Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2011, Vol. 23 Issue (4): 151-156    DOI: 10.6046/gtzyyg.2011.04.28
  地理信息系统 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于GIS的电力规划数据支撑平台
吴庆双1,2,3, 付仲良1
1. 武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079;
2. 安徽师范大学国土资源与旅游学院,芜湖241000;
3. 安徽自然灾害过程与防控研究省级实验室,芜湖 241000
Power Planning Data Supporting Platform Based on GIS
WU Qing-shuang1,2,3, FU Zhong-liang1
1. School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China;
2. College of Territorial Resources and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241000, China;
3. Anhui Key Laboratory of Natural Disaster Process and Prevention, Wuhu 241000, China
全文: PDF(1195 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对国内电力规划行业尚未建立起统一的规划数据库平台和电力规划工作的共享性、可视化、自动化程度较低的现状,从整个行业的角度出发,提出了一种基于GIS技术的电力规划数据支撑平台的技术方案,并对其中的建设目标、总体框架、数据库建设、功能模块及关键技术等问题进行了设计和研究。基于该技术方案,整合了全国主要电力规划设计院的规划数据,初步建立起了国家电力规划数据支撑平台,并实现了预定功能。基于GIS技术的电力规划数据支撑平台的建设,对于提高国内电力规划数据的规范和共享、提升电力规划工作的质量和效率,以及促进电力规划行业的整体信息化水平有着重要的意义。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李玲
王红
刘庆生
宁吉才
关键词 纹理特征SVMALOS 图像土地覆被非点源污染    
Abstract

Power planning is a data-intensive and technology-intensive work, which must draw support from the information system for the auxiliary support. As there is not a unified database platform for the domestic power planning industry, the level of data sharing, visualization and automation is low. In this paper, the authors proposed to build a power planning data supporting platform based on GIS technology, and designed the technical route, overall framework, database construction, functional modules, key technologies etc. According to the design proposed in this paper, the authors integrated the planning data from China's leading power design institutes, realized the predetermined function. and established the national power planning data platform. The construction of the platform will enhance the power data standard and sharing, improve the quality and efficiency of power planning, and promote the whole informationization level of the entire industry.

Key wordsTextural features    SVM    ALOS image    Land cover    Non-point pollution source
收稿日期: 2011-04-15      出版日期: 2011-12-16
:  P 208  
  TM 715  
基金资助:

教育部人文社会科学研究项目(编号: 10YJA790083)、安徽省高等学校省级自然科学研究项目(编号: KJ2010B349)、安徽省自然地理和人文地理省级重点学科资助项目(编号: ASDG1103)及安徽师范大学创新基金(编号: 2010CXJJ18)共同资助。

作者简介: 吴庆双(1980-),男,博士研究生,讲师,主要研究方向为地理信息系统、数字摄影测量。
引用本文:   
吴庆双, 付仲良. 基于GIS的电力规划数据支撑平台[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(4): 151-156.
WU Qing-shuang, FU Zhong-liang. Power Planning Data Supporting Platform Based on GIS. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2011, 23(4): 151-156.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2011.04.28      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2011/V23/I4/151



[1] 陈健,万国成,孙冠男,等.GIS平台电网规划辅助决策系统开发与应用[J].电力系统及其自动化学报,2010,22(6):99-103.



[2] 肖峻,王博,王成山,等.城市高、中压电网综合规划信息平台[J].供用电,2008,25(4):21-24.



[3] 余贻鑫,王成山,肖峻,等.城网规划计算机辅助决策系统[J].电力系统自动化,2000,24(15):59-62.



[4] 刘永生,孙珂,金超,等.基于GIS的配电网可视化管理信息系统的开发[J].电气应用,2011,30(1):30-33.



[5] 余萍,杨威,张蕾,等.电力GIS图服务形共享平台的研究与实现[J].电力系统通信,2010,31(10):43-46.



[6] 张毅,李国卿,赵军喜,等.插件式GIS应用框架关键技术研究[J].测绘科学技术学报,2010,27(4):398-301.



[7] 吴建华.基于ArcGIS Engine的GIS软件开发方法[J].测绘通报,2010(11):54-57.

[1] 郭晓征, 姚云军, 贾坤, 张晓通, 赵祥. 基于U-Net深度学习方法火星沙丘提取研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 130-135.
[2] 王华, 李卫卫, 李志刚, 陈学业, 孙乐. 基于多尺度超像素的高光谱图像分类研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 63-71.
[3] 王镕, 赵红莉, 蒋云钟, 何毅, 段浩. 月尺度农作物提取中GF-1 WFV纹理特征的应用及分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 72-79.
[4] 牟晓莉, 李贺, 黄翀, 刘庆生, 刘高焕. Google Earth Engine在土地覆被遥感信息提取中的研究进展[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 1-10.
[5] 王小龙, 闫浩文, 周亮, 张黎明, 党雪薇. 利用SVM分类Landsat影像的朝鲜主要城市建设用地时空特征分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 163-171.
[6] 金楷仑, 郝璐. 基于遥感数据与SEBAL模型的江浙沪地区地表蒸散反演[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 204-212.
[7] 娄佩卿, 陈晓雨, 王疏桐, 付波霖, 黄永怡, 唐廷元, 凌铭. 基于无人机影像的喀斯特农耕区地物识别——以桂林市为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 216-223.
[8] 马超, 蔡盼丽. 徂徕山—莲花山地区环境生态指数时空变化与驱动因素分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 199-208.
[9] 孟庆林, 李明玉, 任春颖, 王宗明, 田艳林. 基于HSI模型的吉林省东部地区生境质量动态评价[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 140-147.
[10] 周阳, 张云生, 陈斯飏, 邹峥嵘, 朱耀晨, 赵芮雪. 基于DCNN特征的建筑物震害损毁区域检测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 44-50.
[11] 冯娟, 丁建丽, 魏雯瑜. 基于雷达数据的区域土壤盐渍化监测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 195-203.
[12] 国贤玉, 李坤, 王志勇, 李宏宇, 杨知. 基于SVM+SFS策略的多时相紧致极化SAR水稻精细分类[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 20-27.
[13] 宋宏利, 张晓楠. 国家尺度异源土地覆被遥感产品精度评价[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 26-32.
[14] 杨雪峰, 叶茂, 毛东雷. 基于人工蜂群算法的多角度遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 48-54.
[15] 胡屹群, 周绍光, 岳顺, 刘晓晴. 利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 38-44.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发