CN108763248A - 一种水域空间监测精细划分方法及*** - Google Patents
一种水域空间监测精细划分方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种水域空间监测精细划分方法及***,依据实际环境中各个高程点高程值的不同,在雷达站候选点设定相关表面偏移值、最大覆盖半径和最小覆盖半径等参数,得到候选点对于全局环境的遮挡分析结果,依据ArcGIS自身操作进一步得到所需要监测河流的遮挡分析结果。针对重点水域所需要的多重覆盖效果,采用ArcGIS本身自带的二次开发接口对所需要监测水域进行等分,同时采用前述步骤得到每个候选点的遮挡分析结果,这三者结合起来得到每个VTS站点对于每个具体水域单元的观测情况,保障了程序运行的数据的准确性。
Description
技术领域
本公开涉及水域监测技术领域,具体涉及一种水域空间监测精细划分方法及***。
背景技术
目前,我国沿海和长江干线已建成或即将建成50余个VTS(vessel trafficservice,船舶交通服务)中心,250余个雷达站,我国VTS规模总量占世界近三分之一,已成为世界上建设VTS最多、监控水域面积最大的国家。由于我国河网密布,水上船舶密集且来往较多以及沿海岸线的众多港口,因此,每年VTS所需要监控的船舶数量巨大,任务繁重。
与此同时,我国提出了基于“丝绸之路经济带”和21世纪“海上丝绸之路”的全球发展战略,这些相关的政策和战略必将带来我国航运业新一轮的振兴与快速发展。为了更好地适应航运业的不断发展,强化对我国沿海、内河水域的***,新一轮VTS***新建、改建、扩建工作的开展已经势在必行。
雷达站是VTS中心最为核心的组成部分之一,其位置的选择以及雷达配置对***功能发挥有决定影响。但长期以来,VTS雷达站的选址一直停留在通过定性分析手段进行选址规划阶段,只有部分学者通过定量建模手段解决雷达站的选址布局问题。分析其主要原因,主要是无法精准确定雷达站候选点对水域单元的覆盖结果,限制了数学规划模型和算法的优势发挥。张靖悦(2017年)针对VTS雷达站的选址在地点受限制的情况下无法发挥对全部水域的有效监管问题,结合黄骅港综合港区新建雷达站工程的实例,有针对性地采用其他信息采集手段,解决狭长航道远端监控盲区的问题,使VTS***效能最大化。
随着GIS技术的发展和应用,开始有学者利用GIS进行选址规划的研究工作,杜晓园2014年以教育资源作为确定住房区域选址的目标,结合GIS的空间分析功能,以榆次区为例进行了研究。例如,一种基于GIS空间信息的输电工程选址选线方法,根据变电站待选区域坐标和线路设计终点对变电站及线路进行一体化优化的选址方法。詹长根将层次分析法和GIS结合,对兰州市主城区的公共停车场进行选址建模,最终得到了相关选址示意图。另一种基于GIS的配送站点选址方法和***,依据提取选定区域的订单数据,从而得到订单的地理分布数据,然后按照订单的分布密度阈值,选取配送站点候选区域,利用路网数据对所述候选区域进行服务区分析,确定配送站点覆盖范围,在配送站点覆盖范围内,根据配送要求,确定配送站点位置。
截至目前,受限于雷达站对水域单元精准覆盖结果无法获得,VTS雷达站的优化选址问题仍然无法广泛应用于实践中。
现有技术中,在现有的VTS雷达站选址问题中,问题的研究对象不尽相同,主要包括针对VTS雷达站的选址和针对VTS雷达站及中心的一体化选址问题,这些文献都存在一个水域单元划分结果已知的前提假设。
对于水域划分技术的研究比较少,而且大部分是针对所需要划分的河流进行等距的渔网划分,或者采用泰森多边形对水域进行划分。这种划分方法并不能提供VTS雷达站在选址过程中所要求的精确划分结果,因此往往造成了在实际选址过程中得到的选址方案无法达到最优的情况,很大程度上限制了选址方法的实际应用。现有基于GIS空间分析技术的选址文献中,往往只是应用GIS的空间分析技术来对实际选址过程中的视域遮挡问题进行研究,很少有文献从选址优化建模需求出发对空间划分进行研究。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本公开以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的水域空间监测精细划分方法及***。
根据本公开的一个方面,提供了一种水域空间监测精细划分方法,其包括:
根据VTS雷达站候选点的高程,结合VTS雷达站自身存在的最大及最小覆盖半径,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,得到监测水域的遮挡分析数据;
