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基于遥感大数据和机器学习方法的地下水资源量动态评价模型研究

Classification
地下水
Type
博士论文
Magazine
博士论文
Author
秦怡
Published
May 18, 2019
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⭐⭐
Quick Note
🦐
摘要
    🐖
    研究目标
      🐙
      研究内容
        🐬
        研究方法
          🐸
          结论
            🐥
            解决的问题
              🦊
              正文
              1. 近几十年信息化快速发展,这使得全球数据快速增长,大数据研究逐渐成为科技、经济、社会等领域的关注焦点,很多国家也已经将大数据研究上升到国家战略层面(郭华东, 2016)。
              1. 遥感数据已经具有了明显的大数据特征:体量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型复杂(Variety)、真伪难辨(Veracity)和价值巨大(Value)(Zikopoulos P et al., 2012; 李德仁等, 2014; 李德仁, 2016)。
              1. 地球科学属于数据密集型的科学,具有多元、多维、多源、异构、时空性、方向性、相关性、随机性、模糊性、时空不均匀性和过程的非线性等特点。