应急多源遥感元数据库集成系统的本体研究

遥感技术可以为应急救灾提供及时、准确和直观的信息。但由于存在多源数据库的数据异构和语义冲突等问题,导致大量的数据难以被有效地利用,严重影响了遥感技术在减灾救灾中的应用效果。本文利用元数据对多源异构遥感数据进行管理,提出了一种基于本体的异构数据集成共享方法,并在此基础上开发了一套针对灾害库应急的多源遥感数据库集成系统。实验表明,该方法能较好解决异构数据语义冲突问题,在一定程度上实现了在语义层次上的信息集成与共享。     

多源大数据支持的土地储备智能决策模型集研究

伴随着城镇化的快速推进,城乡建设用地资源日益紧张,但目前土地储备决策缺乏精准科学依据,无法有效地进行资源配置和宏观调控。针对此问题,本文深入剖析土地储备基本业务与决策环节,研究了一套面向土地储备的智能决策模型集,包括存量土地监测模型、收储成本预测模型、出让价格预测模型、储备平衡分析模型、相似地块分析模型、开发时序分析模型及病态地块识别模型,旨在将土地储备决策环节科学化、定量化和模型化,并重点为土地储备总量、效益、规模、结构、布局、时序的统筹安排提供建议。另外,该模型集具有体系化、高效灵活、智能化的特点,能够服务于储备业务全链条,满足即时决策应用需求和实现模型自主更新与进化,保证模型的时效性。最后,该模型集已经工程化应用于宁波市土地储备智能决策支持平台,实践验证了以上决策模型具有较高的准确度和实用性,表明模型集能够为土地储备的科学决策提供理论依据,有利于土地资源的集约利用和高效配置。     

分布式空间拓扑连接查询优化处理算法

针对传统分布式数据库查询应用于分布式空间数据库查询带来的传输和处理代价高的问题,本文结合已有分布式跨边界片段连接优化方法,深入研究了分布式空间拓扑连接查询处理,提出跨边界连接优化的空间查询优化算法,丰富了传统的分布式查询的关系代数等价变换规则。同时,针对不同片段连接类型的分布式空间查询全局优化策略,实现了分布式空间查询分解与数据本地化,从而优化分布式查询中的数据传输所付出的高昂代价。最后,提出了结点归并、连接归并树、执行结点、执行计划树等分布式查询优化方法,利用相应归并和优化算法将全局空间查询转化为各个场地局部空间数据库的具体执行计划,消除分布式查询中的冗余计算,优化查询计算策略,从而解决分布式空间查询中的处理代价高的问题。通过分布式空间查询实验表明,本文的算法能够较好地提高分布式空间查询的性能。     

基于元数据的多源遥感影像数据库集成技术研究与实现

遥感技术快速发展带来了数据的多源异构问题。本文基于遥感数据的元数据信息,综合应用了当前数据集成中的多种技术手段,设计并实现了适合于不同环境的数据集成模型。通过选用本体模型解决了集成中的数据冲突问题;通过预先设置元数据的筛选条件,提供了智能化的快速数据查询机制。最后,以应急灾区遥感数据快速集成系统为例,验证了本文研究成果的可行性和实用性。     

流域最佳管理措施空间配置优化研究进展

最佳管理措施(BMPs)是保护流域水环境免受农业生产活动导致的污染的一系列措施。在进行流域尺度BMPs空间配置时,一方面要考虑BMPs的生态环境效益,另一方面要考虑农业经济效益,因此流域管理决策者需要对这些措施进行空间配置优化。最佳管理措施空间配置优化(简称BMPs空间优化)是基于专家经验或者利用优化算法而得出的方案,并通过流域模型和经济模型评价其环境和经济效益,最后选择效益最优的方案,这也是当前农业非点源污染和水环境保护研究的前沿和热点。本文在介绍BMPs及其评价模型的基础上,对当前BMPs空间优化研究中的两种方法进行了剖析,对当前国内外BMPs空间优化研究现状进行了回顾和总结,最后,指出了BMPs空间优化研究中现存的问题,指出了今后BMPs空间优化研究的方向。