基于長江流域的信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)研究

韓詩

摘 要：本文基于筆者的研究時間，首先對長江流域某市段的實際情況進(jìn)行了概述，然后從系統(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫建設(shè)兩個方面對長江流域的Geodatabase信息數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了研究，希望能為相關(guān)水域的信息化管理提供參考。

關(guān)鍵詞：長江流域;Geodatabase數(shù)據(jù)庫;數(shù)據(jù)庫建設(shè)

一、序言

當(dāng)前我國城市化腳步進(jìn)一步加快，加快經(jīng)濟增長的同時也對地區(qū)的環(huán)境保護(hù)治理工作進(jìn)行了考驗。以河道流域為例，近年來經(jīng)常會有認(rèn)為設(shè)置障礙阻礙水系流通、引流對土地進(jìn)行填充等現(xiàn)象發(fā)生，使得不少地區(qū)的水系河道出現(xiàn)了水域萎縮、承載能力下降等現(xiàn)象，降低了地方的水資源調(diào)控能力的同時威脅了地方水系的安全?；谏鲜鰡栴}，筆者認(rèn)為應(yīng)該建設(shè)地方流域的信息管理平臺，對地方水系的管理進(jìn)行綜合調(diào)控，本文基于信息管理平臺的數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行研究，希望能為相關(guān)水域的信息化管理提供參考。

二、長江流域概況

長江流域面積為180萬km2，是世界第三大河，東起唐古拉山，西至上海崇明島，全長達(dá)到了6300km，途徑19個省、直轄市和自治區(qū)，是我國流域面積最大、地形最復(fù)雜、資源最豐富的水系。長江是我國的母親河，但是近年來隨著經(jīng)濟的發(fā)展和管理水平的落后，使得長江流域部分區(qū)域的管理水平達(dá)不到基本要求。而引用數(shù)據(jù)庫建設(shè)能夠針對不同長江流域地區(qū)的不同環(huán)境進(jìn)行實時更新，方便管理人員隨時進(jìn)行管理調(diào)度。本文以某長江沿岸城市的實際情況為例，通過建設(shè)該市長江管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，來檢測該市范圍內(nèi)長江流域的水污染變化情況和遷移機制、水系流域變化情況等等。

三、基于長江流域的信息數(shù)據(jù)庫設(shè)計與建設(shè)

1.系統(tǒng)架構(gòu)

本次設(shè)計的長江流域信息數(shù)據(jù)庫采用Geodatabase數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，作為一種面向?qū)ο蟮年P(guān)系型數(shù)據(jù)庫，Geodatabase數(shù)據(jù)庫支持在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中管理相關(guān)數(shù)據(jù)，一方面能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性，另一方面能夠保證使用過程的安全?；谀呈袑嶋H情況，筆者將長江流域信息數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)建分為如下幾步：

首先是針對該市的長江水系統(tǒng)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和整理，針對不同的分類完成格式、單位和尺度的統(tǒng)一，最終將該市的長江流域信息編程有效的字段名和表頭;其次是完成Geodatabase的構(gòu)建，依照流域的實際情況將不同的圖層進(jìn)行分類和儲存;第三是把剩下的數(shù)據(jù)儲存到access屬性的二維表數(shù)據(jù)庫中，同時完成分類和編碼;最后是完善Geodatabase數(shù)據(jù)庫各版塊的構(gòu)建和相應(yīng)的管理系統(tǒng)。

本次采樣的信息可以分為水系、交通、地貌、居住地、制備和地名等等，按照數(shù)據(jù)分類可以分為數(shù)字高程模型、數(shù)字正射影響、數(shù)字線劃圖、元數(shù)據(jù)和地名數(shù)據(jù)等。最大程度的還原該市長江流域的河流與湖泊位置、水質(zhì)情況和水污染變化等等實際情況。

2.數(shù)據(jù)庫建設(shè)

