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求取地表移动预计参数方法研究与程序实现的开题报告 开题报告 一、选题背景和意义 地表移动是指地球表面地壳的相对运动,其变化速率、方向和幅度反映了岩石圈内部和地表的动态变化,是当前地球科学研究的热点问题之一。随着卫星测量技术的成熟和高分辨率地图的广泛应用,地表移动的监测和预测越来越重要。在工程建设、自然灾害防范、资源调查等领域都能够发挥重要作用。 本课题旨在研究地表移动预计参数,探讨地表移动预估方法及其实现。通过研究,能够对地表运动的变化趋势进行分析和预测,预防自然灾害和工程安全事故,为地球科学研究提供有力支撑。 二、研究内容和方案 1.研究内容 (1)地表运动监测数据的获取和处理。通过收集全球卫星遥感数据和地面观测数据,建立地表运动监测数据的数据库,使用遥感与地面观测数据处理技术获取地表形变信息,建立区域性地表形变模型。 (2)地表移动预测参数建立。通过对不同地区不同类型地质构造和地貌单元进行运动方向、速率、加速度、排除噪声等等相关参数的分析,建立地表移动预测模型。 (3)预测模型的验证与优化。通过统计学方法分析地表移动预测模型的精度和可靠性,并通过模型参数的修改和校正,提高地表移动预测的准确性和精度。 2.研究方案 (1)数据库建立:以ArcGIS为工具,建立数据采集与处理的流程,关键点包括全球卫星遥感数据获取,地面观测数据采集等等。 (2)模型算法设计:采用机器学习/深度学习等相关算法,对地表运动进行预测分析,建立地表运动预测模型。 (3)模型评价与优化:采用类似交叉验证和网格搜索等方法,对模型进行准确度、泛化能力、鲁棒性等多方位的评价,并进行模型参数的修正与校正。 (4)可视化与呈现:以WebGIS为工具,将实验结果进行可视化,形成点线面等格式的可交互式分析,这样能够方便研究人员、决策者或者其他人员进行数据的查询和提供决策参考。 三、预期成果和创新性 本课题的预期成果如下: (1)利用国内外地表运动监测数据,建立大规模地表移动预测参数数据库,实现可视化处理与数据交互。 (2)建立基于机器学习/深度学习算法的地表运动预测模型,挖掘出地表运动的规律性,建立预测模型。 (3)实现WebGIS可视化平台,实现交互式的分析可视化。 本课题具有创新性,将地球科学与工程应用相结合,对地表移动问题进行预测分析,提供决策支持,以此减少地震、滑坡等自然灾害和工程建设中不安全隐患。 四、研究计划和进度安排 本课题的研究计划和进度安排如下表所示: |时间节点|研究内容|进度安排| |--------|--------|--------| |1~3个月|数据库构建与数据预处理|采集数据,构建数据库,进行数据预处理| |3~6个月|地表移动预测模型建立|采用机器学习/深度学习算法建立预测模型| |6~9个月|模型评价与修正|对预测模型进行统计学方法分析,对模型参数进行修正与校正| |9~12个月|可视化平台开发|基于WebGIS,以地图等交互方式实现可视化平台开发| |12~15个月|实验验证和撰写论文|对可视化平台的实现进行案例验证,并撰写相关的论文| 五、参考文献 1.王挺,高洪波.面向WebGIS的地球科学建模及可视化方法研究.航空学报,2018. 2.王巨伟,王婷婷.基于机器学习的卫星遥感影像分类综述.电子科技大学学报,2018. 3.孙阳,邵宏波.基于WebGIS平台的地震灾情应对信息服务系统实现.地震学报,2019. 4.张媛媛,吴朝华.大数据环境下决策支持系统设计与实现.测绘工程,2018.