SRTM无效数据填充方法在数字河网提取中的应用

为验证最新全球免费高分辨率航天飞机雷达地形测量任务(SRTM)数字高程模型(DEM)数据在水文学中的应用效果,以湖北省清江流域为例,利用SRTM数据进行了流域数字河网提取,通过与数字化地形图DEM提取的数字河网比较,指出SRTM数据中普遍存在的无数据区域是其进行水文分析的最大障碍,常用的SRTM无数据区域填充方法会使河道高程出现较大误差,导致提取的数字河网出现偏差.为解决上述问题,提出了在实际数字化河网限制下的SRTM数据无数据区域填充方法,计算结果表明,利用该方法处理后的SRTM数据更符合实际情况,提取的数字河网也与实际情况相符.     

回归与内插法处理ASTER GDEM数据异常值的研究

为了解决ASTER GDEM数据中普遍存在的数据空洞及异常问题,在利用坡度分析与密度分割等方法,提取ASTERGDEM数据中存在的空洞及异常值后,借助SRTM DEM数据,利用回归与内插法对空洞及异常区域的高程进行模拟修复。并通过三维建模和实例应用评估其模拟质量。研究结果表明:回归与内插法误差较小、精度较高,所得DEM三维模型良好,能有效提高ASTER GDEM数据的完整性和可用性。     

中国西北部高山高原地区SRTM3数据质量评价

依据1：25万地形图DEM对中国西北部高山高原地区来自美国ESRI和NASA的两种SRTM数据进行了质量评价．结果表明两种SRTM高程数据与地形图DEM有很高的一致性．两类SRTM数据大约有38％的栅格单元绝对高程误差小于10m,58％以上误差小于20m,90％以上误差小于49m,99％以上误差小于92m,99．9％以上误差小于143m．在地势平坦的高原盆地、宽谷区,高程误差小于±5m．湖泊水体区域分别存在显著的正负高程误差．冰川、山地针叶林和沙漠地区的高程偏差均呈峰值,位于-20～0m的正态分布,极少数栅格单元正负偏差超过100m．总体而言,SRTM数据具有较高的数据质量．     

利用不同数字高程模型的水系提取对比分析

水系提取是研究流域水文的基础,基于单流向算法(D8),选取SRTM DEM与ASTER GDEM两种高程数据提取水系,试验得出SRTM的汇流累积量阈值为10 000(栅格),GDEM的汇流累积量阈值设定为90 000(栅格).分别用两种DEM合适阈值提取的水系结果对比分析,并利用实际河网和遥感影像进行验证,结果表明:利用SRTM DEM提取大范围水系的精度和效率较高.相对于平坦地区,地形起伏大的地区精度更高.可用于指导水系提取时数据源的选取.     

基于SRTM3的山区遥感影像地形校正研究

山区遥感影像的地形效应尤为明显,是利用遥感影像进行精确定量分析及应用的主要障碍。为提高地表参数遥感定量化精度,研究在SRTM3数字高程模型的支持下,利用Lambertian模型、归一化模型、C校正方法对山区TM影像进行地形校正实验。通过比较分析影像的校正效果及对地形变量与影像校正前后的辐射亮度值进行相关性分析,对利用开源SRTM3地形数据对山区遥感影像进行地形校正的可行性进行研究。实验表明除小部分区域由于SRTM数字高程模型本身的误差使得影像存在误校正外,利用SRTM3数字高程模型进行地形校正效果明显。     

汉江流域SRTM DEM的水系提取及验证方法

针对数字高程模型提取水系问题,以汉江流域为研究区域,利用SRTM DEM作为数据源,运用GIS软件水文分析模块提取研究区域的水系信息,并将其与利用TM影像提取的水系信息进行比较.结果表明:利用SRTM DEM提取的水系信息与实际自然水系信息基本一致,但某些局部区域提取的水系和验证数据存在一定偏差.     

SRTM 3数据在海岸地区问题的修复方法初探

海岸地形分析是研究海岸的重要手段之一,SRTM3数据为其提供了良好的数据源。但是,在海岸区域,SRTM3数据存在一些缺陷,不能直接使用。本文首先概述SRTM3数据的基本状况,然后按照区域分布,总结了海岸SRTM3数据的四类不足,给出相应的修复方法,特别是提出了新的海面高程偏移和虫蛀现象的修复方法,应用于实际工作中,效果较好。     

外部参考DEM对IPTA地面沉降监测结果的影响分析

随着DEM获取途径的多样化,地形相位分量初始化精度对地面沉降信息提取的影响程度和原因需要深入探讨.本文以广东珠三角洲广州与佛山交界区域为实验区,借助两种常用外部DEM(SRTM、ASTER GDEM),利用相干点目标法(IPTA)进行地面沉降提取试验,探索哪一种更适合作为InSAR外部参考的DEM.试验中分别从两种DEM与干涉图的配准精度、DEM自身精度、沉降结果的统计量以及解缠相位、PS点质量分析等方面进行误差分析.研究结果表明,在IPTA实验中,SRTM比ASTER GDEM具有更好的应用效果,更适合做外部参考DEM.     

