一种柱状图至地理地图的投影方法

    公开(公告)号:CN115063289B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202210625845.4

    申请日:2022-06-02

    Abstract: 本发明提供了一种柱状图至地理地图的投影方法,包括如下步骤:基于确定待输入的地理地图中的经纬度方区参数信息和柱状图参数信息;确定投影模型基本信息;计算绘图边框坐标;计算投影后的柱状图坐标;计算Y轴的刻度;计算X轴和Y轴标注;输出计算结果。本发明能够将基于经纬度方区统计的各要素值,投影至地理地图,进一步直接绘制到地理地图的统计网格中,可广泛应用于GIS专题图的制作。

    一种多源浮标数据与元数据整合处理系统及方法

    公开(公告)号:CN118193505A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410105249.2

    申请日:2024-01-25

    Abstract: 本发明公开了一种多源浮标数据与元数据整合处理系统,包括:数据采集与导入模块,通过多源数据采集引擎获取多源浮标数据与元数据;数据标准化模块,对浮标数据与元数据进行预处理,将预处理后的浮标数据与元数据统一为标准数据格式;质量控制模块,利用各种检验单元筛选出异常数据,进行修正或质量标识;数据排重整合与融合模块,对质量控制后的浮标数据与元数据进行排重和深度融合,获得整合后的多源浮标综合数据集。该系统实现了多源浮标数据的综合处理与分析,具有较高的数据处理能力和效率,简化了数据排重和整合工作,同时,提高了数据的综合性和一致性,使得分析和应用结果更加准确和可靠,为海洋数据研究和应用提供了重要支持。

    一种基于相邻站点时空关联的海洋观测数据异常检测方法

    公开(公告)号:CN117972604A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410124766.4

    申请日:2024-01-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于相邻站点时空关联的海洋观测数据异常检测方法,该方法包括:构建海洋观测标准数据集,利用注意力机制方法自适应捕捉空间维度中所有邻居站点之间的动态关联性,采用滑动时间窗口机制,形成由多海洋要素构成的多维长时间序列,并进行数据集划分;搭建异常检测模型,设置模型训练参数,获取每个训练样本的异常分数,开展模型训练,确定异常分数的阈值;填补测试样本空缺数据,测试数据输入异常检测模型得到异常分数,判定异常点,确定具体异常要素并标记,开展各个观测要素性能评估。本发明综合考虑海洋观测站点之间时空关联关系,利用深度学习方法,可快速准确的对海洋实时观测数据要素信息进行异常值检测。

    一种柱状图至地理地图的投影方法

    公开(公告)号:CN115063289A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210625845.4

    申请日:2022-06-02

    Abstract: 本发明提供了一种柱状图至地理地图的投影方法,包括如下步骤:基于确定待输入的地理地图中的经纬度方区参数信息和柱状图参数信息;确定投影模型基本信息;计算绘图边框坐标;计算投影后的柱状图坐标;计算Y轴的刻度;计算X轴和Y轴标注;输出计算结果。本发明能够将基于经纬度方区统计的各要素值,投影至地理地图,进一步直接绘制到地理地图的统计网格中,可广泛应用于GIS专题图的制作。

    一种海浪玫瑰图至地理地图的投影计算方法及系统

    公开(公告)号:CN115063288B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202210625097.X

    申请日:2022-06-02

    Abstract: 本发明公开了一种海浪玫瑰图至地理地图的投影计算方法及系统,包括:参数输入模块、信息设定模块、各计算模块和输出模块;包括:输入计算参数;设定包括频率最大圆半径比率、方向标注圆大小比率、标注方向、0度至360度的均分角度数组的基本信息;根据所述计算参数和所述基本信息分别计算玫瑰图频率圈层、各向各级海浪频率线、浪向方位标注和频率级别标注;将所述计算模块的计算结果进行分类和整理并输出玫瑰图频率圈层线文件、各项各级海浪频率线文件、浪向方位标注点文件和各级海浪频率级别标注点文件;能够将基于经纬度方区统计的各级各向海浪频率,投影至地理地图,进一步直接绘制到地理地图的统计网格中,可广泛应用于GIS专题图的制作。

    一种海流轨迹预测方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115062762A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210670893.5

    申请日:2022-06-09

    Abstract: 本发明公开了一种海流轨迹预测方法,包括:获取待预测海流轨迹区域的时间序列数据,对时间序列数据进行预处理;将预处理后的时间序列数据分别输入基于时空注意力机制的特征融合模块和跳跃残差连接模块中提取轨迹特征;将轨迹特征分别输入GRU深度学习预测模型和决策树模型中,输出两个模型的预测结果;将两个模型的预测结果进行加权平均,生成最终预测结果。该方法可分别对待预测海域的海流流速和流向进行预测,且模型的泛化能力强,具有可解释性,预报精度和效率高。

    一种基于IALSTM网络的海洋站潮位数据填充方法

    公开(公告)号:CN114996250A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210571983.9

    申请日:2022-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于IALSTM网络的海洋站潮位数据填充方法,包括:获取目标海洋站和关联海洋站的潮位数据;将所述关联海洋站的部分潮位数据,作为训练数据,训练IALSTM模型;基于所述IALSTM模型完成对所述目标海洋站的潮位数据缺测的填充。该方法基于目标海洋站潮位和相关站点潮位数据,通过IALSTM深度学习神经网络模型建立关联关系,从而依据邻近站点对海洋站潮位缺测数据进行高精确度填充,提高了资料的完整性与连续性。该方法明显优于传统插值方法,能够有效填充潮位时间序列的缺失值或者未观测值,极大改善潮位数据质量,大幅提升数据使用效率。

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