基于长江流域的信息数据库建设研究

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  摘 要:本文基于笔者的研究时间,首先对长江流域某市段的实际情况进行了概述,然后从系统架构和数据库建设两个方面对长江流域的Geodatabase信息数据库进行了研究,希望能为相关水域的信息化管理提供参考。
  关键词:长江流域;Geodatabase数据库;数据库建设
  一、序言
  当前我国城市化脚步进一步加快,加快经济增长的同时也对地区的环境保护治理工作进行了考验。以河道流域为例,近年来经常会有认为设置障碍阻碍水系流通、引流对土地进行填充等现象发生,使得不少地区的水系河道出现了水域萎缩、承载能力下降等现象,降低了地方的水资源调控能力的同时威胁了地方水系的安全。基于上述问题,笔者认为应该建设地方流域的信息管理平台,对地方水系的管理进行综合调控,本文基于信息管理平台的数据库技术进行研究,希望能为相关水域的信息化管理提供参考。
  二、长江流域概况
  长江流域面积为180万km2,是世界第三大河,东起唐古拉山,西至上海崇明岛,全长达到了6300km,途径19个省、直辖市和自治区,是我国流域面积最大、地形最复杂、资源最丰富的水系。长江是我国的母亲河,但是近年来随着经济的发展和管理水平的落后,使得长江流域部分区域的管理水平达不到基本要求。而引用数据库建设能够针对不同长江流域地区的不同环境进行实时更新,方便管理人员随时进行管理调度。本文以某长江沿岸城市的实际情况为例,通过建设该市长江管理系统数据库,来检测该市范围内长江流域的水污染变化情况和迁移机制、水系流域变化情况等等。
  三、基于长江流域的信息数据库设计与建设
  1.系统架构
  本次设计的长江流域信息数据库采用Geodatabase数据库为基础,作为一种面向对象的关系型数据库,Geodatabase数据库支持在标准数据库系统中管理相关数据,一方面能够实现数据的完整性,另一方面能够保证使用过程的安全。基于某市实际情况,笔者将长江流域信息数据库系统的构建分为如下几步:
  首先是针对该市的长江水系统信息数据进行搜集和整理,针对不同的分类完成格式、单位和尺度的统一,最终将该市的长江流域信息编程有效的字段名和表头;其次是完成Geodatabase的构建,依照流域的实际情况将不同的图层进行分类和储存;第三是把剩下的数据储存到access属性的二维表数据库中,同时完成分类和编码;最后是完善Geodatabase数据库各版块的构建和相应的管理系统。
  本次采样的信息可以分为水系、交通、地貌、居住地、制备和地名等等,按照数据分类可以分为数字高程模型、数字正射影响、数字线划图、元数据和地名数据等。最大程度的还原该市长江流域的河流与湖泊位置、水质情况和水污染变化等等实际情况。
  2.数据库建设
  Geodatabase数据库的构建主要是为了服务某市的长江流域水系统,所以需要依靠图像频谱来获取相关的地理知识并进行存储。地理信息识别系统可以分为检测模块、对准模块和识别模块,其中检测模块主要是针对地理信息进行检测,对地理信息信息进行基础的收集,同时也为后续的对准和识别奠定基础;对准模块是针对地理信息图像和实现模板的对其工作,同时避免地理信息图像因一系列空间变化因素而出现变形等情况;识别模块是指对地理信息图像进行识别,进而完成个人身份的识别。基于上述三个模块可以看出地理信息识别的任务主要在于地理信息辨识和地理信息验证,基于卷积稀疏编码的地理信息识别系统可以很好的完成此类地理信息识别任务。本次试验的测试库为国际公开测试库,保证不同算法之间的对比,进而达成直观的对比效果。某市长江流域水系统信息收集可以分为特征提取、类标预测和交叉嫡监督函数三部分。对于传统分类任务而言,待测试样本的类别不会超出训练数据的类标范围,类标预测部分是可用的,因而是闭集测试。所以典型的卷积神经网络结构特别适合用于分类任务,属于一种端到端的模型。这类模型下,学习出来的深度特征呈可分性,能够通过分类器区分开来。同时应用到图像处理工作时,能够凭借线性修正单元的深度神经网络单元函数优势进行速度的提升,同时卷积层的存在还能够构建出两个不同模式的非线性映射,进而完成特征转换工作。同时还能够引入时间概念来对卷积神经网络的多个平台进行数据处理,进而完成时间域和空间域的互补。其中最主要的测试平台为AR数据集,进而对基于深度卷积稀疏编码地理信息识别算法的鲁棒性和识别性能进行研究。
  (1)水质监测方式
  基于上述图像处理的水质监测方式很容易受到相应的干扰,在将数据录入Geodatabase数据库之前需要对水质监测的方式进行相应的优化,来帮助Geodatabase数据库更好的甄别检测数据的准确性。这一方面需要针对外界干扰信号或者伪造信号的原理进行分析,另一方面需要针对Geodatabase数据库的缺陷来制定相应的优化方案,从根本上对这个问题进行解决就需要针对Geodatabase数据库的特性设置相应的识别和纠错能力。
  基于上述分析我们可以将水质监测攻击总结为外界利用伪造信号或者信号干扰等方式,使得接收机得到和反馈的信息与原有信息出现偏差。当前最为普遍的水质监测欺骗攻击可以分为三个步骤,首先通过多普勒频移补偿完善水质监测初始信号和码相位初始值的计算,同时对两者进行一定的滞后处理,在与真实水质监测信号的整体峰值和波形对齐后欺骗接收装置;其次在完成对接收装置的欺骗之后,代替真实水质监测信号完成相关的捕获过程,知道接收系统完全被水质监测欺骗攻击的错误信号代替;最后在水质监测欺骗攻击的错误完全接管接收系统之后,就可以对码相位进行调整,通过牵引和接收系统来让原有的真实水质监测信号频率调整为欺骗信号的频率,最终完成对原有信号侵占,使得水质监测欺骗信号完成对接收和后续系统的控制。
  (2)河道位置变动
  河道位置信息是判断河道流域是否正常运行的关键,所以针对河道信息位置变动的数据搜集需要进行重视,否则也会为水域的其他安全埋下隐患。根据上述分析,可以将水域的河道位置变动分为两种情况,一种是直接河道位置变动,一种是间接河道位置变动。直接河道位置变动顾名思义是通过水域所提供河道信息地区的可用频谱进行反向推论,得出水域所在地的大致河道信息;间接河道位置变动则是通过河边景观等方式对水域的频谱使用情况进行推断式的攻击,并且通过后续的反馈来不断缩小水域的所在河道,经过多轮切换后相关水域就能够被变动情况锁定到极小的范围之内。
  四、总结
  总而言之,Geodatabase数据库是当前数据库构建领域的重要工具,将之组合不仅能够挖掘传输识别过程中各个已有数据之间的潜在关系,更能快速地构建起相关的预测模型。当然本次研究也存在着许多的不足,虽然对Geodatabase数据库在当前数据库构建应用中存在的问题进行了分析,但仍不够深入,希望将来能有机会继续对数据库构建的问题进行研究,进而为我国相关领域的发展做出贡献。
  参考文献:
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  (長江水利委员会宣传出版中心  湖北 武汉  430010)
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