基于TanDEM-X和ERS数据的InSAR提取DEM的实验研究

以天山地区为研究区域,利用干涉合成孔径雷达干涉测量技术(In SAR)分别对Tan DEM-X和ERS获取的数据进行干涉处理生成数字高程模型(DEM),结合SRTM DEM和我国1∶5万数字高程模型标准,对所获取的DEM的精度进行比较和分析.结果显示,由于实验区域地形复杂、高程变化剧烈且植被茂密,2组数据生成的DEM与SRTM DEM之间的整体差值偏大,标准差分别为11.55 m和16.74 m,但Tan DEM-X数据获取的DEM精度更高.结果表明,在地形复杂区域Tan DEM-X数据能够监测到C波段数据所不能监测到的细节,其生成DEM的结果较ERS数据具有明显优势.     

国外两种免费DEM数据对比分析

结合已经开展的研究,对比分析了国外两种主流免费DEM数据的来源、组织方式、数据特征和下载渠道等信息。目前,中国部分的SRTM和ASTER GDEM地形高度和坡度数据均可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台-DEM免费下载。     

Domain-oriented data driven data mining:a new understanding for data mining

Recent advances in computing, communications, digital storage technologies, and highthroughput dataacquisition technologies, make it possible to gather and store incredible volumes of data. It creates unprecedented opportunities for largescale knowledge discovery from database. Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for processing large volumes of data, such as data analysis, decision making, etc. There are many researchers working on designing efficient data mining techniques, methods, and algorithms. Unfortunately, most data mining researchers pay much attention to technique problems for developing data mining models and methods, while little to basic issues of data mining. In this paper, we will propose a new understanding for data mining, that is, domainoriented datadriven data mining (3DM) model. Some datadriven data mining algorithms developed in our Lab are also presented to show its validity.     

数据记录仪的数据可靠存取技术

基于飞机黑匣子的原理和思想,设计出一种运用于工业控制方面的数据记录仪。记录工业仪器实验过程中产生的试验数据,通过分析记录下来的试验数据,改进设备的设计。首先给出数据记录仪的设计思想,然后设计出系统的各个模块。为了提高设备的存储可靠性,使用冗余技术,采用缓存和乒乓存储模式解决传输数据与存储数据速率不一致的问题。通过编写测试程序,实现对设备的软件测试。证明该系统的设计符合应用要求。     

大数据战略：从数据大国到数据强国

 大数据时代,数据成为与物质资产和人力资源同样重要的基础生产要素。海量数据的空前集聚和计算力的指数级增长释放了深度学习算法的生产力,推动人工智能应用的大发展。大数据技术和大数据产业的蓬勃发展为线上互联网和线下实体经济带来了新的增长点。     

数据仓库的数据流分析

通过分析数据仓库的系统结构 ,对数据仓库系统中的数据流进行分类 ,给出各类数据流在数据仓库系统中的实现功能 ,使数据仓库系统能更方便地管理数据和进行数据仓库管理系统的模块化设计 .     

基于数据元的数据集成技术研究

针对当前数据集成方法只能精确到属性级映射的缺陷,提出了基于数据元的数据集成方法。用数据元语义树对实体属性概念的内涵进行语义描述,使实体属性的语义能被计算机理解。然后通过语义计算实现精确到实例级的语义映射,从而完成数据集成。     

数据挖掘在医疗数据中的应用

决策树是医疗数据挖掘中一种重要分类方法,针对原始医疗数据存在大量重复样本和冗余属性,影响医疗诊断的精度和速度这一问题,提出了一种基于粗糙集和ID3算法相结合的决策树方法.将所提方法应用于冠心病诊断决策,并对属性约简前后的决策性能进行了比较分析.实验表明了该方法的有效性和实用性.     

数据挖掘流程中数据准备的探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.数据挖掘需要从庞大的数据集或数据库中提炼有用的信息, 因而就产生了一个问题, 如何为数据挖掘准备一个有效的数据集合, 以提高效率, 这是本文讨论的关键.     

结构化数据到XML数据的语义映射

XML的DTD机制不足以表现结构化数据的语义，本文在路径约束的基础上，提出一种新的语义映射机制，引入域的概念描述结构化数据到XML数据的结构映射，将结构化数据的平面结构映射为XML数据的树状结构，通过有域层次的键规则表达式，将结构化数据中分散在各表中的键的定义映射到XML数据中，利用域的概念和模板匹配的原理，引入域关系表达式及其扩展表达式来实现结构化数据以XML数据的语义映射，由此构成的语义映射机制可以和XML数据的模式抽取很好的集成在一起，体现数据的语义约束并为数据库对XML数据存储和查询的优化提供有效信息。     

论分组密码中的数据加密算法DES

介绍了数据加密DES算法的产生、安全性、发展有实现，着重论述了算法的分析和实现过程，用实例展现了复杂算法的实现步骤，有助于加深对DES算法的感性认识，并对DES的安全性做了量化分析，提出了改进的方案。