获取所述监测水域的矢量数据图,提取每个所述VTS雷达站候选点所需监管的监测水域,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将所需监管的监测水域等面积划分,得到水域划分结果数据;
根据所述遮挡分析结果数据和水域划分结果数据,获取每个所述VTS雷达站对所述监测水域的覆盖,对所述监测水域进行划分。
所述方法还包括:
标注所述监测水域中的重点水域;
根据所述重点水域的覆盖要求,对所述VTS雷达站候选点进行调整。
所述方法还包括:
根据所述重点水域的矢量数据图,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将重点水域等面积划分,得到重点水域划分结果数据;
根据所述重点水域划分结果数据和所述遮挡分析数据,得到重点水域划分结果。
所述对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,包括:
根据所述VTS雷达站候选点的实际高程以及VTS雷达站的建设高度,同时考虑VTS雷达站自身存在的最大覆盖半径以及最小覆盖距离,以整体的VTS雷达站候选点为基准,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析。
所述方法还包括:
以所有的VTS雷达站候选点作为一个整体,确定VTS雷达站对于周边环境的遮挡分析效果,得到监测水域的遮挡分析数据。
所述方法还包括:
对VTS雷达站周围环境进行视域分析得到视线遮挡结果;
根据所述遮挡结果进行掩膜提取,得到监测水域的视域分析结果;
将所述视域分析结果作为监测水域的遮挡分析数据。
根据本公开的另一个方面,提供了一种水域空间监测精细划分***,包括:
遮挡分析单元,用于根据VTS雷达站候选点的高程,结合VTS雷达站自身存在的最大及最小覆盖半径,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,得到监测水域的遮挡分析数据;
粗划分单元,用于获取所述监测水域的矢量数据图,提取每个所述VTS雷达站候选点所需监管的监测水域,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将所需监管的监测水域等面积划分,得到水域划分结果数据;
精细划分单元,用于根据所述遮挡分析结果数据和水域划分结果数据,获取每个所述VTS雷达站对所述监测水域的覆盖,对所述监测水域进行划分。
所述***还包括:
重点水域划分单元,用于标注所述监测水域中的重点水域;
所述粗划分单元,还用于根据所述重点水域的覆盖要求,根据所述重点水域的矢量数据图,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将重点水域等面积划分,得到重点水域划分结果数据。
所述遮挡分析单元,还用于:
根据所述VTS雷达站候选点的实际高程以及VTS雷达站的建设高度,同时考虑VTS雷达站自身存在的最大覆盖半径以及最小覆盖距离,以整体的VTS雷达站候选点为基准,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析。
所述遮挡分析单元,还用于:
对VTS雷达站周围环境进行视域分析得到视线遮挡结果;
根据所述遮挡结果进行掩膜提取,得到监测水域的视域分析结果;
将所述视域分析结果作为监测水域的遮挡分析数据。
根据本公开上述的一个或多个技术方案,其提供了一种水域空间监测精细划分的方案,从研究VTS所需要的监测水域这个角度出发,依据实际环境中各个高程点高程值的不同,并以此为基础,在雷达站候选点设定相关表面偏移值、最大覆盖半径和最小覆盖半径等参数,提出了一种基于ArcGIS的视域分析方法,得到候选点对于全局环境的遮挡分析结果,依据ArcGIS自身操作进一步得到所需要监测河流的遮挡分析结果。
另外,针对重点水域所需要的多重覆盖效果,采用ArcGIS本身自带的二次开发接口对所需要监测水域进行等分,同时采用前述步骤得到每个候选点的遮挡分析结果,这三者结合起来得到每个VTS站点对于每个具体水域单元的观测情况,保障了程序运行的数据的准确性。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本公开的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了根据本公开一个实施例的水域空间监测精细划分方法的流程图;
图2示出了根据本公开一个实施例的视线遮挡分析图;
图3示出了根据本公开一个实施例的偏移相关系数示意图;
图4示出了根据本公开一个实施例的方位角相关系数示意图;
图5示出了根据本公开一个实施例的垂直角相关系数示意图;