Geodatabase數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建主要是為了服務(wù)某市的長江流域水系統(tǒng)，所以需要依靠圖像頻譜來獲取相關(guān)的地理知識并進(jìn)行存儲。地理信息識別系統(tǒng)可以分為檢測模塊、對準(zhǔn)模塊和識別模塊，其中檢測模塊主要是針對地理信息進(jìn)行檢測，對地理信息信息進(jìn)行基礎(chǔ)的收集，同時也為后續(xù)的對準(zhǔn)和識別奠定基礎(chǔ);對準(zhǔn)模塊是針對地理信息圖像和實現(xiàn)模板的對其工作，同時避免地理信息圖像因一系列空間變化因素而出現(xiàn)變形等情況;識別模塊是指對地理信息圖像進(jìn)行識別，進(jìn)而完成個人身份的識別。基于上述三個模塊可以看出地理信息識別的任務(wù)主要在于地理信息辨識和地理信息驗證，基于卷積稀疏編碼的地理信息識別系統(tǒng)可以很好的完成此類地理信息識別任務(wù)。本次試驗的測試庫為國際公開測試庫，保證不同算法之間的對比，進(jìn)而達(dá)成直觀的對比效果。某市長江流域水系統(tǒng)信息收集可以分為特征提取、類標(biāo)預(yù)測和交叉嫡監(jiān)督函數(shù)三部分。對于傳統(tǒng)分類任務(wù)而言，待測試樣本的類別不會超出訓(xùn)練數(shù)據(jù)的類標(biāo)范圍，類標(biāo)預(yù)測部分是可用的，因而是閉集測試。所以典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特別適合用于分類任務(wù)，屬于一種端到端的模型。這類模型下，學(xué)習(xí)出來的深度特征呈可分性，能夠通過分類器區(qū)分開來。同時應(yīng)用到圖像處理工作時，能夠憑借線性修正單元的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元函數(shù)優(yōu)勢進(jìn)行速度的提升，同時卷積層的存在還能夠構(gòu)建出兩個不同模式的非線性映射，進(jìn)而完成特征轉(zhuǎn)換工作。同時還能夠引入時間概念來對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，進(jìn)而完成時間域和空間域的互補。其中最主要的測試平臺為AR數(shù)據(jù)集，進(jìn)而對基于深度卷積稀疏編碼地理信息識別算法的魯棒性和識別性能進(jìn)行研究。

（1）水質(zhì)監(jiān)測方式

基于上述圖像處理的水質(zhì)監(jiān)測方式很容易受到相應(yīng)的干擾，在將數(shù)據(jù)錄入Geodatabase數(shù)據(jù)庫之前需要對水質(zhì)監(jiān)測的方式進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化，來幫助Geodatabase數(shù)據(jù)庫更好的甄別檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。這一方面需要針對外界干擾信號或者偽造信號的原理進(jìn)行分析，另一方面需要針對Geodatabase數(shù)據(jù)庫的缺陷來制定相應(yīng)的優(yōu)化方案，從根本上對這個問題進(jìn)行解決就需要針對Geodatabase數(shù)據(jù)庫的特性設(shè)置相應(yīng)的識別和糾錯能力。

基于上述分析我們可以將水質(zhì)監(jiān)測攻擊總結(jié)為外界利用偽造信號或者信號干擾等方式，使得接收機得到和反饋的信息與原有信息出現(xiàn)偏差。當(dāng)前最為普遍的水質(zhì)監(jiān)測欺騙攻擊可以分為三個步驟，首先通過多普勒頻移補償完善水質(zhì)監(jiān)測初始信號和碼相位初始值的計算，同時對兩者進(jìn)行一定的滯后處理，在與真實水質(zhì)監(jiān)測信號的整體峰值和波形對齊后欺騙接收裝置;其次在完成對接收裝置的欺騙之后，代替真實水質(zhì)監(jiān)測信號完成相關(guān)的捕獲過程，知道接收系統(tǒng)完全被水質(zhì)監(jiān)測欺騙攻擊的錯誤信號代替;最后在水質(zhì)監(jiān)測欺騙攻擊的錯誤完全接管接收系統(tǒng)之后，就可以對碼相位進(jìn)行調(diào)整，通過牽引和接收系統(tǒng)來讓原有的真實水質(zhì)監(jiān)測信號頻率調(diào)整為欺騙信號的頻率，最終完成對原有信號侵占，使得水質(zhì)監(jiān)測欺騙信號完成對接收和后續(xù)系統(tǒng)的控制。

（2）河道位置變動

河道位置信息是判斷河道流域是否正常運行的關(guān)鍵，所以針對河道信息位置變動的數(shù)據(jù)搜集需要進(jìn)行重視，否則也會為水域的其他安全埋下隱患。根據(jù)上述分析，可以將水域的河道位置變動分為兩種情況，一種是直接河道位置變動，一種是間接河道位置變動。直接河道位置變動顧名思義是通過水域所提供河道信息地區(qū)的可用頻譜進(jìn)行反向推論，得出水域所在地的大致河道信息;間接河道位置變動則是通過河邊景觀等方式對水域的頻譜使用情況進(jìn)行推斷式的攻擊，并且通過后續(xù)的反饋來不斷縮小水域的所在河道，經(jīng)過多輪切換后相關(guān)水域就能夠被變動情況鎖定到極小的范圍之內(nèi)。

四、總結(jié)

總而言之，Geodatabase數(shù)據(jù)庫是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫構(gòu)建領(lǐng)域的重要工具，將之組合不僅能夠挖掘傳輸識別過程中各個已有數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系，更能快速地構(gòu)建起相關(guān)的預(yù)測模型。當(dāng)然本次研究也存在著許多的不足，雖然對Geodatabase數(shù)據(jù)庫在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫構(gòu)建應(yīng)用中存在的問題進(jìn)行了分析，但仍不夠深入，希望將來能有機會繼續(xù)對數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的問題進(jìn)行研究，進(jìn)而為我國相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

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