周玉科
- 作品数：98 被引量：374H指数：10
- 供职机构：中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术生物学经济管理更多>>
- 青藏高原极端气温指数时空格局及可持续性分析被引量：2
- 2019年
- 青藏高原是典型的气候变化敏感区域,研究高原极端气温情况是探索区域气候变化情况的重要内容。本文利用青藏高原地区1960-2012年98个气象观测站点的气温实测记录,计算了昼夜极端温度指数、年均温度最值等极端气温指数,以线性趋势分析和Hurst指数为基础,对高原气温变化的时空趋势及可持续性进行统计性推断和预测。结果表明:1)青藏高原冷、暖指数对应温度值均显著增加。冷昼指数下降速度最快的是高原的中南部及北部区域;暖昼指数在高原东北部稳定增加;高原北部和南部分别是冷夜、暖夜指数变化最显著的区域。2)除东北和中南部分区域略有反持续性现象,青藏高原典型极端气温指数Hurst指数均表现为较强或强持续性,集中分布于中东部及东南部区域,且在各站点具有相近的空间分布特征。年均最值Hurst指数普遍较高和未来趋势持续性较强。
- 李桂华周玉科范俊甫倪永
- 关键词：青藏高原极端气温指数可持续性HURST指数
- 基于YOLO的遥感影像目标快速检测轻量化网络研究
- 2024年
- 基于高分辨率遥感影像的目标识别技术被广泛应用于国土资源监测和情报收集等领域,精确、快速的目标检测方法是目前遥感图像研究的热点与难点。然而,许多检测方法过于追求提升检测精度却忽略了检测速度。为此,基于YOLOX提出一种改进型轻量化网络,以实现检测速度和精度权衡。首先,针对特征提取主干模块,提出一种Mobilenetv3tiny网络,进行轻量化改进,通过减少网络参数量,提高检测速度;其次,在特征金字塔结构中引入Ghost网络,在保证检测精度的前提下,降低网络复杂性;最后,使用Alpha-IoU和VariFocal_Loss优化损失函数,提高网络收敛速度和定位精度。在NWPU VHR-10数据集进行消融实验,结果表明改进网络较基础网络,检测精度提升0.76%,速度提升19.72%,权重为11 M(Mega)且参数量减少65.66%,网络整体效果较好。此外,对DIOR数据集进行对比实验,在保证较高检测精度的同时,检测速度提高26.88%,证明了改进网络的有效性。因此,改进网络能够有效权衡检测速度和精度,易于设备部署,适用于遥感图像目标实时检测应用场景。
- 王伟程勇周玉科张文杰王军何佳信顾雅康
- 关键词：高分辨率遥感影像目标检测
- MySQL集群与MPI的并行空间分析系统设计与实验被引量：6
- 2012年
- GIS应用正面对空间数据规模日益增加和空间分析算法复杂度逐渐提高的挑战,本文提出一种基于MySQL空间数据库集群与MPI的并行计算库分布式空间分析框架的解决方案。该框架使用MySQL空间数据库集群解决大量空间数据存储与管理问题,利用MySQL Spatial的Replication机制加强空间数据的冗余备份和并发访问控制,同时使用MPI负责分布式计算节点间的通信减少人工控制通信的开发成本。并行框架的任务管理与调度系统采用优先队列式管理,通过Master节点监控集群状态,合理分发计算任务实现负载均衡和容错。最后,以多边形O-verlay算法为例,研究其在该并行空间分析系统下的并行策略,采用数据并行的管道流水线作业方式在框架中运行测试,结果表明,该并行框架相比串行算法可以得到可靠的加速比。
- 周玉科马廷周成虎高锡章范俊甫
- 关键词：MPI
- 统一计算设备架构的D8算法并行化研究被引量：2
- 2020年
- 针对空间遥感技术的快速发展导致地理空间数据呈几何级数增长,传统GIS空间分析面临巨大的计算实时性需求的问题,该文为提高GIS数字地形分析算法在处理海量高分辨率DEM数据时的计算效率,基于CUDA众核流处理器并行编程模型,采用不同数据划分方法、纹理内存及异步数据传输机制等技术,对串行D8算法进行了并行化设计及算法优化,探索并分析了D8并行算法的数据拷贝与算法执行等环节的计算效率变化。实验结果表明,CUDA并行编程能够对D8算法实现较为明显的加速,在按5个行子块进行划分、调用1 344个线程时并行加速效果达到最佳,加速比为19.5。并且,在不同行子块划分方式下且调用线程数不超过1 344个时,加速比随调用线程数的增加而增长,计算时间占比随线程数的增加呈递减趋势。
- 张鹏俞宵马子云范俊甫周玉科
- 关键词：CUDA异步传输
- 基于自组织映射的北京主体功能区识别研究被引量：1
- 2018年
- 主体功能区的划分对于我国构建高效、协调、可持续发展的国土开发格局具有重要意义。本文利用自然环境(NDVI、坡度等)和人类社会活动(夜间灯光、POI点等)两类数据,构建了12个因子,采用Self-Organizing Map(SOM)神经网络和层次聚类法,对北京城市功能区进行分类,并结合经典功能区分类和Google Earth目视验证进行了主体功能区的划分。结果表明,由于SOM神经网络能够保持输入数据的拓扑关系及非线性的特征,基于SOM神经网络的层次聚类法具有较强的通用性及抗干扰能力,对于多源数据的城市用地分类有较大的应用潜力。同时表明,北京市主体功能区由中心城区向外呈优化开发、重点开发、限制开发的环形分布特征,各区之间呈"点-轴-面"协调发展的空间结构特征。
- 刘建文周玉科梁娟珠
- 关键词：SOM层次聚类主体功能区
- 基于全内存的遥感图像快速处理方法
- 本发明提供了一种基于全内存的遥感图像快速处理方法，涉及遥感图像处理技术领域包括：包括下列操作步骤：S1：预置内存图像；S2：内存图像生成；S3：内存图像读取；S4：内存图像写入；S5：内存图像采样；S6：内存图像块分裂合...
