数字化测绘生产管理有关问题研究

数字化测绘生产的特点,带来了生产管理的复杂性和特殊性。数据生产的管理控制,需要把握好顾客需求、技术设计、生产计划、调度控制、质量管理等关键的环节,处理好生产过程中产生的相关问题。     

谈“数字宁波”地理空间框架建设

建设“数字宁波”是宁渡城市信息化的系统工程。宁波市测绘设计研究院应用信息化测绘技术,对宁波城市空间信息资源进行有序、有效地采集整合,着力建设全市地理空间数据框架,推进建立“宁波市地理信息公共平台”,为“数字宁波”打牢扎实的基础。     

GIS技术在房地产市场信息系统中的应用研究

简要介绍了当前国内房地产现状、存在的问题,以及房地产市场信息系统(Real Estate Market Information System,以下简称REMIS)当前所处的发展背景.指出房产GIS在标准和应用上存在的一些问题.对房地产管理和REMIS对GIS的需求情况进行了分析.根据需求分析作者提出了GIS技术在REMIS中的几种应用模式,并指出基于楼盘表为核心的GIS应用模式将是未来房产GIS发展的方向.针对房产GIS应用的不同模式采用的几种关键技术也做了相应描述.     

应用于村镇信息自助平台的电子地图构件关键技术研究

从构件化村镇信息自助平台的低成本、易定制的特点出发,针对其中电子地图构件在地图浏览和交互查询中存在的网络负载大、响应速度慢等技术问题,研究了传统We-bGIS空间数据网络发布模式及其不足,探讨了基于AJAX、地图切片、多级缓存技术的电子地图发布解决方案,并实现了在村镇信息自助平台上的应用.     

基于卫星地面站天线状态预测的任务再规划

集成运行控制系统(Integrated Operation and Control System,IOCS)是极轨气象卫星地面应用系统的重要系统之一,其主要作用之一是规划多卫星地面站接收任务,确保全球资料的完整获取。当卫星地面站某个天线出现异常或不可用时,若仍按原有的任务规划进行数据接收,将直接造成全球资料的不完整,因此需要研究卫星地面站天线状态的预测和相应的任务再规划技术,从而及时发现和处理卫星地面站的天线异常、降低连续多轨数据接收失败风险,最终达到提高极轨气象卫星数据接收成功率的目的。文章设计了基于统计分析的卫星地面站天线状态预测方法,并研究了对后续系统运行改变最小、易实现和结果可复核的任务再规划方法。     

金沙江下游多种面雨量集成预报方法的对比分析

集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品,以面雨量为研究对象,采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法,得到集成面雨量预报,再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法,对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时,下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低,且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中,多元回归法集成效果较好,在大雨量级预报中,BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。     

面向过程的海洋时空数据分布式存储与并行检索

海洋现象特征数据是一类带有过程性质的时空数据,具有多样性、多态性、海量性和时变性等特点,广泛服务于海洋灾害预报、船舶航行规划、台风路径追踪、海洋与大气环流等领域。本文根据海洋现象特征,建立海洋现象过程的对象表达和数据组织模型,设计三维空间海洋时空数据分片策略和R树空间数据索引方法,以提高海洋现象过程时空数据的查询效率。实验通过构建海洋现象过程时空数据分布式存储与并行检索系统测试算法的执行效率。实验结果表明,面向过程的海洋时空数据分布式并行检索算法能够实现数据的高效检索,验证了海洋现象过程对象数据组织模型的合理性,为研究海洋现象过程多要素的关联机制提供了有效的方法和理论基础。     

基于ASP.NET MVC的海域海岸带整治修复项目信息管理系统的设计和实现

文章在国家大力开展海域海岸带整治修复的背景下,利用Visual Studio 2013开发平台和SQL Server 2014数据库软件,采用ASP.NET MVC架构设计海域海岸带整治修复项目信息管理系统,实现整治修复项目信息的快速录入,并可进行查询、展示和互动等操作。相比传统信息管理系统,本系统大大提高了可维护性、可扩展性、灵活性和封装性,可促进我国海域海岸带整治修复项目信息管理实现现代化。     

保持局域特征的多源海冰图像融合与分类

本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法,并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先,通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换,得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性,通过拉普拉斯特征分解,得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后,将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合,得到融合图像。在此基础上,本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点,在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系,而且考虑不同海冰类型的特征关系,因此其在多源图像（多光谱和合成孔径雷达（SAR）图像）的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。     

融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法

测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。