地面综合观测要素状态监测及报警软件研究

为推进气象现代化,地面气象综合观测在智能化、自动化方面进行了大量的研究工作,并取得了显著的成果。因受到自然环境、设备状态、网络情况等影响,观测要素数据易出现异常,且台站业务人员无法24 h不间断监测地面综合观测软件,在设备故障、数据异常等情况发生时易导致市县级地面综合观测不能第一时间发现问题,影响故障点的及时排查和维修。基于此现状,运用“互联网+”模式,通过对地面综合观测要素状态监测及报警软件研究,在观测要素数据逾限、缺测及数据质控异常时红灯提示并发送短信给保障人员报警,实现地面气象观测要素数据的智能监控,切实提高基层装备保障及时性,更好的为气象信息服务与气象分析预测提供可靠的基础数据。     

基于信息化时代的遥感数据存档路径研究

信息化时代的发展,新技术革命正逐步改变着传统工业化的发展格局,遥感数据在土地覆盖监测、森林覆盖监测、草地覆盖监测以及湿地资源监测等方面具有不可忽视的重要作用.信息时代,实现遥感数据存档、共享、资源开发利用是当前考虑的重点问题.本文主要阐述信息时代遥感数据存档的必要性,分析当前遥感数据存档面临的主要问题,并提出适应社会生...     

欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为：①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。     

基于WebGIS的地图数据传输关键技术

分析比较基于WebGIS的地图数据传输技术,针对地图数据的数据量大,传输速度慢的特点,提出适合Web的数据组织方法,以提高地图数据的网上传输速度.     

基于声波信号的岩性智能分类方法

传统的岩性识别以钻井取心、钻井曲线和岩石图像等方法为主,这些识别方法对地质和识别条件要求较高,且不能满足随钻实时识别。为此,本文提出一种新的基于声波信号的岩性智能分类方法。该方法首先基于所采集钻头与岩层碰撞得到的音频数据,通过数据增强技术解决数据稀疏问题;然后采用基于CGRU(CNN+GRU,卷积神经网络+门控循环单元)的深度学习模型,对采集到的3种岩性的岩石音频数据进行深度学习与训练。为提高该模型在复杂背景下的识别能力,引入注意力机制模型进行优化。注意力机制模型可以在复杂环境下对岩性信息实现重点学习,提高模型识别性能。实验结果表明,与GMM(高斯混合模型)-SVM(支持向量机)、CNN和CGRU模型相比,CGRU-AttGRU(注意力机制模型+GRU)混合模型准确率达81.17%左右,在GMM-SVM、CNN和CGRU模型基础上分别提升了13.31%、9.99%和5.93%。     

基于轨迹偏移算法的居民就医时空特征与空间格局分析

居民就医时空特征与空间格局反映了医疗设施的服务能力与布局合理性.本文以厦门岛为例,采用出租车轨迹数据,探讨了居民就医的时空特征和空间格局.论文提出了基于道路中心线的研究单元划分方法;提出OD轨迹偏移算法,更精细地提取出三级医院的就医OD数据,改善传统的缓冲区分析法中精确度较低的问题;对居民就医行为进行时空特征分析;基于...     

极轨气象卫星局部数据集的精地标导航

国家气象局卫星气象中心极轨气象卫星微机资料处理系统对AVHRR/HRPT资料进行处理,可生成(512×512)和(401×401)两种局部数据集。该文着重介绍对这两种局部数据集进行精地标导航的原理与方法,并用实测资料进行了检验。     

地壳拉张的筏状模式：来自亚利桑那东南部地震反射资料的证据

亚利桑那东南部Ｐｉｎａｌｅｎｏ山脉核复合体之下的弧状地震反射带是脆性变形的中、下地壳抬升带。反射带的顶对应Ｓａｆｆｏｒｄ盆地之下推测的中第三系滑脱断层的底，但与滑脱断层分叉后为一个明显的糜棱岩前端。在Ｐｉｎａｌｅｎｏ山脉之下－１．９秒深度处构成一个顶峰。从这一顶峰开始向反射带西南倾斜。在ＥａｇｌｅＰａｓｓ滑脱断层之下穿过，至相对未伸的Ｇａｉｌｕｒｏ山脉的上地壳之下变平位置约为４．８秒深度（－１３．     

DVD盘库与地震数据的存储

引言随着数字地震观测系统在测震学中的应用 ,数字化地震数据的数量急剧增加 ,如何有效地存储地震数据一直是大家关心的事情。存储地震数据主要考虑存储地震数据介质的寿命、价格、容量、读写速度、普适性、使用的方便性等方面的问题。软盘、硬盘、磁带和CDROM都是比较常用的地