- 周玉科刘杨晓月
- 全国农村人均住房面积的空间自相关分析被引量：1
- 2014年
- 利用2006年全国各省农村居民人均住房面积统计数据,基于空间自相关方法从空间尺度分析其空间分布特征。首先建立空间邻近网络和邻接矩阵,通过Moran'I自相关指数分析空间关联性,为确定农村人均住房面积的分布存在空间相关性而非随机性,采用蒙特卡罗方法进行多次模拟证明,并利用2011年统计数据进行实际验证。实验分析,2006与2011年农村人均住房面积Moran'I指数分别为0.556 6和0.598 3,表明空间聚集特点明显,基本可以分为东部发达地区、中部和西部三种聚类,并且两年之间聚集现象有显著变化。
- 周玉科高锡章周成虎
- 关键词：人均住房面积空间自相关
- 基于变化点的青藏高原植被时空动态变化研究被引量：5
- 2019年
- 青藏高原脆弱的生态圈和独特的高寒地理环境,使得高原植被对气候变化反应敏感,因此探讨青藏高原植被变化趋势在认识植被对气候变化响应和区域生态保护方面具有重要意义。基于1982~2012年GIMMS NDVI3g植被指数数据集,通过季节趋势分析和变化点检测方法建立季节趋势模型对变化趋势进行分类研究,并结合土地覆被分类情况明确了高原植被在时间序列变化点前后变化趋势的时空格局。结果表明:①季节趋势模型能够有效地识别植被时间序列的变化点,发现青藏高原植被变化点时间分布跨度大,空间异质性强;②高原植被的改善区域面积大于退化区域面积,西部植被略呈退化趋势,南部和东北部植被退化趋势明显,中东部植被情况有所改善。此外,有58.93%的区域中植被状态趋于稳定,32.3%的区域中植被状态变化显著;③在高原植被状态发生一般或显著变化的区域中,单调趋势和中断趋势的植被改善情况多于退化情况,逆趋势中退化情况多于改善情况;3.14%的区域发生单调趋势变化,58.36%的区域发生中断趋势变化,38.50%的区域发生逆趋势变化;单调趋势和中断趋势的时间分布较为集中,逆趋势则布满整个时间序列;④高原不同的土地覆被类型中植被改善和退化的情况有所差异,其中改善率最高的类型是沙漠(53.30%),稀疏植被的退化率最高(60.14%)。总体而言,青藏高原植被趋于改善,但空间异质性比较显著。
- 许文鑫周玉科梁娟珠
- 关键词：青藏高原植被指数时间序列
- 并行地图叠加分析中基于数据分解的负载均衡方法研究
- 2015年
- 地图叠加分析是一种计算密集型算法,并行化计算可以加快算法执行速度。本文研究并行化地图叠加分析中的负载均衡方法。首先针对并行算法中的IO竞争情况,定义了负载均衡指数;然后基于分治法分解空间数据,将并行系统下的地理要素分而治之,将Hilbert空间索引作为集群系统中各节点分配数据的依据,最终实现并行地图叠加分析系统中的数据负载均衡,为地图叠加分析算法中的数据并行策略提供可能性。结果表明,利用空间索引分治的负载均衡方法建立索引速度快,调度系统可以将计算任务明确分配到各计算节点。
- 季民周玉科
- 关键词：负载均衡分治法
- 浅谈数据资产化对推进生态环境监测数据共享利用的影响
- 2024年
- 传统生态环境监测数据共享利用存在共享意愿不高、权益不对称、低效率和数据权益不清等问题。数据资产化为解决生态环境监测数据共享难题提供了新思路。本文首先梳理了生态环境监测领域数据共享存在数据孤岛、数据质量等问题及面临的挑战。其次,从推动资产收益、培育监测市场、服务政府管理决策、推进数据共享及技术变革等角度对生态环境监测数据资产化潜在影响进行了讨论。最后,对生态环境监测领域如何推进数据资产化、促进监测数据资源高效共享利用进行了策略分析和展望。
- 倪永郑明清周荃宓群征周玉科
- 关键词：生态环境监测数据质量数据共享
