基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。     

COMBINATION OF ECMWF REANALYZED DAILY RAINFALL AND PENTAD CMAP IN CHINA

In this study, 16 combinations of the ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecast) reanalyzed daily rainfall and the pentad CMAP in China for the period 1980- 1993( 1May - 31 Dec. ) were calculated. Correlation analysis was used to roughly evaluate daily rainfall for the whole of China and a combination of RPC (rotated principal component) and wavelet analyses was applied to data on observed and combined daily rainfall to obtain a detailed evaluation of the quality of these combined datasets in 6 selected major rainfall regions of eastern China. The results showed that except for intraweekly fluctuation, the best combination was roughly similar to or accorded well with observation in the aspects of space variation patterns and long period rainfall fluctuations related to monsoon onset and serious meteorologic disasters, indicating that this combination yielded better values of long term daily mean and standard deviation through the pentad CMAP ( CPC Merged Analysis of Precipitation), and can also represent rainfall fluctuations through the reanalyzed daily rainfall.     

基于Google Earth的遥感影像数据资料归档系统

将Google Earth应用于遥感影像数据资料归档系统中,是一种新的遥感资料归档方法,能将归档的成果文件整合,克服了传统归档方式不能快速查看数据效果、位置、属性信息的缺点,很好地适应了信息化工作程序对图像数据库的快速响应的要求.ARCGIS补充了Google Earth薄弱的空间分析功能.系统再联合EXCLE表件,方...     

区块链技术在全国地质灾害风险预警系统建设中的应用探索

2019年以来,自然资源部全面推进普适型设备研发与地质灾害自动化监测预警工作,截至2023年6月,已在17个地质灾害重点防治省份的5.5万处隐患点推广应用,全国地质灾害风险预警系统也进入了快速发展阶段。目前,系统每日接收监测数据超千万,在海量数据存储管理、时序数据并行处理、大数据智能分析和多参数风险预警等方面取得积极进展。然而,系统在数据安全方面仍存在诸多挑战,尤其是在数据一致性、数据防篡改和系统可靠性等方面有较大提升空间。文章在系统研究区块链技术特点及其在相关领域典型应用的基础上,提出基于分布式账本技术和共识机制的“可信数据流”建立方法,依此形成“区块链+全国地质灾害风险预警系统”总体框架,同时建立了原型系统。实验数据显示改进系统可以解决省-部数据不一致问题,识别并阻止非法数据篡改,多节点故障情况下仍可保障系统稳定运行,系统总体性能损耗低于20%。研究成果可为区块链技术在各级地质灾害风险预警系统中的应用提供顶层设计思路与技术方法,对于提升全国地质灾害自动化监测网安全运行能力具有重要借鉴意义。     

基于TOPSIS的GNSS数据质量评估方法研究

在当前数据质量评估指标（多路径效应、数据完整率、周跳以及信噪比等）基础上增加数据有效率指标,首次提出利用多指标综合评价方法对全球iGMAS、MGEX、IGS等观测站的GPS数据进行数据质量分析,建立了TOPSIS综合评价模型,并将该模型综合评价结果与各指标进行Pearson相关分析,综合评价结果与数据完整率和数据有效率指标呈强相关;并采用静态PPP结果与该综合评价结果进行相关分析,亦呈显著相关。     

基于互联网房产数据的住宅容积率多尺度时空特征——以广州市为例

基于网络爬虫技术获取房产时空数据,结合时间序列和空间自相关分析方法,在“小区—街道—区级”多尺度上探索广州市住宅容积率时空模式与演化规律。结果表明：① 近三十年广州市居住空间呈现中心城区集聚开发—向南、北方向近郊区拓展—往南、北、东方向远郊区外扩的演变过程,容积率呈现波动式增长态势。② 随着房地产的快速发展,住宅容积率逐渐呈现显著的空间自相关特征,体现了住宅开发与规划有序性的提高。③ 区级尺度上容积率呈现较强的自相关性,越秀区与天河区为HH集聚区,从化区为LL集聚区。街道尺度上容积率呈现出显著的空间不均衡性,区位交通条件较好的街道成为容积率HH集聚区,而LL集聚区主要分布于生态旅游重镇。     

MD数字化断层形变测量仪资料的应用分析

分析了“九五”期间安装在“山东数字化地震前兆台网”的MD跨断层形变测量仪资料的干扰因素、变化特点及其与水准、基线观测的一致性 ,探讨了其映震能力及断层运动的表现方式     

Local‐government data sharing: Evaluating the foundations of spatial data infrastructures

This paper presents a typology of local‐government data sharing arrangements in the US at a time when spatial data infrastructures (SDI) are moving into a second generation. In the first generation, the US National Spatial Data Infrastructure (NSDI) theoretically involved a pyramid of data integration resting on local‐government data sharing. Availability of local‐government data is the foundation for all SDI‐related data sharing in this model. However, first‐generation SDI data‐sharing activities and principles have gained only a tenuous hold in local governments. Some formalized data sharing occurs, but only infrequently in response to SDI programmes and policies. Previous research suggests that local‐government data sharing aligns with immediate organizational and practical concerns rather than state or national policies and programmes. We present research findings echoing extending these findings to show that local‐government data sharing is largely informal in nature and is undertaken to support existing governmental activities. NSDI principles remain simply irrelevant for the majority of surveyed local governments. The typology we present distinguishes four distinct types of local‐government data sharing arrangements that reflect institutional, political, and economic factors. The effectiveness of second generation, client‐service‐based SDI will be seriously constrained if the problems of local government take‐up fail to be addressed.     

基于R树的分布式并行空间索引机制研究

为提高分布式并行计算环境下海量空间数据管理与并行化处理的效率,基于并行空间索引机制的研究,设计一种多层并行R树空间索引结构。该索引结构以高效率的并行空间数据划分策略为基础,以经典的并行计算方法论为依据,使其结构设计在保证能够获得较好的负载平衡性能的前提下,更适合于海量空间数据的并行化处理。以空间范围查询并行处理的系统响应时间为性能评估指标,通过实验证明并行空间索引结构具有设计合理、性能高效的特点。