分类： 测绘科学技术 >> 测绘科学技术其他学科 提交时间： 2024-04-15 合作期刊: 《干旱区科学》
摘要： Gobi spans a large area of China, surpassing the combined expanse of mobile dunes and semi-fixed dunes. Its presence significantly influences the movement of sand and dust. However, the complex origins and diverse materials constituting the Gobi result in notable differences in saltation processes across various Gobi surfaces. It is challenging to describe these processes according to a uniform morphology. Therefore, it becomes imperative to articulate surface characteristics through parameters such as the three-dimensional (3D) size and shape of gravel. Collecting morphology information for Gobi gravels is essential for studying its genesis and sand saltation. To enhance the efficiency and information yield of gravel parameter measurements, this study conducted field experiments in the Gobi region across Dunhuang City, Guazhou County, and Yumen City (administrated by Jiuquan City), Gansu Province, China in March 2023. A research framework and methodology for measuring 3D parameters of gravel using point cloud were developed, alongside improved calculation formulas for 3D parameters including gravel grain size, volume, flatness, roundness, sphericity, and equivalent grain size. Leveraging multi-view geometry technology for 3D reconstruction allowed for establishing an optimal data acquisition scheme characterized by high point cloud reconstruction efficiency and clear quality. Additionally, the proposed methodology incorporated point cloud clustering, segmentation, and filtering techniques to isolate individual gravel point clouds. Advanced point cloud algorithms, including the Oriented Bounding Box (OBB), point cloud slicing method, and point cloud triangulation, were then deployed to calculate the 3D parameters of individual gravels. These systematic processes allow precise and detailed characterization of individual gravels. For gravel grain size and volume, the correlation coefficients between point cloud and manual measurements all exceeded 0.9000, confirming the feasibility of the proposed methodology for measuring 3D parameters of individual gravels. The proposed workflow yields accurate calculations of relevant parameters for Gobi gravels, providing essential data support for subsequent studies on Gobi environments.
分类： 测绘科学技术 >> 摄影测量与遥感技术 分类： 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术及资源科学技术其他学科 提交时间： 2023-10-14
摘要： 福建省作为我国首个生态文明试验区，该省生态环境质量处于优良水平，生态环境相关各项指数持续保持全国前列。为了探究近十五年福建省生态优良的成因，本文选取2005年至2020年福建全省范围的MODIS影像、土地利用数据和省市统计年鉴数据为数据源，以遥感生态指数（即RSEI）评价福建省生态系统健康程度，同时构建福建省的土地利用强度体系，并利用耦合协调模型分析RSEI与土地利用强度的耦合关系，最后对福建省2005年至2020年的生态健康进行时空演化分析。结果表明，20052020年间，福建全省的土地利用强度与生态系统健康程度之间的耦合协调度呈持续上升的态势，尤其以宁德市上升最为显著，由原来的0.0993增至0.963，其空间分布格局分布为东南沿海地区低于西北内陆地区，西南部地区高于西北部地区，东北部地区高于东南部地区。在作用类型上，福建省多数城市在2005年的土地利用强度对生态系统健康程度起到明显的阻滞作用，但随着时间的变化，城市土地利用不断优化，与生态环境质量达到中等协调，乃至优质协调，但厦门市发展相对缓慢，其2020年耦合度值为0.315，仍处于轻度失调。本研究填补了生态系统健康程度与土地利用强度互动研究机制的空白，也为福建省乃至全国的生态文明建设和生态系统健康程度评估研究提供了新的视角。
分类： 测绘科学技术 >> 海洋测绘 提交时间： 2023-08-17
摘要： 在南海及其附属岛礁海洋科学考察历史资料系统整编项目实施过程中，数据管理是一项重要工作。本文从数据管理者的角度，以数据为研究对象，以数据治理为研究核心，探讨数据的科学管理工作，构建一个简单的数据治理模型，包含安全体系、组织体系、标准体系、资源体系、共享体系、对接体系共6大体系，为项目数据以及南海海洋数据的数据治理工作提供指南。文章重点围绕数据安全体系、数据标准体系、数据资源体系做简要论述。
分类： 测绘科学技术 >> 海洋测绘 提交时间： 2023-08-17
摘要： 南海是我国的核心利益，宽广深厚，资源丰富，自然条件复杂，地理位置重要。自上世纪五十年代以来，我国先后组织了十数次大规模的南海及其附属岛礁海洋科学综合考察，取得了大批重要原始数据。但是，早期资料无电子化手段，考察资料记录标准不一，归档标准不一，且有些原始资料散落在科研人员手中，随着人员更替、离世等原因，历史资料与数据已经散失或濒于遗失，抢救与整编需求迫切。 南海及其附属岛礁海洋科学考察历史资料系统整编项目计划对上世纪五十年代以来400余个大小规模的南海科学考察项目的历史资料与数据进行收集、梳理和整编，首先实现科考航次数据电子化，其次构建综合数据库与地理信息系统，最终集成水文气象、生物生态、化学、渔业、地质、岛礁等专业数据库5-6个、图库4-6个、可视化产品1-2集、研究报告3-5本、系列专著6-8本。历史数据抢救与系统规范化整编对于掌握南海及南海诸岛的资源环境状况，促进数据开放共享，提高数据应用价值，实现国家科技投入的最大效益具有重要意义。 本系列文章分3个部分，文章1明确项目数据资料汇交与规范化整编的具体内容和实施步骤，针对技术难点提出相应实践策略；文章2针对整编数据的科学管理，简要论述南海海洋数据治理技术研究与实践；文章3针对整编数据的共享服务，简要论述数字南海的建设实践与创新应用。以期通过本系列文章较为完整地论述南海科考历史资料整编综合数据库暨数字南海的研究过程与实践经验，为国家科技基础资源调查专项的相关资料整编项目提供技术及应用参考。
分类： 测绘科学技术 >> 摄影测量与遥感技术 分类： 医学、药学 >> 预防医学与公共卫生学 分类： 统计学 >> 生物与医学统计学 提交时间： 2020-02-19
摘要： 目前，新型冠状病毒（2019-nCoV）疫情正受到全球各科研工作者的广泛关注。然而，当前尚没有一个官方的渠道对2019-nCoV疫情数据进行实时开源，为了促进本次疫情相关的科研工作，本研究旨在为广大科研工作者提供权威的、开放的和多尺度的新型冠状病毒（2019-nCoV）时空数据集，为疫情监测、防控、预测和预警提供重要的数据来源。此外，该数据集还能应用于2019-nCoV疫情的多尺度、多时相制图和可视化，为疫情的空间分布、演化、趋势分析和模拟预测提供指导。
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