图6示出了根据本公开一个实施例的为视线半径相关系数示意图;
图7示出了根据本公开一个实施例的监测水域遮挡分析图;
图8示出了根据本公开一个实施例的VTS雷达站监测水域等分划分图;
图9示出了根据本公开一个实施例的VTS雷达站监测水域精细划分图;
图10示出了根据本公开一个实施例的水域空间监测精细划分***的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明各个实施例提供一种在GIS环境下VTS雷达站监测水域的空间精细划分方案,该方法针对现在水上基站监测水域划分较为简单、VTS雷达站选址无法与实际环境相结合的问题,结合ArcGIS软件自身的空间分析功能及二次开发功能,得到监测水域的划分结果。
在实际选址过程中,由于重点监测水域的存在,因此需要不同的VTS雷达站对同一监测水域进行多重覆盖。通过本专利技术,能够精准计算出雷达站候选点对水域单元的多重覆盖结果,满足实际VTS雷达站选址过程中对特殊水域多重覆盖的需求。
本发明各个实施例试图基于GIS空间分析技术,考虑实际地理环境中的遮挡情况和重点水域的多次覆盖问题,***的解决VTS雷达站对覆盖水域空间的精细划分问题,为下一阶段优化选址提供更为准确更贴合实际环境的数据基础,推动选址方法在实际中的广泛应用。
本专利各个实施例针对VTS雷达站在对监测水域实际监测过程中存在视线遮挡的问题,并考虑重点监测水域需要被多重覆盖的需求,提出了一种GIS环境下VTS雷达站监测水域空间精细划分方法。该方法考虑实际环境中存在的视线遮挡问题,首先以VTS雷达站为视点对周围环境进行视线遮挡分析,然后实现对VTS监测水域在GIS环境下的空间精细划分,最终确定雷达站候选点对水域精细划分结果的多重覆盖结果,为后续的VTS雷达站选址优化建模奠定数据基础,推动VTS雷达站选址的实际应用。
实施例一
图1示出了本实施例的水域空间监测精细划分方法流程图,参照图1,所述方法可以包括:
步骤11,根据VTS雷达站候选点的高程,结合VTS雷达站自身存在的最大及最小覆盖半径,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,得到监测水域的遮挡分析数据。
本实施例根据实际环境中存在的视线遮挡问题,在考虑了VTS雷达站候选点的实际高程之后,以整体的雷达站候选点为一组观察点,观察其对于全局的视域分析结果。图2以图形方式描绘了视线遮挡分析的基本原理及控制方式。观测点在左侧的山顶上(在图中的OF1处)。视域的方向在朝向右侧的圆锥体内。可通过控制相关参数来获得不同的视域分析结果(例如基站的高度、观察的方向以及可从地平线观察的高低程度)。
通过在相关视域参数数据集中设置不同的参数,从而控制所需观察的视线范围,例如观测点高程值、垂直偏移、水平和垂直扫描角度,以及扫描距离。属性要素集共有九项,分别为SPOT、OFFSETA、OFFSETB、AZIMUTH1、AZIMUTH2、VERT1、VERT2、RADIUS1和RADIUS2。
下面分解介绍各个参数的含义。
1、SPOT项用来定义观测点的表面高程。
2、偏移指的是在考虑了表面上某个位置的实际高程值之后,在此基础上所添加的垂直距离(以表面高程值为单位)。一般有两个偏移项,一个用于定义将被添加到观测位置的高程,另一个用于定义将被添加到观测对象位置的高程,这是在分析可见性需要考虑的内容。
如图3所示,为偏移相关系数示意图。其中,OFFSETA项是以表面单位为基础确定需要添加到观测点z值的垂直距离。如果OFFSETA存在于要素属性表中,则它的值(如果存在)会被添加到SPOT高程中;否则,它将被添加到插值的表面z值中。OFFSETA值必须为正。如果不存在OFFSETA项,则默认值为1。
OFFSETB项是以表面单位为基础确定需要添加到各被观测点z值的垂直距离,因为分析可见性时需要考虑该距离。如果要素属性表中存在OFFSETB项,则在分析此项的值以确定可见性时会将其添加到各个被观测点的表面z值。该值必须为正。如果未在要素属性表中找到任何OFFSETB项,则将默认为0。
3、方位角项用于定义扫描的水平角限制。扫描将从第一个方位角到第二个方位角按顺时针方向进行。角度值以度为单位,介于0°至360°之间,其中0°指向北。
如图4所示,为方位角相关系数示意图。其中,AZIMUTH1项定义扫描范围的起始角度。如果要素属性表中不存在此项,则值将默认为0°。AZIMUTH2项定义扫描范围的结束角度。AZIMUTH2的值必须大于AZIMUTH1的值。如果要素属性表中不存在此项,则值将默认为360°。如果AZIMUTH1和AZIMUTH2均未定义,则默认为完整的360°扫描。
