地理信息系统在石油行业中的应用

油气资源的需求成为当今社会的焦点,石油行业的信息化受到越来越多的关注。以空间数据为研究对象的地理信息系统迅速发展,如今已经发展成为一门学科,并被广泛应用于石油行业各个方面。本文在分析地理信息系统概念的基础上,深入探讨了地理信息系统在石油勘探、石油开发、石油管线中的应用现状。

基于GIS的区域交通通达性模型的研究与开发

介绍了基于栅格数据的区域通达性模型的设计和实现思路,提出了以GIS为基础平台,以地图为载体,整合各种资源,建立区域通达度模型的方法,讨论了基于栅格数据的最佳路径分析方法,综合考虑各种影响因素,通过计算最小累加费用值确定最佳路径。

森林资源损害赔偿工作发展策略

科学处置自然资源损害赔偿是探索自然资源资产所有权委托代理机制试点的重要内容。厘清自然资源损害赔偿中的主要问题与主要矛盾,是实现自然资源增值保值的重要保障,是保障全民所有者权益的有效手段。文中阐述了目前森林资源损害评估的现状,提出了森林资源损害赔偿面临的问题,包括损害鉴定内容不完善、处罚理论依据不充分、赔偿管理体系不健全;针对目前的问题,提出了应对策略:1)建立科学系统的损害鉴定机制;2)加强规章制度建设与互动协调;3)完善管理与定期督导;4)推广环境责任保险工作与业务。研究可为全民所有自然资源资产所有权委托代理机制工作的开展提供理论支撑与参考。

浅析基于“一张图”的辽宁省海洋管理服务平台建设

本文介绍了基于"一张图"的辽宁省海洋管理服务平台建设的概念、背景,进行了必要性和可行性分析,结合辽宁省海洋管理的实际需求进行了系统实现,指出"一张图"即辽宁海洋信息共享和空间应用服务平台,以辽宁省近海海洋综合调查数据成果为基础,以辽宁省"数字海洋"信息基础框架建设为依托,将海域使用现状、海洋功能区划以及基础地理等多种信息集成显示在一张电子地图上,使涉海人员能够在统一的平台上共享地理资源和海洋管理资源,"一张图"海洋管理服务平台完善了海洋管理的新思路,必将在今后的海洋管理工作中发挥更大的作用。

辽宁省海洋渔业综合管理数据服务平台建设概述

本文介绍了辽宁省海洋与渔业信息化现状,分析了现有系统存在的不足,并在此基础上建设了辽宁省海洋渔业综合管理数据服务平台,对现有信息化系统进行了梳理,实现了全省数据资源的统一管理与共享;开发了若干面向业务应用的子系统,实现了对海洋渔业管理的全方位支持;建设了数据交换共享标准与服务接口,为日后的信息化建设提供了有力的技术支撑手段。

基于BS的辽东湾海冰查询管理系统建设

海冰是中高纬度海域所特有的海洋灾害,对各类海域使用项目都会造成较大影响。本项目收集整理2002年至2011年的辽东湾海冰数据,建立辽东湾海冰灾害数据库,在此基础上建立查询管理系统,掌握海冰灾害的变化趋势,为政府决策提供依据。

高分二号遥感影像在济源市矿山地质灾害调查中的应用

为了查明济源市矿山崩塌、滑坡、地面塌陷、地裂缝、泥石流等地质灾害的空间分布,为地质灾害监测与治理提供科学依据,利用高分二号卫星遥感影像,通过内业人机交互和目视解译,外业实地调查建立了一套地质灾害调查、监测技术流程,提高了地质灾害调查、监测的工作效率。研究表明,高分二号遥感影像在济源市矿山地质灾害调查工作中具有明显优势。

融合多模态特征的新闻短视频分类模型

视频分类是理解、归纳和检索视频数据的一个重要环节。新闻短视频具有音频信息比图像信息更能完整地描述新闻事件的特点,但传统视频分类模型常常只考虑图像信息或融合了音频和图像的多模态信息,并没有考虑模态信息之间的主辅关系。针对上述问题,采用以音频模态为主,图像模态为辅的融合机制,提出了融合多模态特征的新闻短视频分类模型。为进一步利用音频为主的特点,采用两阶段训练方式,使用音频模态单独训练,音频和图像模态联合训练,利用图像信息修正分类结果,提升新闻短视频分类的准确率。为训练和评价模型,采集了10304个新闻联播短视频作为实验数据集,总时长约为240 h。实验结果表明,所提模型的分类效果优于传统的新闻短视频分类模型。

