对地观测大数据开放共享:挑战与思考          下载免费PDF全文

何国金  王桂周  龙腾飞  彭燕  江威  尹然宇  焦伟利  张兆明 《中国科学院院刊》2018,33(8):783-790

对地观测数据作为国家基础性和战略性资源,在国民经济、社会发展和国家安全中发挥着不可或缺的作用。我国正面临从对地观测"数据大国"向"数据强国"转变的历史新机遇,文章阐述了当前对地观测大数据的发展态势,总结了国际对地观测数据开放共享的现状与趋势,分析了我国对地观测数据开放共享的现状及问题,最后对我国对地观测大数据的开放共享给出了3个方面的建议:①加强数据治理体系建设,夯实对地观测数据开放共享的基础;②制度和技术并重,构建良好的数据共享生态系统;③创新对地观测数据共享服务模式,促进学科交叉、知识发现与综合应用。通过加强数据开放共享工作,以期能够释放我国对地观测大数据的潜在价值,充分发挥对地观测大数据的战略性作用,有效提升我国对地观测大数据的国际竞争力。  相似文献   

Evaluation of fault diagnosability for networked control systems subject to missing measurements   总被引：1，自引：0，他引：1  

Fangzhou Fu  Dayi Wang  Ping Liu  Wenbo Li 《Journal of The Franklin Institute》2018,355(17):8766-8779

The evaluation of fault diagnosability for networked control systems subject to missing measurements is addressed in this paper. In particular, the missing probability is assumed to be affected by norm-bounded uncertainties. By considering noise and missing measurements, the quantitative diagnosability problem is investigated via the principle of weight. To quantify the effect of uncertain missing probabilities, an interval criterion is presented and uncertainty ratio is defined. Furthermore, a novel method is proposed to alleviate the computation task of evaluating fault diagnosability. The effectiveness of the proposed method is verified by a numerical example.  相似文献   

2001-2017年尼泊尔中部地区滑坡变化及其影响因素     

孙国庆  陈方  于博  王宁 《中国科学院大学学报》2020,37(3):308-316

滑坡是造成尼泊尔巨大经济损失和人员伤亡的主要地质灾害。目前，遥感方法对滑坡信息的识别、提取和监测具有巨大的潜力。基于随机森林模型的平均不纯度减少算法，选用NDBI、MNDWI、NDVI和红波段4个参数对Landsat遥感数据进行滑坡信息的初提取，同时借助目视解译得到滑坡的精提取结果。采用数据格网的方法将研究区划分为0.05°×0.05°的滑坡格网，并在不同土地覆盖类型中，对滑坡与降雨和温度进行偏相关分析。研究表明：1）尼泊尔中部地区的滑坡主要分布在海拔1 000~2 500 m，坡度20°~40°的范围内；2）相比其他土地覆盖类型，林地中滑坡数目与降雨的偏相关系数为0.671 5，而在草地中滑坡数目与温度的偏相关性最强，其偏相关系数为0.436 1；3）研究区片麻岩、页岩分布广泛，加之地震、断裂带、人类活动的影响，破坏边坡的稳定性，极易造成滑坡灾害。  相似文献   

基于深度学习的SSD模型尾矿库自动提取     

闫凯  沈汀  陈正超  闫弘轩 《中国科学院大学学报》2020,37(3):360-367

针对华北地区尾矿库自动提取问题，将基于深度学习的SSD目标检测模型应用于遥感图像尾矿库提取。首先标记华北地区2 000个样本，随机挑选1 500个作为训练样本，剩余样本作为测试样本，验证模型的检测精度。分析卷积层对应感受野与图像中尾矿库尺寸关系，发现原始SSD模型漏检误检大型尾矿库。改进SSD模型结构，提出增加额外卷积层的策略，提高对大型尾矿库目标的检测精度。实验表明，在置信度阈值为0.3时，改进的SSD模型相比原始模型，检测精确率提高10.0%，召回率提高14.4%，提高了大型尾矿库检测精度。验证了基于深度学习的SSD目标检测模型自动提取尾矿库的可行性以及改进算法的有效性。  相似文献   

