地理空间传感网融合服务技术与应用

发布时间：2022-01-04 21:55

　　随着遥感数据网、传感网、物联网和人工智能的发展,逐渐形成空天地海立体化、集成化和一体化的地理空间传感网。地理空间传感网感知资源呈现出多源、异构和分散的特征,面向多层次用户个性化、即时化和智能化应用需求,存在异构资源共享管理、多协议实时接入、时空无缝感知、自动化感知和精准预测等技术挑战。静态地理信息服务由于无法提供鲜活的地理信息,难以满足地理事件的综合监测、决策预警和聚焦应用需求,急需发展地理空间传感网融合服务技术和实时动态地理信息服务平台。本文围绕信息物理网环境下空天地海观测平台的观测高效共享和融合服务问题,提出了传感网观测共享信息模型和点面观测协同无缝重建模型,突破了观测在线接入、集成管理、星地融合、时空预测和聚焦服务等地理空间传感网融合服务关键技术,研制了包含"感—联—知—控"等功能的传感网时空信息网络感知服务系统GeoSensor,介绍了GeoSensor在流域、海洋和城市等典型应用。未来将进一步发展"人—水—城"智能感知认知理论,突破"空天地海人"群智感知、空间智能和认知服务技术,开展长江经济带应用。 

【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(01)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

传感网观测共享信息模型

气象参数预测对于气候变化监测以及提前识别极端天气/气候事件至关重要。现有物理模型分辨率低，难以满足区域高分辨率精细预测需求，常规单一机器学习模型预测精度低。针对该问题，我们提出了基于多机器学习模型集成、统计模型和动力模型集成以及时空深度学习模型的海表温度预测，实现了气象参数区域尺度的高分辨率高精度预测。(1）多机器学习模型集成预测

最优覆盖是星地观测资源优化配置NP-hard难题。针对该问题，从卫星观测窗口及地面站网协同覆盖角度，构建了时间连续最大覆盖的大规模节点协同优化布局模型（TMCLP)[25]，提出了大立体赛博物理网的天地联合节点协作方法，研制了长江流域水文站网规划管理平台，实现了星地时空最优覆盖，时空覆盖度从原有的69.39%提升到协作后的87.38%，感知时空综合覆盖度提高了18%（图5）。图5 节点最优覆盖原理

【参考文献】：
期刊论文
[1]存算分离的原位传感器观测接入方法[J]. 袁赛,陈能成,肖长江,杜文英,王凯.  计算机系统应用. 2017(07)
[2]事件驱动的城市信息聚焦服务模型与系统[J]. 陈能成,王晓蕾,肖长江,龚健雅.  武汉大学学报(信息科学版). 2015(12)
[3]地理空间传感网信息公共服务平台的设计与实现[J]. 陈能成,杨训亮,王晓蕾.  地球信息科学学报. 2013(06)



本文编号：3569117