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卫星监测时空大数据蠕变特征提取及预警算法
被引量:
1
1
作者
刘亚臣
黄雪莹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期258-264,共7页
针对山体滑坡等地质灾害发生时间、趋势难以及时精准预警的难题,提出采用最新北斗卫星高精度形变监测技术,开展蠕变运动特征提取及预警算法研究。对卫星监测高精度时空大数据进行分析、清洗,重点研究监测点数据的时间属性、空间属性、...
针对山体滑坡等地质灾害发生时间、趋势难以及时精准预警的难题,提出采用最新北斗卫星高精度形变监测技术,开展蠕变运动特征提取及预警算法研究。对卫星监测高精度时空大数据进行分析、清洗,重点研究监测点数据的时间属性、空间属性、不同监测点之间的变化规律;提取蠕变运动多维特征,如位移、位移方向角、瞬间速度、加速度等,并以多维的方式展示监测数据内在的变化趋势。蠕变灾害预警算法能够发现和预警形变过程中的潜在灾害,确保及时防治地质灾害,保障人员生命和财产安全。该研究成果可以在多个不同领域得到广泛的应用,具有很大的理论意义和应用价值。
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关键词
卫星监测
时空大数据
蠕变特征提取
预警算法
山体滑坡地质灾害
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职称材料
题名
卫星监测时空大数据蠕变特征提取及预警算法
被引量:
1
1
作者
刘亚臣
黄雪莹
机构
北京工业大学北京市物联网软件与系统工程技术研究中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期258-264,共7页
文摘
针对山体滑坡等地质灾害发生时间、趋势难以及时精准预警的难题,提出采用最新北斗卫星高精度形变监测技术,开展蠕变运动特征提取及预警算法研究。对卫星监测高精度时空大数据进行分析、清洗,重点研究监测点数据的时间属性、空间属性、不同监测点之间的变化规律;提取蠕变运动多维特征,如位移、位移方向角、瞬间速度、加速度等,并以多维的方式展示监测数据内在的变化趋势。蠕变灾害预警算法能够发现和预警形变过程中的潜在灾害,确保及时防治地质灾害,保障人员生命和财产安全。该研究成果可以在多个不同领域得到广泛的应用,具有很大的理论意义和应用价值。
关键词
卫星监测
时空大数据
蠕变特征提取
预警算法
山体滑坡地质灾害
Keywords
Satellite monitoring
Spatial-temporal big data
Creep feature extraction
Early warning algorithm
Landslide geological hazard
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
卫星监测时空大数据蠕变特征提取及预警算法
刘亚臣
黄雪莹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
1
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