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题名Web服务在地震灾情数据共享业务中的应用
被引量：2
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作者
庾露
王建军
付继华
童新华
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机构
广西师范学院资源与环境科学学院
中国地震局地壳应力研究所
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出处
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2010年第2期296-299,共4页
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基金
国家科技支撑计划项目(2006BAC13B04)
中央级公益性科研院所基本科研业务专项(ZDJ2008-11)
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文摘
针对传统数据共享模式中存在的问题,如基于文件共享模式无法确保数据的安全性、完整性和效率较低,基于数据库的共享模式难以实现异构平台的集成应用等,分析了Web服务在数据共享上的优势,同时结合地震灾情数据共享业务的需求,提出了基于Web服务的地震灾情数据共享模式。通过搭建一个完整的测试环境对其进行了实验,结果证明该模式可以实现地震灾情数据安全、高效、跨平台的共享和应用。
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关键词
WEB服务
地震
灾情数据
跨平台
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Keywords
web service
earthquake
disasters data
cross-platform
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于神经网络的SAR图像超分辨率重建技术研究
- 2
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作者
韦雨岑
叶子毅
庾露
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机构
广西水利电力勘测设计研究院有限责任公司
河海大学
南宁师范大学
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出处
《广西水利水电》
2024年第2期1-7,14,共8页
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基金
广西水利厅科研[SK-2022-017]。
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文摘
合成孔径雷达(SAR)图像在地形测绘、农作物监测等领域有重要作用。为改善SAR图像分辨率,本研究利用基于生成对抗网络(SRGAN)支持下的SAR图像超分辨率重建方式,改进模型加载数据结构,使用同一区域的哨兵一号(Sentinel-1A)雷达卫星SAR影像和高分三号卫星SAR影像形成训练模型的数据集,将哨兵一号雷达卫星SAR图像的地物细节提高到接近高分三号卫星SAR图像数据的级别。实验表明,该方法能提升极化方式为VV的哨兵一号雷达卫星SAR图像的地物细节。
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关键词
生成对抗网络
SAR图像
图像超分辨率重建
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Keywords
super-resolution generative adversarial networks(SRGAN)
SAR images
super-resolution reconstruction of image
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名降雨影响下的水稻长势极化特征提取
被引量：2
- 3
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作者
庾露
黄艳霞
刘警鉴
段炼
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机构
南宁师范大学地理科学与规划学院
广西壮族自治区国土测绘院
南宁师范大学自然资源与测绘学院
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出处
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期992-998,共7页
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基金
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFBA281133)。
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文摘
【目的】直接利用合成孔径雷达(SAR)后向散射系数监测水稻Oryza sativa等南方作物长势的方法易受降雨影响,在时序曲线上易产生大幅波动。研究降低这一影响的方法,以期获得更准确反映水稻长势规律的结果。【方法】以广西桂平市水稻栽植区为研究对象,采用2018年3−11月共23期Sentinel-1双极化SAR数据,以及同期降雨数据,分析水稻长势在降雨影响下的同向极化(VV)和交叉极化(VH)后向散射系数时序特征,在此基础上提出基于VV和VH后向散射系数组合的改进方法——归一化差分后向散射指数(NDBI),并结合光学卫星影像数据对结果加以验证。【结果】NDBI时序曲线的平均曲率为0.86,低于VV和VH时序曲线的平均曲率(分别为2.90和2.31),表明NDBI时序曲线的变化趋势更为平稳,受降雨不规则波动的影响更小。早、晚2季水稻的NDBI时序曲线具有相似的变化趋势,能够更准确地反映水稻幼苗期、分蘖拔节期、长穗期和结实期各阶段的极化特征,即幼苗期主要以二次反射为主,而从分蘖拔节时期开始到长穗期再到结实期直至收割,体反射和漫反射不断增强,二次散射逐渐减小。【结论】利用NDBI方法降低了降雨对极化特征时序曲线扰动的影响,获得更准确的水稻长势规律。
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关键词
Sentinel-1
降雨
水稻
极化特征
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Keywords
Sentinel-1
rainfall
Oryza sativa
polarization characteristics
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分类号
S127
[农业科学—农业基础科学]
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题名基于异轨DSM提取技术的滑坡体积估计
- 4
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作者
庾露
黄艳霞
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机构
南宁师范大学地理科学与规划学院
广西国土资源规划设计集团有限公司
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出处
《人民长江》
北大核心
2023年第11期114-120,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(42101047)
广西自然科学基金项目(2018JJB150058)。
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文摘
滑坡发生后,区域内通常仍有持续性降雨,传统光学立体测绘卫星所采用的同轨测量方式受限于重访周期固定、成像幅宽和成像时刻区域可能存在云层遮挡等限制,往往难以获取灾后地形信息。为此,提出基于异轨DSM提取技术,将符合生产要求的高质量卫星影像加以筛选并重新组合利用,采用二次高程校正方法进一步降低滑坡前后DSM总体误差,实现不依赖实地控制点,使用常规光学卫星在复杂山地环境下提取滑坡体积的新思路。以2020年7月发生在湖北省恩施市的沙子坝滑坡为例,使用滑坡后两景不同时期的高分2号卫星影像构成异轨立体像对生成了DSM,并与滑坡前由资源3号02星生成的DSM结合提取了此次滑坡体积变化情况。结果表明:(1)经过外部高程数据的二次校正精度后,异轨与同轨立体测量技术所生成的DSM精度相当,均满足1∶10000 DEM高山地的测图要求。(2)提取的滑坡体积为296.28万m^(3),具有较高的准确性,并可通过体积变化分布准确识别滑坡的构造特征。研究成果对基于遥感的滑坡构造特征分析,以及常规山地地形测绘等工作具有参考价值。
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关键词
滑坡体积
异轨立体测量
数字表面模型
高程校正
高分2号卫星
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Keywords
landslide volume
cross-track stereo photogrammetry
digital surface model
elevation correction
GF-2 satellite
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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