传感网支持下的洪涝事件过程监测与准实时服务方法及验证

洪涝过程探测与准实时服务对于保障人民生命和财产安全意义重大。通常洪涝探测仅关注洪涝断面/平均状态,缺乏对洪涝从发生、发展乃至最后结束的全过程的整体认知,且洪涝探测和服务被动滞后。本文制定洪涝过程探测规则,改进水位预测模型,并将其作为理论基础,与传感网信息模型和服务接口相结合,提出了洪涝过程动态探测与准实时服务(process-based flood detection and service,PFD&S)方法。以PFD&S方法为基础,设计并开发了PFD&S原型系统,该系统由传感器层、数据接入层、洪涝探测层和用户交互层4层组成,且具备传感器数据发布和洪涝事件订阅两种使用模式。文中以2016年夏季发生在黄汉流域的洪涝事件为例,对PFD&S方法的可行性和有效性进行验证。结果表明,PFD&S方法和系统能够精准判断洪涝事件所处阶段,并根据不同阶段的需求提供水位预测、洪涝预警或洪涝信息统计等服务,且方法具备准实时性和可扩展性特征。     

基于DEM纹理特征的月貌自动识别方法探究

月海和月陆是两种最主要的月貌单元,对于月海及月陆快速准确地识别是进行各项月球研究的重要基础。目前,月海和月陆的识别大多采用DEM结合其派生地形因子建立指标体系的方法。这种方法虽然可在宏观尺度对月海和月陆进行识别和提取,但仍存在2个问题：（1）可扩展性差,不同地区难以共用同一套地形因子构建指标体系;（2）指标体系中各因子权重设置具有较大的主观性。针对以上问题,本文以“嫦娥一号”探测器获取的全月球DEM数据,从月表地形纹理特征的角度出发,提出一种以月表DEM数据识别月海、月陆的自动快速的方法。首先,利用灰度共生矩阵模型,以DEM数据为基础,实现对典型月海、月陆地形纹理特征的量化,然后,对量化指标的筛选,构建能有效区分两类月表形貌单元的特征向量。在此基础上,选用离差平方和作为识别器,最终实现对月海和月陆的自动识别。本文识别方法的整体识别率达到85.7%;综上可知,该方法既能克服原有方法中因子权重设置的主观性,又具有较好的通用性。     

顾及多空间相似性的地下管线数据匹配

综合地下管线与专业地下管线是同一管线地物的两种表达形式。综合地下管线数据精准、概括;专业地下管线数据表达范围广、属性信息翔实。本文以天然气管线数据为例,选取管点关联管段分布形态作为衡量依据计算管线结构相似性,从管点本体概念名称和属性两方面计算管线语义相似性,以两管点间管段分布形态为特征计算管线形状相似性。以此空间相似性构建管点特征向量,采用SVM(support vector machine)支持向量机的分类方法及管点唯一匹配原则实现管点实体匹配。试验表明该算法能够有效解决管点匹配问题。