基于多源遥感数据的水体提取方法研究

为了进一步减少洪涝灾害给国家造成的不利影响,必须进一步对洪涝灾害开展必要的研究和监测。有效获取水体数据以及洪水覆盖区域是洪涝灾害监测和研究的前提。卫星遥感技术具备能广泛收集信息、迅速收集相关数据、周期小以及数据量庞大等特点,所以被广泛运用于洪涝灾害的监测中。当前,在使用遥感技术的基础上对水体数据开展监测提取的方法有很多,但也存有相应的问题——只是单纯的运用传感信息源,并没有进一步对多元信息的组合开展运用,基于这一点,数据获取的最终结果也常常会受到天气和空间位置的影响。基于此,文章对多源遥感数据的水体提取方法进行研究,以供参考。     

基于数据中台的多源数据融合关键技术研究

目前研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值与峰值相差较大,导致融合后的数据冲突程度过高,融合效果难以达到人们的要求。为了解决上述问题,基于数据中台研究了一种新的多源数据融合技术。对多源数据的融合层次进行划分,根据划分结果建立融合模型。应用数据中台的数据技术、治理和运营来实现数据赋能,建立有效的框架体系中心,利用数据框架体系中心分析数据资料,处理多源数据,实现数据的匹配与转换,最终表达数据的模式。实验结果表明,所研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值为0.5,融合过程中数据源相似性较高,融合效果较好。     

多源异构数据融合的城市私家车流量预测研究

通过有效地捕获城市私家车出行的时空特征,提出一种多源异构数据融合的私家车流量预测模型.首先,融合私家车轨迹和城市区域数据表征城市私家车的出行分布;其次,通过多视角时空图建模私家车出行和城市区域之间的动态关联,设计了多图卷积-注意力网络以提取车流量演变的时空特征;最后,进一步融合时空特征与天气等外部特征,联合预测私家车流...     

多源传感器数据融合的电气设备故障诊断研究

随着信息自动化技术不断更新换代,电气设备被广泛应用于工业生产过程之中,电气设备可靠性对工业的生产稳定和安全发挥着十分重要的作用。为实现设备的故障诊断诊断及预测,通过数据融合方法对多源传感器检测到的信息进行分类处理,对数据融合的故障诊断模型与方法和数据融合技术在电气设备故障诊断中的应用进行分析,为设备故障分析提供科学依据。     

基于多源异构数据融合的路网管控平台设计

本文提出了一种基于多源异构数据融合的路网管控平台,将高速公路运营数据包括结构化、非结构化、半结构化数据进行融合,建立全时域全路网“可视、可测、可控、可服务”的路网管控平台,实现跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和精准运营。     

多源数据融合理论与同期线损校核方法研究

针对传统同期线损校核速度较慢、校核结果准确度较低的问题,文中设计一种新型线损校核框架,实现电力交易过程中线损数据核对的目的.文中基于多源数据融合理论,对电力市场多源化数据进行融合,通过建立同期线损数据监测模型,对电力市场数据进行监测,保证校核结果的准确性;利用联合转移分布因子算法对校核数据进行整合,使校核数据能够合理应...     

基于多源数据融合的交通流状态识别研究

针对城市道路交通流状态时刻都在变化、单一检测方式得出的数据不准确的特点,提出融合多种检测数据的交通流状态识别。将多种检测方式的交通流数据经过预处理,通过融合多种路段平均速度的模糊聚类方法,实现多源数据的相互校验,最后得到交通流状态的更加准确的识别。实验表明,此方法在一种检测数据出现较大误差时能经过其他检测数据修正得到更准确的结果。     

多源异构装备数据集成研究综述

现代战争需要高效地处理多源异构的装备数据,装备数据集成主要针对装备数据的来源广泛、结构异构问题,通过数据集成平台对多个数据来源进行统一处理,屏蔽数据之间物理和逻辑层面的差异,实现装备数据的统一表示、存储和管理.研究阐述了基于模式、基于复制的装备数据集成方法,梳理了装备数据集成中存在的组织管理、结构异构、语义异构、大数据等问题及相应的解决方案,分析了以Web Services和Big Data为代表的装备数据集成最新技术,并展望了未来的发展方向.     