4、垂直角定义扫描的垂直角限制。角度以介于90°和-90°之间的度数表示,其中正值表示水平面之上的角度,而负值则表示水平面以下的角度。水平面(0°)由观测点的z值和OFFSETA值共同定义。两个垂直角均可为负。
如图5所示,为垂直角相关系数示意图。其中,VERT1项用于定义扫描的水平角上限。如果要素属性表中不存在此项,则值将默认为90°。VERT2项用于定义扫描的水平角下限。VERT2的值必须小于VERT1的值。如果要素属性表中不存在此项,则值将默认为-90°。
5、半径。在识别可从各观测点看到的区域时,可使用半径项限制搜索距离。超过某一特定距离的被观测点可从分析中排除。
如图6所示,为视线半径相关系数示意图。其中,RADIUS1项用于定义确定可见性的起始距离。请注意,RADIUS1搜索距离之内的被观测点显示的输出效果为不可见(即盲区),但可能会妨碍RADIUS1和RADIUS2之间被观测点的可见性。一般默认RADIUS1距离为0。
超出RADIUS2搜索距离的被观测点将从分析中排除。RADIUS2的值应大于RADIUS1的值。默认RADIUS2距离为无穷大。
以所有的雷达站观测点作为一个整体,基于以上参数设定来确定雷达站对于周边环境的遮挡分析效果图,对监测水域进行一个粗划分,也为专利后文结合多重覆盖得到水域的精细划分结果打好基础,从根本性上确保了最终水域划分结果的准确性,也增加了VTS雷达站选址类问题与实际紧密结合的可能性。
步骤12,获取所述监测水域的矢量数据图,提取每个所述VTS雷达站候选点所需监管的监测水域,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将所需监管的监测水域等面积划分,得到水域划分结果数据。
本实施例中,针对VTS雷达站监管水域中重点水域监管需要多重覆盖的问题,根据专家已经实地考察并做好标注的重点水域分布图,在观察了重点水域的分布情况之后,以整个监测水域为划分对象,利用ArcGIS本身自带的二次开发接口开发出基于Python语言的面积分割插件,对所需要监测水域进行等分,得到水域划分效果图,实现对于重点监测水域的多重覆盖。
将经过几何修正的遥感影像图和矢量数据图进行集成,经过ArcGIS软件相关操作,实现两种数据在空间上的匹配。
利用ArcGIS软件从矢量数据图中提取VTS雷达站所需监管的水域,遍历其所囊括的矢量数据,获取其面积;同时将已经实地考察好的重点水域分布图导入ArcGIS软件并进行地理配准后对重点水域进行标记。
决策出监测水域所需要划分的份数,基于已经获取的水域总面积,利用研发的面积分割插件对监测水域进行操作,得出水域划分结果图。
步骤13,根据所述遮挡分析结果数据和水域划分结果数据,获取每个所述VTS雷达站对所述监测水域的覆盖,对所述监测水域进行划分。
对每个VTS雷达站候选点进行标号,即可得到每个候选点对于每个具体水域的覆盖结果,实现对于重点水域的多重覆盖,同时可以得到每个VTS雷达站候选点对于每个水域单元的覆盖结果,为选址优化奠定基础。
本实施例中,以南方某城市VTS雷达站监测水域部分河段为实验数据,进行实验验证,矢量数据为LocaSpaceViewer提供的开发监管水域地图数据。经过几何修正的遥感影像图和矢量数据图进行视线遮挡分析后的水域划分图如图7所示。在获取水域总面积和分割分数后对该水域进行切分的水域划分图如图8所示。
然后利用ArcGIS软件操作依据图7的遮挡分析结果对所需要监测水域进行遮挡分析效果提取,然后与图8的划分结果进行叠加分析,结果如图9所示,然后对每个VTS雷达站候选点进行标号,即可得到每个候选点对于每个具体水域的覆盖结果,实现对于重点水域的多重覆盖,同时可以得到每个VTS雷达站候选点对于每个水域单元的覆盖结果,为选址优化奠定基础。
本实施例中,在水域划分过程中,由于VTS雷达站周围环境可能存在遮挡等情况,在考虑了雷达站候选点自身的高程以及所需要建立基站的高度之后,同时考虑雷达站自身存在的最大覆盖半径以及最小覆盖距离,对VTS雷达站周围环境进行视域分析得到视线遮挡结果(包括河流),在此基础上,对河流的遮挡结果进行掩膜提取,得到监测水域的视域分析结果。
在实际的VTS雷达站监测水域中,可能存在一些需要重点监测的水域,因此,在同一水域单元,可能需要多个VTS雷达站对其同时进行覆盖。针对重点监测水域,本发明采用等面积划分将其和其他普通监测水域区分开,为下一步精细化划分奠定基础,是实现重点水域得到多重覆盖的关键步骤。
采用前述的遮挡分析步骤得到每个VTS雷达站的遮挡分析结果,并且对每个候选点进行标号,与前面得到的雷达站候选点整体遮挡分析结果图和水域等分划分结果图结合起来从而得到每个VTS站点对于每个具体水域单元的观测情况,从而保证了VTS雷达站选址模型能采用更为精准的数据进行程序运行,得到更为理想的雷达站选址结果,实现资源的节约。