基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算     

张苏  齐立忠  韩文军  朱笑笑  习晓环  王成  王濮  聂胜 《中国科学院大学学报》2020,37(6):760-766

电力走廊的树木生长会对输电线路的安全运营造成巨大影响，精确检测出影响线路安全的树木并将其砍伐至关重要。因此，提出一种基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算方法。首先，对激光点云进行快速自动化处理，先后精确提取地面点、电力线点与植被点；其次，基于电力线点进行分段，并分析电力线与植被点的安全距离，进而确定树障区域的位置和范围；最后，对树障区域植被点云进行单木分割，并统计单木数量，最终实现砍伐树木数量的精准估算。研究结果表明，无人机激光点云可以实现输电通道树障的有效检测与砍伐树木数量的精确估算，总体树木砍伐数量估算精度可达92.3%，可为输电线路安全运营提供遥感技术支撑，也可为电网运维单位制订树木砍伐计划提供可靠依据。  相似文献   

一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法     

王濮  邢艳秋  王成  习晓环 《中国科学院大学学报》2019,36(3):385-391

针对现有机载激光雷达（light detection and ranging，lidar）数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题，结合林木冠层空间结构分层的特点，提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先，对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化；然后基于冠层高度模型（canopy height model，chm）计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶，以此作为单木位置的先验知识，继而采用归一化割（normalized cut，Ncut）方法实现冠层的初始分割；最后，以全局最大值代替局部最大值，并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件，再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测，进而实现单木的精确探测。实验结果表明，针对密集林区的单木分割，本方法有效地减少了漏识单木，整体精度达90%以上，将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。  相似文献   

基于针孔阵列型的单次曝光双波长叠层成像     

罗勇  许文慧  史祎诗 《中国科学院大学学报》2019,36(1):31-37

传统的叠层成像技术在增加参与成像的波长数量时，可有效地提高系统的成像质量和抗噪声能力。该技术已广泛应用于成像及测量等领域。但其复杂的机械移动式曝光方式，导致系统存在抖动、数据采集效率低且精度较差等问题，在增加成像波长数量时更严重地影响系统成像和测量性能。采用针孔阵列型双波长单次曝光叠层成像技术，经过实际的光学实验和数值模拟论证，在双波长情况下实现对实验数据的高效和高精度采集，避免了传统多波长叠层成像技术的弊端。还指出并论证，在选择参与成像的激光波长时，有必要考虑两个重要的波长参数：中心波长和波长间隔，为多波长的叠层成像技术提供有效的指导依据。与传统的双波长、多波长叠层成像技术相比，基于针孔阵列型的双波长单次曝光叠层成像技术具有更高的效率和更广泛的应用领域。  相似文献   

基于曲线匹配的星载激光测高仪无场在轨几何定标方法     

陈林生  周梅  腾格尔  陈玖英  李传荣  唐伶俐 《中国科学院大学学报》2020,37(1):113-119

星载激光测高技术的快速发展急需有效的在轨几何定标方法来校正测高数据中的系统误差。探索一种基于曲线匹配的测高仪无场在轨几何定标方法。该方法利用激光足印高程曲线与DEM进行匹配获得激光足印控制点进而实现定标参数求解，无需到野外布设探测器定标场地。采用资源三号02星激光测高数据进行定标方法验证，并对定标结果进行精度评估。实验表明，经本文的定标方法校正后的测高数据的精度得到显著提升，验证了本方法的有效性。  相似文献   

基于负样本多通道优化SSD网络的钢铁厂提取     

卢凯旋  李国清  陈正超  昝露洋  李柏鹏  高建威 《中国科学院大学学报》2020,37(3):352-359

准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高，无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础，构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络，提出maxout模块，将负样本通路优化为多分支结构，突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明，该目标检测方法的提取精度达到80%以上。  相似文献   

基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估     

刘杉  张风丽  韦诗莹  刘娜  邵芸 《中国科学院大学学报》2020,37(6):750-759

建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息，并且记录有目标地物的极化散射矩阵，可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征，利用Touzi分解散射角α_s1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度|τ₂|进行RGB彩色合成，对极化SAR图像进行视觉优化，进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例，利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析，并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明，通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果，同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度，从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。  相似文献