎 《地球信息科学学报》2019,21(10):1619-1628

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。  相似文献   

南极中山站全天信息采集系统     

王宇  辛玉新  姜鹏  杨勇  伦宝利  王传军  余晓光  常亮  范玉峰 《天文研究与技术》2021,(2):272-282

南极高原拥有独特的天文观测优势,为了对南极中山站夜天文观测条件进行实测研究,中国科学院云南天文台专门研制了一套具有耐低温、自动除雪除霜等适应南极气候特征的全自动全天信息采集系统,该系统可以提供实时的全天云量、天光背景和全天图像,并将信息推送到网页实时显示。介绍了系统的研制及为适应南极气候进行的耐低温实验,统计分析了中山站2016~2017年的全天信息数据,结果显示,中山站2016和2017年的可观测时间为772.21 h和437.38 h,可观测夜数为93 d和51 d,天光背景最大真实值为22.05 Mag/arcsec 2,年平均气温为-10.6℃,最高气温19.1℃,最低气温为-44℃,2016年平均相对湿度为55.2%。  相似文献   

Extracting water-related features using reflectance data and principal component analysis of Landsat images     

Boglárka Balázs  Tibor Bíró  Gareth Dyke  Sudhir Kumar Singh 《水文科学杂志》2018,63(2):269-284

This study aimed to map water features using a Landsat image rather than traditional land cover. We involved the original bands, spectral indices and principal components (PCs) of a principal component analysis (PCA) as input data, and performed random forest (RF) and support vector machine (SVM) classification with water, saturated soil and non-water categories. The aim was to compare the efficiency of the results based on various input data. Original bands provided 93% overall accuracy (OA) and bands 4–5–7 were the most informative in this analysis. Except for MNDWI (modified normalized differenced water index, with 98% OA), the performance of all water indices was between 60 and 70% (OA). The PCA-based approach conducted on the original bands resulted in the most accurate identification of all classes (with only 1% error in the case of water bodies). We therefore show that both water bodies and saturated soils can be identified successfully using this approach.  相似文献