极地海冰遥感数据发布系统的容器化部署方法研究

面向云原生应用的持续集成、持续部署技术发展迅速,但是当前结合遥感数据发布系统实际需求的集成和部署方案研究并不充分。为降低云原生极地海冰遥感数据发布系统在开发、测试、部署环节的难度,及时为用户提供安全、可靠的最新功能,本文基于GitOps理念,利用新兴的Argo Events、Argo Workflows和Argo CD工具设计实现了一个持续集成部署方案。实践表明,本文的部署方法能够加快系统新功能迭代速度,提升整个系统质量,进而为极地地区和全球气候变化研究提供数据保障。     

基于易损度分析的吉林省雷电灾害风险区划

分析整理2003-2012年吉林省历史雷灾记录,利用48个气象站人工观测雷暴日数序列和2011年《吉林省统计年鉴》数据,结合应用聚类分析和层次分析法建立了吉林省县(市)雷电灾害易损度计算模型。利用自然断点法对模型计算出的易损度进行分级,实现了吉林省各县(市)的雷电灾害风险区划。区划结果表明:吉林省的雷电灾害风险由强到低呈现出由中部向周边递减的结构,强风险区主要位于吉林省中部和南部的地级市本市;高风险区主要位于中部和南部经济发展水平相对较高的县(市);中风险区和低风险区则主要集中于东部山区和西部平原地区。     

基于闪电定位系统的吉林省闪电活动及特征参数分析

1引言 2007年吉林省建成了闪电定位监测系统,全省共布设了12个LD—II型闪电定位子站,构成覆盖全省的闪电定位监测网,为吉林省雷电活动及特征参数研究提供了较为科学、准确的数据,为进一步开展雷电业务、开发雷电服务产品奠定了基础。     

雷电防护装置远程监测系统

1 概述 雷电防护装置远程监测系统主要用于监测现场防雷装置的运行状态、接地电阻值、雷击次数。当避雷器劣化或地阻值超限时,即可向监测中心报警,同时也可将通过避雷器浪涌的发生情况和雷击次数通报监测中心,监测中心对信息资料进行统一管理,并及时     

浅谈雷击灾害现场勘察

雷击灾害调查工作是各级气象主管机构的一项重要任务，而雷击灾害现场勘察是雷击灾害调查过程中的一个最主要阶段，它既承担着调查、统计灾害损失的内容，又承担着分析事故成因、提出整改措施的内容，同时防雷部门出具的调查结论将成为界定责任的证据出现在经济纠纷或行政处罚中。本文着重阐述雷击灾害现场勘察的主要方法、内容及注意事项。     

OSDS注册用户空间分布特征及影响因素分析

本文以2005年以来中国科学院遥感与数字地球研究所开放式空间数据共享网站（OSDS）平台的注册用户为研究对象,利用最近邻层次空间聚类方法和地理探测器模型,对各省注册用户量的空间分布特征和差异影响因素进行了分析。分析结果表明,整体上用户空间分布很不均衡,主要集中在东部发达地区和几个在测绘和地理信息科学领域卓有建树的地区,信息、科研和教育是主要影响因素,经济、网络和测绘的单因素影响力较低,而与主要影响因素结合的交互影响得到了提升。因此,多因素共同制约着用户群的空间分布格局和区域不均衡性。应用地理探测器能从宏观上把握遥感学者群体的空间分布特征及其影响因素,其分析结果能够指导数据提供者更有针对性地为用户提供服务,也可为遥感产业调整和空间布局优化提供依据。     

一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法

针对当前遥感图像分割方法存在的缺点,将人工智能领域的粒子群优化方法应用到遥感图像分割方面,提出了一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法。对不同分辨率遥感图像的分割实验结果表明,融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法能够自适应确定聚类数目,避免了聚类过程的随机性,使分割结果更加接近实际情况。     

微粒群优化方法的遥感影像变化检测研究

针对目前多时相光谱直接变化检测方法存在训练样本分布限制和样本特征组合单一的缺陷问题,本文将微粒群优化方法引入遥感信息变化检测领域,构建了基于微粒群优化方法的遥感信息变化检测方法,在变化监测的过程中,通过变化规则的自动搜索和建立,实现了遥感影像变化信息的一次性直接提取。在方法验证过程中,选择北京为实验区,成功实现了应用微粒群优化方法对实验区2000年至2006年、2006年至2009年两个时间段的遥感影像进行了土地覆盖类型的变化信息检测,并将应用微粒群优化方法与决策树（C4.5和PART）、最大似然等方法的变化检测结果进行了对比分析。结果表明,微粒群优化方法能够自动搜索变化规则,得到的变化规则比决策树方法更简单,并能够获得更高的检测精度。     

综合多特征遥感图像智能检索方法的概念设计

遥感数据作为一种重要的时空数据源,在环境监测、资源管理、灾害预报、重大工程监理、国防安全等众多领域发挥着不可或缺的重要作用。遥感图像检索的效率和精度,直接关系到遥感影像数据应用的广泛性和实时性。本文在对国内外其他领域的图像检索技术、遥感图像检索技术的研究进展及其发展趋势进行综合分析的基础上,针对目前遥感图像检索所存在的...     

基于长短期记忆网络模型的中分辨率遥感影像变化检测研究

随着遥感数据量的增加,传统变化检测方法难以满足大数据背景下众多应用的需求。为此,该文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)模型的遥感影像变化检测方法,利用循环神经网络权重共享的优势处理时间序列数据,同时加入长短期记忆网络模型的细胞状态"记忆"影像变化,以解决遥感影像变化检测中的复杂性和困难性。分别利用高光谱影像和多光谱影像进行二分类和多分类实验,从检测地物是否变化到确认变化类型两个层次证明了该方法的可靠性和适用性;相较于传统变化检测方法,该方法的自动化程度和精度有较大程度的提升,为遥感影像变化检测提供了一种新思路。