不动产权籍调查质量监督管理系统设计与实现——以云南省为例

针对云南省不动产权籍调查的复杂性,权籍数据质量参差不齐、管理难度大、数据安全等问题,综合利用大数据、云计算、WebGIS以及内外网交互等信息技术,设计并开发了云南省不动产权籍调查质量监督管理系统,并利用该系统实现对权籍数据的智能化、规范化监督管理。通过在全省推广应用,该系统统一了数据汇交标准和质检标准,优化了权籍数据生产流程,提高了权籍数据生产的质量与效率,保障了权籍数据的安全,有效地支撑了全省不动产权籍调查工作。     

互联网及大数据技术在农村不动产权籍调查中的应用——以"云宅调"为例

为解决传统农村不动产权籍调查花费高、效率低的问题,文章设计并研发了一款将互联网及大数据技术应用到农村不动产权籍调查工作中的微信小程序——云宅调.该程序能够实现农村不动产权籍信息的在线填报并实时显示和更新全省农村宗地分布状况、权利人状况等信息,使得农村不动产权籍调查真正实现了"网上办、掌上办".在云宅调微信小程序中,主要采用了Ngix+Keepalive相结合的方式来达到数据量和计算的负载均衡、使用MapReduce技术框架来对Hbase进行分布式存储和Spark技术框架来进行统计分析,并通过WiFi和GPRS无线通信技术和网络技术使地籍数据得到有效传输.实践证明,利用该小程序能够让农村不动产权籍调查工作更简单、效率更高.     

基于BP神经网络的怒江流域泥石流易发性动态区划模型研究

地形、地貌、地质以及气候条件的复杂性使怒江流域的泥石流触发机理研究难度极大,而现有的泥石流易发性区划研究成果受主观影响较大,如今时空大数据和机器学习技术的发展为无假设机制下的泥石流易发性风险评估研究提供了新途径.基于泥石流成因搜集潜在的影响因子,通过相关性分析筛选出土壤质地、植被指数、土壤类型、高程、坡度、坡向、降雨量...