基于哨兵数据的云南地表形变监测

云南省作为我国西南地区与西藏相连的省份,其地势由西北向东南逐渐降低且山峦众多,山区面积占全省面积的88％.除此之外,云南省还位于印度洋板块和亚欧板块交界处附近,其地震带众多,地质运动频繁,经常出现地震、滑坡、泥石流等地质灾害.因此,本文选取覆盖地势较高的云南西北部地区的哨兵数据,利用SBAS-InSAR技术进行数据处理...     

东海陆架盆地南部区域地震速度分析

在利用速度谱资料进行速度研究的可行性基础上,使用多种方法对速度谱资料进行甄别、筛选,对有效的速度谱资料进行统计、分析,计算出瓯江、闽江、基隆、晋江4个区域及全区的平均速度趋势,阐明了制作各反射层位平均速度分布图的方法,为本区时深转换提供基础资料。同时,分析了地震地质构造与速度趋势的相关性和一致性,对盆地内构造活动不强的区域等速度线与地层分布趋势及密度的关系进行了探讨,指出其对研究重力资料有一定的指导作用。     

海洋地质调查数据库数据录入方法

海洋地质调查数据库通常根据已有数据库结构标准创建各数据表和要素类,采用相关软件工具进行数据管理。基于数据的录入实践,探讨了海洋地质调查数据录入的几个关键环节:表空间和用户对应创建、表之间关联的创建、大对象数据加载等。结果表明,合理的创建用户和表空间、适当的创建数据表与公共索引表和空间站位信息表之间的关联、大对象数据采用BLOB格式存储,有助于实现高效、正确的数据录入。     

中国洪水灾害风险区划及其成因分析

洪涝灾害发生过程中观测数据多源异构（遥感影像、社交媒体文本、地理信息数据等）,难以利用互补优势融合应用于风险评估和提供决策知识。研究基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建方法,融合抽取遥感影像与社交媒体文本知识,形成多模态洪涝灾害知识图谱。基于自顶向下的方法细分领域概念,构建洪涝灾害领域本体层。通过深度残差全卷积神经网络对遥感影像进行智能解译,利用地理逆编码将影像解译信息转化为文本,实现影像信息到文本知识的转化。基于命名实体识别技术与关系抽取技术对社交媒体文本数据进行知识抽取。通过训练词向量,利用语义相似度计算关联文本知识与影像知识,实现多模态数据知识统一表达。以中国湖北省洪涝灾害为例,该方法将多源异构的数据高效转化为知识并进行关联,形成领域知识图谱,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。在灾害不同时期提供相应应急措施,并且通过关联农业受灾面积、农作物类型、农作物价值实现湖北省洪涝灾害评估。该方法结合深度遥感解译、文本知识抽取技术以及语义相似度计算,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。

     

基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法

针对具有预测功能的矢量数据压缩方法效率低下的问题,提出一种基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法。在预测区域内利用扇形筛选法,能显著减少待选点,从而提高压缩效率。实验结果证明,该方法的效率与改进前方法相比提升了30%~40%。此外,与传统的Douglas-Peucker算法相比,该方法在相同阈值下可以得到更大的压缩比,且在较小阈值下具有更高的计算效率。     

海洋地理信息系统理论基础及其关键技术研究

传统的海洋环境数据集成与共享存在共享模式单一、数据服务效果不明显等突出问题。随着云计算等技术的出现,数据共享模式发生了巨大的变化。提出基于云计算的海洋环境数据共享体系,通过基础设施即服务（infrastructure as a service,IaaS）、数据资源即服务（data as a service,DaaS）及软件即服务（software as a service,SaaS）实现海洋环境数据共享模式的转变。在海洋环境数据云中,用户既是数据的使用者也是数据的提供者,通过数据发布与发现、数据需求发布与发现等功能,解决数据共享中“用户-数据”之间的矛盾,并激励普通海洋科研工作者贡献自己的数据,保障数据资源有效、可持续利用。以南海海域为实验区,以表层漂流浮标数据及中尺度涡旋数据为实验数据,构建了原型系统验证该方法。     

利用滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法

针对现有多波束测深数据自动滤波算法通常存在因过分追求人工滤波平滑效果,而有可能造成海底微地貌或小型障碍物被不合理删除的问题,以Ping为多波束测深数据处理单元,利用滚动圆变换具有在给定精度条件下可对线要素一定尺度的凹(凸)部进行定量识别和分析的特性,提出了基于滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法。在VC++环境下对此算法的正确性和有效性进行了实验验证,结果表明,该算法能在保持海底地形完整性的基础上较好地滤除多波束测深数据中的粗差数据,有利于提高粗差检测的效率。     

开放式虚拟地球集成共享平台GeoGlobe

三维气象场是一个多维变化的环境,可视化是研究其内在规律的重要方法。针对三维气象场的全球范围、多维多尺度、海量数据等特征,提出了基于体元对象的数据模型和多级体元索引机制,并在此基础上设计了面向三维气象场的可视化方法,包括基于箭头模型的矢量场可视化方法和改进后的基于三维纹理映射体绘制的标量场可视化方法。最后基于虚拟地球平台进行了可视化和时空检索分析实验。实验验证了该方法的可行性和有效性。     

中国沿岸主要验潮站海图深度基准面的计算与分析

全球导航卫星系统干涉反射测量（global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR）技术可利用信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）数据包含的多路径信息反演潮位,但通常需限制仰角范围,导致可用数据量少以及时间分辨率不足。针对上述问题,提出一种数据质量控制方法,重构SNR残差序列获得仅受多路径影响的SNR序列,再设计并训练Transformer神经网络模型对数据进行分类,在潮位反演前筛除无效SNR数据,将高仰角数据纳入可用范围。实验表明,该方法可大幅度提升高仰角数据有效率,将反演站点的可用数据仰角范围扩展至5°~30°,从而显著提升可用数据量和潮位反演值的时间分辨率,对利用GNSS-IR技术的海啸、风暴潮实时监测等应用和长期海平面变化等海洋研究具有重要意义。

     

基于地基微波辐射计资料对成都双流机场两次雷雨过程的分析

利用地基微波辐射计资料,比较了2017年7月成都双流机场的两次雷雨过程,根据天气形势分为"两高切变"和"东高西低"2类,在此基础上分析微波辐射计要素变化特征,结果表明:在垂直方向0～10 km,以相对湿度达到80%来区分干区和湿区,则两次过程前3 h,相对湿度在垂直方向均呈现"上下干、中间湿"三层结构,并早于近地层前2 h达到饱和状态;过程期间相对湿度呈现"上干、下湿"两层结构;过程结束后湿层抬高,低层变干。两次过程水汽含量充沛,保持在70 kg/m~2以上,峰值超过85 kg/m~2。每一次中阵雨发生后水汽含量都会短暂回落,但仍高于过程前的数值,不足2 h后再次发生中阵雨。由0℃线高度变化可知,降水过程中,暖区(温度≥0℃)内相对湿度≥90%;云中液态水含量主要分布于6 km以下,温度在0℃以上的液态水占比很高,故两次过程以暖云降水为主。雷雨前1 h左右有"低层气温上升,0℃层抬升,K指数、CAPE指数也明显增大"的典型特征。降水发生在相对湿度、水汽总含量、云中液态水含量和稳定度指数快速增长的波峰中。