基于多源数据融合的城市轨道交通线网客流监测方法研究

针对目前单一历史客流数据分析结果已无法满足城市轨道交通业务应用对数据精准性、时效性的需求问题,提出了基于多源数据融合的城市轨道交通线网客流监测方法。首先采集城市轨道交通多源实时数据,数据源包括AFC系统数据、移动支付平台交易数据、车站视频数据、基于5G基站的人员定位数据、车辆称重系统数据、车载视频数据;然后采用分布式架构的数据处理分析平台,将数据进行抽取、转换、加载,研究设计出融合模型和客流分析算法,利用可视化技术实现客流密度分析热力图;最后,利用分析结果研究创新应用。     

基于边缘计算的低压配电网多源数据融合处理研究

多源数据处理方法是传统低压配电网数据处理的常用方法,其在处理数据过程中往往存在速度较慢等问题,导致数据融合效果较差,因此提出结合边缘计算的低压配电网多源数据处理方法.首先为获得相应的过滤信息,对初始数据进行多功能收集并进行预处理,其次实现数据融合算法和数据特征匹配方法的融合,并对数据进行处理,最后通过实验的方式验证了提...     

一种基于深度学习的多源异构数据融合方法

在大数据背景下,结合深度学习,讨论了多源异构影像数据融合问题,在数据融合的基本架构基础上,构思了一种泛化性强的多源异构影像数据融合的深度学习模型,将深度学习技术运用到多源异构数据信息提取与挖掘。     

基于多源空间大数据获取的智慧城市应用

智慧城市是在互联网、云计算与数字城市的基础上实现城市与数字化相融合,在智慧城市系统中,能够以人和物的感知进行智能服务的控制。当前在智慧城市建设中,已经能够在多个方面得到实现,如智慧交通、平安城市、智慧医疗、智慧教育、智能家居和智慧安防等。智慧城市的建立离不开信息技术的使用,在现代科学技术水平下,多源空间大数据的获取对于智慧城市的建立提供了新的模式,有利于智慧城市进一步研究与模式构建。本文就多源空间大数据的获取与作用进行分析,并探究其应用于智慧城市中能够发挥的作用。     

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值。本文对目前常用的三种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法,以甘肃省张掖市盈科灌区为研究区,使用多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成具有MODIS时间分辨率30m的红、近红外波段与NDVI数据。以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别空间信息的角度定量评价融合影像。结果表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,三种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84。在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性。     

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值.对目前常用的3种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法.以盈科灌区为例,由多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成30 m具有MODIS时间分辨率的数据.以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别的角度定量评价结果,表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,3种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84.在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性.     

基于多源异构数据融合的配网规划决策系统研究

本文以佛山供电局配网规划决策项目为例,探讨基于多异构数据融合的情况下配网规划决策系统的建立,首先对多源异构数据进行概况分析,其次在研究佛山供电局配网规划现状的情况下探讨配网规划决策系统的构建。     

基于电网多源数据融合的深度学习算法研究与应用

针对多源数据融合在电力系统智能运维中的应用,文中构建了包括油色谱指标、油化试验指标与电气试验指标在内,共3个方面的多源数据体系分析Dempster-Shafer(DS)证据理论在多源数据融合决策中的应用原理,并设计了深度学习网络(DLN)模型及其训练方法,进一步提出了基于DLN-DS的电力变压器故障诊断算法.以某省电网...     

网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法研究

针对当前多源数据融合点云分类算法的激光雷达点云数据分类精度较低,分类时间较长的问题,提出网络化激光雷达的多源数据融合点云分类算法.利用加权航迹关联法,计算各激光雷达目标航迹号,并打散已关联航迹,通过泰勒级数将非线性问题转化成近似线性问题,求解线性状态,融合多源数据.使用主成分分析法,求解点云法线与曲率,分割段协方差矩阵...