面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。     

西昌市1989—2018年林地草地湿地动态变化特征分析

遥感技术已被广泛应用于生态环境调查与研究。为获取西昌市近30 a生态环境演化趋势,利用1989年、2000年、2010年的专题绘图仪(Thematic Mapper,TM)遥感影像和2018年的陆地成像仪(Operational Land Imager,OLI)遥感影像,通过图像处理、目视解译和野外验证等方法,获得了西昌市1989—2018年的土地利用/覆盖数据,并对林地、草地和湿地的动态变化特征进行了研究。结果表明: 1989—2018年,西昌市林地、湿地和草地面积持续增加,生态环境持续向好; 林地主要分布于安宁河谷和邛海盆地四周山地,在牦牛山、螺髻山一带形成主要林区; 草地主要呈星岛状分布于牦牛山、螺髻山一带林地之间; 湿地以河流湿地与湖泊湿地为主,主要沿安宁河及邛海分布。但仍存在一些问题: 森林存在针叶化现象较普遍、树种单一等问题,需要重点加强林区火灾防范; 草地多数呈零星片状分布,不具有完整的系统结构和良好的功能,多数草地承载力和生产力较低,不宜大规模开发利用,应通过封山育林促使其向森林转化; 湿地分布也比较局限,需要着力予以保护。研究成果可为西昌市生态保护修复措施的制定及经济社会可持续发展提供科学依据。     

市级自然资源调查监测体系构建探索——以徐州市为例

自然资源调查是实现自然资源统一管理的重要前提和基础性工作。本文通过对自然资源分类体系、调查方案和数据库组织的研究,构建了以第三次国土调查和各类专项调查数据为基础的自然资源调查监测体系,提出了新的数据库组织和更新方法,并在江苏省徐州市进行了实践验证,形成了地市级调查成果,旨在为全国范围内地级市自然资源调查工作提供参考,构建可复制、可推广的调查体系。     

基于FY 3D的MERSI全球晴空数据合成技术

FY-3D极轨气象卫星作为最新一代的极地轨道气象卫星,其图像数据包含了丰富的植被、河流、山区等地表信息,对陆地资源调查、地表类型变化监测等具有重要作用。但几乎每轨遥感图像大约有2/3区域都被云雾覆盖,无法直接获取云层下的地表信息用于产品应用。本文研究晴空数据合成技术,首次提出反射率最小合成法、植被指数最大合成法和西格玛合成法的3个标准联合运用的晴空合成技术,利用先进的多时次气象卫星遥感数据合成技术,自动生成FY-3D中分辨率光谱成像仪(MERSI-II)250m分辨率晴空遥感数据,较好地实现了云和云阴影的去除,生成的晴空效果良好,具备了后续应用的价值。     

陕西气象信息化现状及发展趋势

近年来,陕西气象信息化工作在不同层次和领域均取得了长足的发展,但仍然存在一些不足。通过对陕西气象信息化现状分析,得出陕西信息化存在的主要问题为:信息基础设施供给能力支撑不足、气象业务数据支撑能力有待提升,气象数据服务精准供给水平不足,气象信息安全保障防护能力不足,气象信息综合治理能力有待提升,气象信息技术人才队伍有待加强。根据信息化工作当前面临的新形势,探讨陕西气象信息化发展方向,提出应对措施。     

陕西省2016年自动土壤水分数据质量分析

采用数据缺测检查、范围(极值)检查、数据时变检查、物理常数检查和僵尸数据检查等方法,对陕西2016年53套固定地段土壤水分观测10～30 cm土层的体积含水量数据进行质量控制和原因分析。结果表明:各站缺测率均小于0.5%,最大为0.33%,最小为0.03%;1 h缺测时长最多,占比为64.4%;通信问题是短时缺测主要原因。范围检查检出数据为0的异常记录131 h,主要由该层传感器故障或因连接线松动、脱落造成,没有检出小于0或大于55%的记录。时变检查10、20、30 cm土层分别检出异常记录41、22、26 h,其中,10 cm土层检出率最高;突变主要是由于传感器防护管周围土壤发生龟裂或下陷。物理常数检查有17站发生一层或多层数据异常,其中, 53735等站三个土层全部出现异常,而且异常记录较多,异常站点随土层加深而减少。僵尸检查没有发现异常。物理常数检查异常表明这些地方的土壤结构和生态功能可能正在发生变化,需要进一步加强监测。     

基于IDEA数据平台的气象资料综合监测系统建设

基于历史一体化数据访问平台(IDEA),以C#和SQL Server技术为依托,开发了面向河源市县2级、符合本地气象服务需求的气象资料综合监测系统,该系统实现了全市自动站资料的实时更新和显示,同时还提供了历史资料查询、各站点雨量时序图等多项功能,拥有良好的资料分析能力、功能的扩展性和可移植性。     

自然资源和国土空间大数据技术应用框架

自然资源和国土空间大数据是科学配置和高效管理自然资源的重要基础,是优化和治理国土空间的重要支撑。本文基于大数据的发展历程、技术现状和主要挑战,概述了自然资源领域大数据感知、管理、分析等方面的关键技术进展,提出了自然资源领域大数据研究与应用中的研究领域单调、技术应用零碎问题;从自然资源、国土空间和人类活动的维度阐述自然资源和国土空间大数据的基本内涵,地域空间无限与资源空间耦合是区别其他大数据的显著特点。在应用需求基础上,构建了要素化、数智化、一体化的自然资源和国土空间大数据技术应用框架,该框架包含数据采集、数据治理、应用支撑、应用和用户5层结构体系和关键技术集成,实现大数据到知识服务再到数智化治理的转变,聚焦自然资源“两统一”核心业务,重构了4个方面10项自然资源业务应用。从自然资源调查监测、“智慧+”监管决策、“互联网+”政务服务3个方面开展应用实践分析;展望了自然资源和国土空间大数据在数据采集存储、数据治理、应用支撑、应用服务方面的发展方向。     

人类移动数据生成方法：研究进展与趋势探讨

人类移动行为与交通、传染病、安全应急等现实应用息息相关。尽管现代信息和通信技术发展使得采集大规模个体移动定位数据成为易事,但涉及个人隐私又存在冗余、缺失和噪声的原始轨迹数据在实际中的可得性和易用性仍有很大局限。通过建模方式生成个体轨迹数据和群体移动数据,使其在统计层面接近并在应用层面可替代真实数据,是值得尝试的解决思路。本文面向个体轨迹数据生成和群体移动数据生成两大研究主题,将生成方法分为基于机理模型的方法和基于机器学习的方法,对其研究进展进行了系统总结,并探讨了其发展趋势和所面临的挑战。本文提出,未来人类移动数据生成方法研究需要多学科深度交叉共同探索人类移动行为底层机制、关注机理模型与机器学习耦合建模、借助生成式人工智能与大语言模型前沿技术、平衡生成数据可用性与隐私保护效果、强调空间泛化与迁移学习能力、控制模型训练与使用成本等。本文认为,人类移动过程是典型的人地交互过程,地理信息科学应在吸纳计算机科学、统计物理学、复杂性科学等多学科理论方法的基础上,充分发挥本学科特色,将空间依赖、距离衰减、空间异质性、尺度等地理空间效应显式纳入建模过程,提升模型性能及合理性。     

提高地面气象测报质量的思考

地面气象测报工作是地面气象观测站的基本工作之一,地面气象测报数据质量直接影响着天气预报的准确性。地面气象测报人员必须严肃、认真、负责地做好这项工作。