新疆及邻区Pn速度层析成像

利用新疆及邻区2万多条Pn射线的走时资料,采用层析成像的方法反演该地区上地幔顶部的Pn速度结构.主要结果是:①新疆地区平均h速度为.2km/s,高于中国大陆地区的平均值(.0km/s),速度变化量从-0.3km/s到0.2km/s.②准噶尔盆地是明显的高Pn速度区,高速区与地貌形状吻合较好,最大值达.4km/s;塔里木盆地整体上呈现高速异常二者都可能与盆地是稳定地块、构造活动和变形较弱有关.③在盆地与山脉的交接带即主要的构造活动带,存在较低的Pn速度,可达7.9km/s.④塔里木南缘中部存在一显著的低速区,可能与岩浆活动和构造活动较强有关.⑤上地幔顶部波速各向异性整体上盆地中心较弱,边缘地带较强.新疆南部波速的各向异性可能是因印度板块对欧亚大陆的碰撞使地幔物质向北蠕动的结果.     

近20年气候变暖对黑龙江省水稻增产的贡献

研究过去的气候变暖对作物产量的影响是认识变暖对农业影响的有效途径,但如何定量区分出气候变化和技术发展对粮食作物的影响程度是目前研究的难点。本文提出的算法在一定程度上可以克服传统算法缺陷,用此方法估算过去20年气候变暖对黑龙江省水稻单产增加的贡献率,结果表明：20世纪80年代相对于70年代水稻单产增加了30.6%,其中由气候变暖带来的增产量占实际增产量的12.8%~16.1%,相当于使70年代的单产增加3.9%~4.9%。20世纪90年代水稻单产较80年代增产42.7%,其中,气候变暖对单产增加的贡献率约为23.2%~28.8%,相当于在20世纪80年代的单产水平上增产9.9%~12.3%。     

利用RD模型和DEM数据的高分辨率机载SAR图像模拟

本文提出一种利用DEM数据基于RD模型的SAR图像模拟方法。该方法选择了Muhleman后向散射系数模型模拟SAR图像的辐射特性,引入SAR成像中的RD模型直接进行几何变换和灰度重采样模拟出SAR图像的几何特征。实验结果分析表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像在图像纹理和几何关系上是一致的,而且几何关系可以精确配准到均方根误差为1.3个像素。     

基于SuperMap的空间大数据可视化技术研究与应用

人类正从IT时代走向DT时代,诸多的技术手段使大数据处理技术能够从大规模数据中分析出相关模式或趋势,让我们对海量数据的价值挖掘充满了期待.当可视化呈现让大数据的潜力达到最大时,以往未被观察到的现象或趋势很容易被发现,用户能够快速地获得更多信息,发现他们所需要的价值.因此,如何最大化地呈现大数据中隐含的价值变得尤为关键.本文将重点研究空间大数据的可视化方法,充分发挥数据可视化的作用,帮助用户挖掘隐藏在空间大数据中的价值.     

基于Spark Streaming的实时流数据处理模型化研究与实现

通过研究与分析,选取Spark Streaming技术实现对P实时流数据的处理.同时,研究出一套模型化的方式,实现动态装配软件的执行过程;并通过具体的实例展示了两者结合后,在数据处理的易用性、性能及吞吐量方面,都得到了大幅提升.     

基于GIS空间统计分析的广电收视率评估研究——以北京市广电收视覆盖分析系统为例

本文将GIS空间信息统计分析手段应用于广播电视收视率的评估,以层次分析法为基础进行改进,采用抽样调查的方法确定权重,提出较为合理的基于空间信息统计方法的广电人口覆盖分布模型并加以软件实现。以北京市为研究区域,经导入多个版本人口数据实验,发现这种评估方式较好地修正了传统的仅仅按照面积评估覆盖率的评估模型,对于提高广电行业的信息化管理水平具有一定意义。     

基于MODIS数据的长株潭地区城市热岛时空分析

基于MODIS影像,采用分裂窗算法反演的地表温度对长株潭地区城市热岛空间分布与季相变化特征、影响因子进行定量研究。结果表明,长株潭地区春季和夏季存在明显的城市热岛效应,而冬季和秋季城市热岛并不明显;地表覆盖类型对城市热岛的影响十分明显,长株潭地区春、夏、秋季植被绿地状况与城市热岛呈现明显负相关分布,其中以夏季最为明显,夏季地表温度与NDVI相关系数的平方R2达到0.8193,即植被覆盖对城市地表温度的影响显著。因此,城市植被的分布与季节变化影响着城市热岛的强度与时空分布,揭示出植被绿地对降低城市热岛效应具有重要的作用,大范围的绿地建设能有效降低城市热岛效应。     

利用C-F模型识别僵尸网络迁移

基于C-F模型识别僵尸网络的迁移,以僵尸网络迁移过程中表现出的多个特征为基础,提出了一种识别僵尸网络迁移的方法,能够协同多个特征判断给定的两批僵尸主机是否具有迁移关系。通过几个典型僵尸样本的评测,有效地识别了僵尸网络的迁移行为。与单纯采用IP地址重合度的方法进行了对比,在僵尸网络成员数量动态变化的情况下,仍然保持了理想的识别结果。     

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。     

河口表层悬浮泥沙气象卫星遥感定量模式研究

分析了HRIS光谱图像帧序列的相关性 ,并针对这一特性 ,提出了利用D2 PCM方法 ,降低光谱图像序列的谱相关和空间相关 ,减少图像中的冗余 ,从而实现光谱图像的压缩。该方法提高了压缩比和压缩效率 ,算法运算量小 ,快速。