空间软数据及其插值方法研究进展

由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。     

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。     

冬春季黄海温度锋面的多时间尺度变化及主控因素分析

海洋锋面强度变化对陆源物质输运和全球物质循环有重要作用。冬春季节,中国东部陆架区西太平洋边界流分支与沿岸流之间形成了海洋温度锋。为探究冬季风暴和陆架环流双重影响下温度锋面的多时间尺度变化及主控因素,本文以黄海为研究区,分别在年代际尺度和天气尺度,利用信号分解和可解释深度学习方法,研究了低纬度驱动的环流系统和高纬度驱动的冬季风暴对锋面变化的耦合作用。在年代际尺度,通过使用经验正交函数分解和集合经验模态分解的方法,将北黄海的温度变化与黄海暖流强度相联系。研究结果表明,黄海的海表温度经验正交函数（EOF）分解第一模态的空间分布有明显的黄海暖流—沿岸流体系特征;海表温度EOF第一模态时间序列与黄海暖流强度指标的相关性良好,且受低频率厄尔尼诺‒南方涛动信号调控。在天气尺度,对卷积神经网络−长短时记忆网络（CNN-LSTM）模型进行训练并使用可解释性指标进行分析,结果发现无风或弱风条件下,海洋锋面主要由压力梯度力和科里奥利力的地转平衡维持;但在冬季风暴条件下,受开尔文波传播和切变锋破碎的影响,流场的低频波动成为导致锋面强度变化的主因。本文研究结果表明,大数据及机器学习方法是在众多海洋参数间建立联系,并发现一些独特物理海洋过程的重要手段,具有广阔的应用前景。