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题名海陆一体化融合技术的中国电子海图服务研究
被引量：5
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作者
李华光
陈田
魏海洋
陈伟
杨虹
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机构
东海航海保障中心上海海图中心
国信司南(北京)地理信息技术有限公司
天地图有限公司
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出处
《地理信息世界》
2020年第4期129-134,共6页
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文摘
随着我国建设海洋强国发展战略的不断推进,急需解决我国现有电子海图服务与陆地地图无法有效衔接、数据不一致、地图表达不协调等问题。针对此类问题,研究了海陆一体化融合技术、电子海图网络化服务的制图技术,制定了中国海陆一体化服务技术流程,并针对技术流程中的海陆邻接处融合处理、海陆数据存储结构映射、多比例尺数据电子海图服务分级方案、电子海图数据地图表达分析等4项关键技术进行重点阐述。该技术方案重点解决了陆地地图与海域地图数据有效衔接的问题,提供了灵活应用的海陆一体化地图服务,为交通强国、海洋强国建设中的各项海事、航运业务管理和发展提供地图引擎技术和服务支撑。
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关键词
海陆一体化
数据映射
电子海图
地图表达
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Keywords
sea and land integration
data mapping model
electronic chart
map expression
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
U675.81
[天文地球—测绘科学与技术]
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题名太阳风粒子数据映射模型的设计与实现
被引量：1
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作者
王合闯
王华军
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机构
成都理工大学信息科学与技术学院
濮阳职业技术学院数学与信息工程系
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2012年第3期176-179,共4页
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文摘
为了能够快速获得第三级太阳风粒子可分析处理的结构化数据,本文采用将数据映射到内存和采用语言集成查询技术解决数据的完整映射和快速访问。通过设计数据映射模型,将用PDS数据的数据标签和数据产品分别映射到模型的值域和属性域,解决本地或网络数据内存映射的问题。为测试这个实例,采用双倍缓冲和贝塞尔插值技术对数据能谱进行了实时绘制。结果表明该模型具有高效性、完备性和高吻合度。这个基于内存映射的模型能够较好地解决异构数据快速结构化数据访问的数据源动力不足问题,为进一步处理和分析太阳高能粒子的频谱、成份和通量及随时间、空间变化的分布特征等提供了基础。
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关键词
太阳风
数据映射模型
双倍缓冲
贝塞尔插值
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Keywords
solar wind
data mapping model
double caching
Bessel interpolation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于XML的历史土地资源空间信息映射模式研究
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作者
唐中实
黄俊峰
尹平
李进强
朱丽云
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机构
北京清华大学土木工程系
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
2004年第2期68-71,共4页
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基金
国家自然科学基金(60172024
GIS信息映射引擎的研究)项目。
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文摘
有关非OpenGIS规范的历史土地资源空间数据的整合、共享与互操作研究,是国土资源信息领域的一项重要基础研究。在分析国内外多源空间数据整合、共享与互操作模式特点和局限性基础上,提出了基于XML的历史土地资源空间信息映射模式,该模式符合XMLSchema语义规则框架体系,它的提出,旨在抛砖引玉,以期引起有关学者关注历史土地资源空间信息整合、共享与互相操作的研究。
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关键词
OPENGIS
XML
历史土地资源空间信息映射模式
GML
空间信息映射引擎
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Keywords
OpenGIS
XML
Historical land spatial data mapping model
GML
Spatial information mapping engine
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名基于深度图像的大菱鲆体重估测模型研究
- 4
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作者
田洁
杨信廷
徐大明
孙传恒
吝凯
周超
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机构
上海海洋大学信息学院
国家农业信息化工程技术研究中心
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出处
《中国农业科技导报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期90-96,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0701705)资助
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文摘
为了对大菱鲆体重进行无损估测,提出了一种基于深度图像的大菱鲆体重估测模型。该方法首先对大菱鲆深度图像进行图像预处理,提取出深度信息与生长数据进行映射建模,拟合出目标特征,并结合网格搜索优化支持向量回归(GS-SVR)算法,实现大菱鲆体重估测。估测结果与实际测量结果进行对比,两者的决定系数(R2)达到0.990 1,均方根误差(RMSE)为0.029 7。该模型具有简单灵活、估测精度高和易于实现等特点,同时具有很好的应用前景。
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关键词
大菱鲆
深度图像
映射模型
体重估测
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Keywords
Scophthalmus maximus
depth image
data-mapping model
weight estimation
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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