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151.
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... 相似文献
152.
集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波(Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF)方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。 相似文献
153.
154.
基于时空大数据技术、面向服务模式、高性能计算和分布式计算等相关理论和技术,本文设计并实现了时空大数据平台,集合了时空数据整合、处理、存储、分析、可视化等功能,并具备后台资源弹性分配和管理能力.规划了适合本地情况的时空大数据重点应用方向,基于大数据空间分析模型,分析了土地利用现状数据变化情况;运用机器学习的方法构建地价预... 相似文献
155.
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。 相似文献
156.
基于数据融合与地图合并技术的行政区划图更新与数字重建 总被引:1,自引:0,他引:1
行政区划图是地学研究中最为常用的空间数据.针对吉林省近年来行政区划多有变更的实际情况.吸纳地图合并技术和多源数据融合思想,利用ETM遥感数据.地形图、行政区划图等地图数据.矢量行政区划图数据,国家行政区划代码等国家标准,以及地方志等文本数据等多类型数据为数据源.更新吉林省2004年县级行政区划图矢量数据,数字重建乡镇行政区划图,所得数据精度较高.本研究旨在为相关研究提供行政区划空间数据.拓展地图合并技术和多源数据融合思想的应用领域. 相似文献
157.
传统的统计手段可以获得旅游城市或景点的游客量,而无法获得旅游客源地游客量,本文首先把互联网搜索数据与现实游客行为之间进行关联和映射,然后将搜索量最高关键词通过自由组合和非线性多项式拟合,发现3个词组合时与现实游客行为之间R2高达0.999,最后反演出2011-2014年中国(港澳台除外)各省、直辖市和自治区至甘肃省旅游的人数,进行甘肃省旅游客源地时空数据可视化、时空数据异常探测、时空过程分析等,帮助旅游部门了解游客的来源及去处、游客的出行规律和爱好偏向,做出有针对性的决策。 相似文献
158.
159.
Chung-Lin SHIE Long S. CHIU Robert ADLER Eric NELKIN I-I LIN Pingping XIE Feng-Chin WANG R. CHOKNGAMWONG William OLSON D. Allen CHU 《大气科学进展》2009,26(6):1071-1080
Accurate sea surface flux measurements are crucial for
understanding the global water and energy cycles. The oceanic
evaporation, which is a major component of the global oceanic fresh
water flux, is useful for predicting oceanic circulation and
transport. The global Goddard Satellite-based Surface Turbulent
Fluxes Version-2 (GSSTF2; July 1987--December 2000) dateset that was
officially released in 2001 has been widely used by scientific
community for global energy and water cycle research, and regional
and short period data analyses. We have recently been funded by NASA
to resume processing the GSSTF dataset with an objective of
continually producing a uniform dataset of sea surface turbulent
fluxes, derived from remote sensing data. The dataset is to be
reprocessed and brought up-to-date (GSSTF2b) using improved input
datasets such as a recently upgraded NCEP/DOE sea surface
temperature reanalysis, and an upgraded surface wind and microwave
brightness temperature V6 dataset (Version 6) from the Special
Sensor Microwave Imager (SSM/I) produced by Remote Sensing Systems
(RSS). A second new product (GSSTF3) is further proposed with a
finer temporal (12-h) and spatial (0.25ox0.25o)
resolution. GSSTF2b (July 1987--December 2008) and GSSTF3 (July
1999--December 2009) will be released for the research community to
use by late 2009 and early 2011, respectively. 相似文献
160.