http://coastaldata.ecnu.edu.cn/zh-hans zh-hans http://coastaldata.ecnu.edu.cn/zh-hans/node/128 <span>全球三角洲河网数据集</span> <div class="field field--name-field-cover-image field--type-image field--label-hidden field__item"> <div class="item-image"> <img src="/sites/default/files/2021-09/%E6%B2%B3%E7%BD%91%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B0%81%E9%9D%A2%E5%9B%BE_0.jpg" alt="河道网络" loading="lazy" typeof="foaf:Image" /> </div> </div> <span><span lang="" about="/zh-hans/user/28" typeof="schema:Person" property="schema:name" datatype="">contentmananger</span></span> <span>周日, 05/16/2021 - 09:26</span> <div class="field field--name-field-category field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">数据类目</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/en/taxonomy/term/23" hreflang="en">自然要素</a></div> <div class="field__item"><a href="/en/taxonomy/term/17" hreflang="en">全球</a></div> <div class="field__item"><a href="/zh-hans/taxonomy/term/37" hreflang="zh-hans">所有</a></div> </div> </div> <div class="field field--name-field-keywords field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">关键词</div> <div class="field__item">河网，全球</div> </div> <div class="field field--name-field-description field--type-text-long field--label-above"> <div class="field__label">数据描述</div> <div class="field__item"><p style="text-indent:28.0pt; text-align:justify"><span style="font-size:10.5pt"><span style="line-height:130%"><span style="layout-grid-mode:char"><span style="font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:14.0pt"><span style="line-height:130%"><span style="font-family:仿宋_GB2312">该数据集产品基于河网数据提取算法框架完成了全球35个三角洲河网的提取、分析与整合入库。主要利用自研的分析挖掘工具实现河流水体自动提取；河流边界确定；水文参量构建、赋值等功能。</span></span></span></span></span></span></span></p> <p style="text-indent:28.0pt; text-align:justify"><span style="font-size:10.5pt"><span style="line-height:130%"><span style="layout-grid-mode:char"><span style="font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:14.0pt"><span style="line-height:130%"><span style="font-family:仿宋_GB2312">该产品按年度收集Sentinel-1 SAR的多时相影像数据，通过云计算进行大数据分析处理得到全球的河口三角洲河网数据。同时，通过对SRTM高程数据进行大数据分析处理，提取了流向、流域等关键水文参量，并将这些水文属性整合到的河网分析数据中。形成的数据产品空间分辨率达到10m，河网水文属性包括流向、河流阶数、 宽度、长度、弯曲度、坡度、水文联通性。</span></span></span></span></span></span></span></p> <p style="text-indent:28.0pt; text-align:justify"><span style="font-size:10.5pt"><span style="line-height:130%"><span style="layout-grid-mode:char"><span style="font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:14.0pt"><span style="line-height:130%"><span style="font-family:仿宋_GB2312">该数据集产品与目前国际上使用较多的河网数据集相比，在实效性、空间分辨率以及水文属性量化上皆有提升。该产品可运用于分析三角洲河网演变、模拟河口三角洲的物质交换、模拟与预测不同河段流量以及防洪建设中。</span></span></span></span></span></span></span></p> <p style="text-align:justify"> </p> </div> </div> Sun, 16 May 2021 07:26:16 +0000 contentmananger 128 at http://coastaldata.ecnu.edu.cn http://coastaldata.ecnu.edu.cn/zh-hans/node/126 <span>全球海上风电数据集</span> <div class="field field--name-field-cover-image field--type-image field--label-hidden field__item"> <div class="item-image"> <img src="/sites/default/files/2021-05/%E9%A3%8E%E7%94%B5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B0%81%E9%9D%A2%E5%9B%BE.JPG" alt="风电" loading="lazy" typeof="foaf:Image" /> </div> </div> <span><span lang="" about="/zh-hans/user/28" typeof="schema:Person" property="schema:name" datatype="">contentmananger</span></span> <span>周日, 05/16/2021 - 08:02</span> <div class="field field--name-field-category field--type-entity-reference field--label-above"> <div class="field__label">数据类目</div> <div class="field__items"> <div class="field__item"><a href="/en/taxonomy/term/20" hreflang="en">人类活动</a></div> <div class="field__item"><a href="/en/taxonomy/term/17" hreflang="en">全球</a></div> <div class="field__item"><a href="/zh-hans/taxonomy/term/37" hreflang="zh-hans">所有</a></div> </div> </div> <div class="field field--name-field-keywords field--type-string field--label-above"> <div class="field__label">关键词</div> <div class="field__item">风电，中国</div> </div> <div class="field field--name-field-description field--type-text-long field--label-above"> <div class="field__label">数据描述</div> <div class="field__item"><p style="text-indent:28.0pt; text-align:justify"><span style="font-size:10.5pt"><span style="line-height:130%"><span style="layout-grid-mode:char"><span style="font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:14.0pt"><span style="line-height:130%"><span style="font-family:仿宋_GB2312">该数据集产品基于时序像素动态阈值法完成了中国海岸带风电站点的自动提取，构建历史分析等功能。</span></span></span></span></span></span></span></p> <p style="text-indent:28.0pt; text-align:justify"><span style="font-size:10.5pt"><span style="line-height:130%"><span style="layout-grid-mode:char"><span style="font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:14.0pt"><span style="line-height:130%"><span style="font-family:仿宋_GB2312">该产品收集全年时序sentinel-1合成孔径雷达（SAR）原始数据，利云计算平台，对原始数据进行边界噪声消除等预处理工作，采用基于像素的自适应阈值提取高后向散射目标，并对提取结果进行滤波处理、形态学操作等后处理工作。消除了提取结果中的噪声影响及岛屿、石油钻井平台等干扰目标。</span></span></span></span></span></span></span></p> <p style="text-indent:28.0pt; text-align:justify"><span style="font-size:10.5pt"><span style="line-height:130%"><span style="layout-grid-mode:char"><span style="font-family:Calibri,sans-serif"><span style="font-size:14.0pt"><span style="line-height:130%"><span style="font-family:仿宋_GB2312">该数据集产品实现了对中国海上风电的快速准确提取，有效避免了海面水汽和云雾对提取结果的影响。在有效去除噪声和可疑目标后，利用一种基于像素的动态阈值法对海上风电场进行提取，改善了单一固定阈值在不同的地区、不同环境下容易遗漏识别对象或识别出过多噪声的情况。同时，本产品生产方法稳定可重复，相比传统的小区域分类方法，具有工作量小、操作简单、效率高、鲁棒性强等优势。该产品数据能够准确提供我国海上风电的分布和状态，作为完备的海上基础设施数据集，对海上航道的安全、环境评估，以及后续的风能规划等都有很大的帮助。</span></span></span></span></span></span></span></p> </div> </div> Sun, 16 May 2021 06:02:30 +0000 contentmananger 126 at http://coastaldata.ecnu.edu.cn