实施例二
如图10所示,其中公开了一种水域空间监测精细划分***,其中,
遮挡分析单元21,用于根据VTS雷达站候选点的高程,结合VTS雷达站自身存在的最大及最小覆盖半径,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,得到监测水域的遮挡分析数据;
粗划分单元22,用于获取所述监测水域的矢量数据图,提取每个所述VTS雷达站候选点所需监管的监测水域,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将所需监管的监测水域等面积划分,得到水域划分结果数据;
精细划分单元23,用于根据所述遮挡分析结果数据和水域划分结果数据,获取每个所述VTS雷达站对所述监测水域的覆盖,对所述监测水域进行划分。
所述***还包括:
重点水域划分单元24,用于标注所述监测水域中的重点水域;
所述粗划分单元22,还用于根据所述重点水域的覆盖要求,根据所述重点水域的矢量数据图,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将重点水域等面积划分,得到重点水域划分结果数据。
所述遮挡分析单元21,还用于:
根据所述VTS雷达站候选点的实际高程以及VTS雷达站的建设高度,同时考虑VTS雷达站自身存在的最大覆盖半径以及最小覆盖距离,以整体的VTS雷达站候选点为基准,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析。
所述遮挡分析单元21,还用于:
对VTS雷达站周围环境进行视域分析得到视线遮挡结果;
根据所述遮挡结果进行掩膜提取,得到监测水域的视域分析结果;
将所述视域分析结果作为监测水域的遮挡分析数据。
根据本公开上述的一个或多个技术方案,其提供了一种水域空间监测精细划分的方案,从研究VTS所需要的监测水域这个角度出发,依据实际环境中各个高程点高程值的不同,并以此为基础,在雷达站候选点设定相关表面偏移值、最大覆盖半径和最小覆盖半径等参数,提出了一种基于ArcGIS的视域分析方法,得到候选点对于全局环境的遮挡分析结果,依据ArcGIS自身操作进一步得到所需要监测河流的遮挡分析结果。
另外,针对重点水域所需要的多重覆盖效果,采用ArcGIS本身自带的二次开发接口对所需要监测水域进行等分,同时采用前述步骤得到每个候选点的遮挡分析结果,这三者结合起来得到每个VTS站点对于每个具体水域单元的观测情况,保障了程序运行的数据的准确性。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本公开的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本公开的示例性实施例的描述中,本公开的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本公开要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本公开的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本公开的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在权利要求书中所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本公开的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者***程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本公开进行说明而不是对本公开进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干***的单元权利要求中,这些***中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。
以上所述仅是本公开的具体实施方式,应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本公开精神的前提下,可以作出若干改进、修改、和变形,这些改进、修改、和变形都应视为落在本申请的保护范围内。
Claims (10)
1.一种水域空间监测精细划分方法,其特征在于,包括:
根据VTS雷达站候选点的高程,结合VTS雷达站自身存在的最大及最小覆盖半径,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,得到监测水域的遮挡分析数据;