浅谈地理国情监测的测绘技术与应用价值

地理国情监测是新时代背景下的重要任务,对一个国家把握国势、制定发展战略具有极其重要的价值。剖析遥感技术、地理信息系统、全球导航卫星系统等现代测绘技术在地理国情监测中的应用,进一步阐述地理国情监测在重大工程项目中的应用,以期为后续研究提供参考。

辽宁省海域遥感影像共享系统建设

通过遥感影像可以实时、准确地掌握用海现状,但是影像数据量巨大,在共享方面还不能得到有效地解决。本文通过"遥感影像+矢量框图"的方式实现了影像数据共享的功能,提高了影像利用效率。

遥感技术在辽宁省区域建设用海规划监测中的应用

随着辽宁沿海经济带的开发建设,国家海洋局批复了区域建设用海规划来缓解用地供需紧张的矛盾,本文通过对区域建设用海规划特点的分析,研究了应用遥感技术对区域建设用海规划进行监测的技术和方法,为科学有效的开发利用海洋资源提供强大的技术支持。

辽宁省“数字海洋”信息基础框架构建

简述了辽宁省"数字海洋"信息基础框架构建项目的目的及背景,详细介绍了辽宁省"数字海洋"信息基础框架构建项目的建设内容及成果。

新闻类短视频关键帧摘要模型的研究与实现

根据传播学的“声画关系”理论,新闻类短视频通过音频直接有效地传达视频内容,属于典型的“主声说”视频。现有视频摘要技术忽略了声画关系对视频内容表现的影响,导致其在特定类型短视频摘要任务中效果不稳定。针对新闻类短视频“主声”的特点,提出基于多模态特征语义相似性的新闻类短视频关键帧摘要模型。与传统融合模型不同,该模型在提取多模态特征的基础上,构建公共语义空间,通过最小化对比损失函数对图像-文本对进行联合训练,实现音频文本摘要与视频帧之间语义相似性的跨模态度量,在摘要生成任务中重点关注与音频中语义信息描述一致的图像内容,利用音频中的语义信息筛选相关关键帧,得到更准确的短视频摘要。采集450条CCTV新闻短视频和385条Bilibili自媒体新闻短视频组成实验数据集,使用F1值衡量不同模型的性能,实验结果表明,该模型在2个数据集上F1值分别达到62.8%和51.2%,相较于MSVA模型分别提升了2.1和0.8个百分点,在新闻类短视频关键帧摘要任务中具有更好的性能。

基于孪生网络的小样本目标检测算法

基于深度学习的目标检测算法如YOLO(YouOnlyLookOnce)和FasterR-CNN(FasterRegionConvolutional Neural Network)需要大量训练数据以保证模型的精度,而在很多场景下获取数据以及标注数据的成本较高;并且由于缺少海量的训练数据,导致检测的范围受限。针对以上问题,提出了一种基于孪生网络的小样本目标检测算法(SiamDet),旨在使用少量标注图像训练具有一定泛化能力的目标检测模型。首先,提出了基于深度可分离卷积的孪生网络,并使用深度可分离卷积设计了特征提取网络ResNet-DW,从而解决了样本不充足带来的过拟合问题;其次,基于孪生网络,提出了目标检测算法SiamDet,并在ResNet-DW的基础上,引入区域建议网络(RPN)来定位感兴趣目标;然后,引入二值交叉熵损失进行训练,并使用对比训练策略,从而增加了类别之间的区分度。实验结果表明,SiamDet在小样本条件下具有良好的目标检测能力,且相较于次优的算法DeFRCN(Decoupled Faster R-CNN),SiamDet在MS-COCO数据集20-way 2-shot和PASCAL VOC数据集5-way 5-shot上的AP50分别增加了4.1%和2.6%。