新型通导遥融合应用的信息智能服务研究

针对卫星通信、导航、遥感(简称为通导遥)应用自成体系、空间资源协同不足、技术融合应用不充分等问题,从一星多用和多星组网角度分别总结通导遥融合应用的国内外进展,分析当前通导遥融合应用的信息智能服务基础环境与面临的挑战,建议从多星组网角度解决问题。为此,提出一种新型通导遥融合应用的信息智能服务框架,在统一框架下借助感知层、传输层、智能处理层、应用与服务层,充分协同通导遥感知与网络资源,一站式解决全面感知、实时通信、精准定位的信息智能服务需求。选择我国西藏察隅地区为试验区,以当前通导遥空间资源为基础,基于新型通导遥融合应用的信息智能服务系统对察隅地区重大灾害的日常监测和应急响应进行仿真模拟。结果表明:与之前的信息智能服务系统相比,文章设计的信息智能服务系统在高效获取遥感影像、视频图像等感知大数据方面优势明显,在灾害监测、应急响应等场景中其响应时效可提升至1小时级,人力成本缩减为1~2人。

特大城市暴雨灾害断链推演与应对方法研究

近年来我国特大城市暴雨链生灾害频发,严重威胁人民的生命财产安全和社会稳定,采取有效应对措施及时进行断链减灾至关重要。本文深入梳理暴雨链生灾害体系,研究当前内涝灾害趋势推演模型以及各类推演模拟成果在灾害链阻断过程中的重要作用,提出模拟推演与综合响应相结合的断链思路,明确各类应急主体在特大城市巨灾应对过程中的响应策略。同时,提出以“预案”“监测”“推演”“协同”“救援”为基础的特大城市暴雨链生灾害总体应对思路,针对突发灾害场景下的多部门预案协同、多维度信息汇聚、多层级精准预警、多队伍联动调度等关键问题提出了完备综合预案体系、构建监测预警网络、提升模拟推演应用、强化联合响应能力、夯实精准救援能力五方面应对方法。并在政策法规制定、标准编制、智慧化技术应用、智能预警与定向发布技术的推广、“全民应急”新格局的形成方面提出了发展建议。

模拟BJ-1智能数据的蓝藻水华提取应用潜力评价

北京一号小卫星(BJ-1)具有成像积分时间智能可调控的特性,在提高传感器光谱信息获取能力的同时,也造成了地表参数定量反演精度的不确定性。利用弱反射水体的BJ星模拟智能观测数据,进行了图像质量评价及水体、水华智能观测光谱特征分析,探讨不同成像积分时间的图像质量变化规律;选用最常用的定量反演模型提取蓝藻水华面积,评价了积分时间变化对遥感信息产品定量反演精度的影响。研究表明:①曝光量的改变直接影响智能观测影像质量特征;②不同波段的多曝光量影像光谱响应不同;③与常规观测模式相比,适度增加弱反射水体曝光量,可以显著提高水华提取精度,但若过度提高曝光量,也会限制影像对地物内部细节信息的获取能力,影响反演精度。

广播电视安全播出技术维护与管理策略探讨

现代社会经济、科学水平的日渐提升使得广播电视事业面临着巨大的发展机遇,广播电视行业规模日渐扩大,但随之而来的便是各种各样的广播电视安全播出问题,此类问题的存在使得技术维护要求日益提升。广播电视台明确规定,需要积极地提升广播电视安全播出的重视力度,保证广播电视事业能够健康稳定的发展,但就目前来看仍旧存在着部分问题,因而有必要针对性地进行解决。文章将会主要分析广播电视安全播出技术维护与管理策略,以求能够为相关单位提供借鉴作用。

电视播出网络维护技术与风险防控策略

在新时期下,人们从温饱的追求上升到精神层面,希望通过不同的娱乐和文化活动来丰富日常的生活,缓解快节奏工作带来的压力。电视是人们获取所需信息和各类新闻的主要途径,但市场竞争愈发激烈,电视播出的质量在新形势下显得尤为重要,而电视播出网络维护技术可给电视节目的播出带来极大程度的保障,将播出的稳定性和质量做到切实有效的提升,满足人们的高要求。为此,本文对电视播出网络维护技术进行深入分析,探究电视播出网络的维护管理方法,同时寻找到风险防控的科学措施,力求给电视节目的顺利播出提供有参考价值的建议。

提高电视播出质量的方式方法

电视是声音和视频结合的一种传媒方式,广播电视行业也是我国文化历史、新闻实事的传播者。电视节目的传播特点是人们可以更直观的感受到电视里所播放的内容,电视里播放的人物的情绪也能引起现实中人们的共鸣。不同的节目传播者不同的力量。人们的生活日常也开始逐渐的离不开电视节目,所以人们对于电视节目的质量会有越来越高的要求。本片文章结合实际,分析不足,对提高电视播出质量的方式方法进行分析和探讨。

太湖浮游藻类的后向散射分离及其叶绿素a浓度反演

浮游藻类的后向散射是水体光谱构成的重要组成部分,作为水体辐射传输模型中的重要参数,高精度的藻类后向散射系数对水体叶绿素a浓度的遥感反演精度至关重要。本文以简化的辐射传输模型-生物光学模型为基础,尝试性分离了太湖浮游藻类的后向散射系数。通过藻类后向散射规律分析,建立了浮游藻类吸收、后向散射特征的叶绿素a反演模型,改善了叶绿素a浓度的遥感反演精度。分析表明:藻类颗粒物的后向散射系数与吸收系数之间存在反比关系,且在560 nm、700 nm附近存在明显的散射峰,与叶绿素a浓度之间相关性显著;低密度藻类水体总悬浮颗粒的后向散射以非色素颗粒为主导,适合采用经典的指数模型模拟后向散射系数,而藻类密度较高的富营养化水体,水体总悬浮颗粒的后向散射以藻类颗粒为主导,传统的指数模型已不适用;采用分离藻类后向散射系数的方法,使得叶绿素a浓度的反演值与真实值相关系数从0.66提高到0.98,相对误差从55%降低到38%,均方根误差(RMSE)也由60.95μg/L降低至13.98μg/L。其真实性检验表明,与经典指数模型方法相比,利用藻类颗粒后向散射分离方法反演叶绿素a浓度,能够显著改善反演精度。