获取所述监测水域的矢量数据图,提取每个所述VTS雷达站候选点所需监管的监测水域,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将所需监管的监测水域等面积划分,得到水域划分结果数据;
根据所述遮挡分析结果数据和水域划分结果数据,获取每个所述VTS雷达站对所述监测水域的覆盖,对所述监测水域进行划分。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
标注所述监测水域中的重点水域;
根据所述重点水域的覆盖要求,对所述VTS雷达站候选点进行调整。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述重点水域的矢量数据图,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将重点水域等面积划分,得到重点水域划分结果数据;
根据所述重点水域划分结果数据和所述遮挡分析数据,得到重点水域划分结果。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,包括:
根据所述VTS雷达站候选点的实际高程以及VTS雷达站的建设高度,同时考虑VTS雷达站自身存在的最大覆盖半径以及最小覆盖距离,以整体的VTS雷达站候选点为基准,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
以所有的VTS雷达站候选点作为一个整体,确定VTS雷达站对于周边环境的遮挡分析效果,得到监测水域的遮挡分析数据。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对VTS雷达站周围环境进行视域分析得到视线遮挡结果;
根据所述遮挡结果进行掩膜提取,得到监测水域的视域分析结果;
将所述视域分析结果作为监测水域的遮挡分析数据。
7.一种水域空间监测精细划分***,其特征在于,包括:
遮挡分析单元,用于根据VTS雷达站候选点的高程,结合VTS雷达站自身存在的最大及最小覆盖半径,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析,得到监测水域的遮挡分析数据;
粗划分单元,用于获取所述监测水域的矢量数据图,提取每个所述VTS雷达站候选点所需监管的监测水域,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将所需监管的监测水域等面积划分,得到水域划分结果数据;
精细划分单元,用于根据所述遮挡分析结果数据和水域划分结果数据,获取每个所述VTS雷达站对所述监测水域的覆盖,对所述监测水域进行划分。
8.如权利要求7所述的***,其特征在于,所述***还包括:
重点水域划分单元,用于标注所述监测水域中的重点水域;
所述粗划分单元,还用于根据所述重点水域的覆盖要求,根据所述重点水域的矢量数据图,遍历所囊括的矢量数据,计算面积,并根据面积将重点水域等面积划分,得到重点水域划分结果数据。
9.如权利要求7所述的***,其特征在于,所述遮挡分析单元,还用于:
根据所述VTS雷达站候选点的实际高程以及VTS雷达站的建设高度,同时考虑VTS雷达站自身存在的最大覆盖半径以及最小覆盖距离,以整体的VTS雷达站候选点为基准,对所述VTS雷达站候选点进行全局环境的遮挡分析。
10.如权利要求7所述的***,其特征在于,所述遮挡分析单元,还用于:
对VTS雷达站周围环境进行视域分析得到视线遮挡结果;
根据所述遮挡结果进行掩膜提取,得到监测水域的视域分析结果;
将所述视域分析结果作为监测水域的遮挡分析数据。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111610494A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-01 | 武汉理工大学 | 一种vts雷达配置信号覆盖优化方法 |
CN116543322A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-04 | 深圳市保臻社区服务科技有限公司 | 一种基于社区安全隐患的物业智能巡检方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6690318B1 (en) * | 2002-12-27 | 2004-02-10 | General Atomics | Cellular radar |
CN102981701A (zh) * | 2012-11-01 | 2013-03-20 | 四川大学 | 一种利用谷歌地球进行小流域划分的方法 |
CN106651052A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-10 | 中国地质大学(武汉) | 一种地面雨量站优化布局的方法及装置 |
CN106777917A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-31 | 武汉理工大学 | 水工建筑物对海事交管雷达遮蔽区域计算和影响评价方法 |
CN206226619U (zh) * | 2016-12-02 | 2017-06-06 | 上海无线电设备研究所 | 水域动态监控共基站*** |
CN106815467A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-06-09 | 河海大学 | 一种基于大数据统计相似分析的流域水文区划方法 |
CN106951994A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-14 | 武汉理工大学 | 一种海上应急救援站点的选址方法 |
-
2018
- 2018-03-29 CN CN201810273395.0A patent/CN108763248B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6690318B1 (en) * | 2002-12-27 | 2004-02-10 | General Atomics | Cellular radar |
CN102981701A (zh) * | 2012-11-01 | 2013-03-20 | 四川大学 | 一种利用谷歌地球进行小流域划分的方法 |
CN106777917A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-31 | 武汉理工大学 | 水工建筑物对海事交管雷达遮蔽区域计算和影响评价方法 |
CN206226619U (zh) * | 2016-12-02 | 2017-06-06 | 上海无线电设备研究所 | 水域动态监控共基站*** |
CN106815467A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-06-09 | 河海大学 | 一种基于大数据统计相似分析的流域水文区划方法 |
CN106651052A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-10 | 中国地质大学(武汉) | 一种地面雨量站优化布局的方法及装置 |
CN106951994A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-14 | 武汉理工大学 | 一种海上应急救援站点的选址方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
JACEK LUBCZONEK: "《Application of GIS Techniques in VTS Radar Stations Planning》", 《IEEE》 * |
曹德胜等: "《基于集合覆盖的VTS雷达站选址优化模型》", 《北京理工大学学报》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111610494A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-01 | 武汉理工大学 | 一种vts雷达配置信号覆盖优化方法 |
CN111610494B (zh) * | 2020-05-27 | 2022-08-19 | 武汉理工大学 | 一种vts雷达配置信号覆盖优化方法 |
CN116543322A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-04 | 深圳市保臻社区服务科技有限公司 | 一种基于社区安全隐患的物业智能巡检方法 |
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Publication number | Publication date |
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