锁眼卫星影像数据处理资质方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司

锁眼卫星影像数据处理资质方法

北京揽宇方圆1960年一1980年的锁眼卫星影像获得了业界的关注，为社会各界对研究地理变化、城市变迁等工作提供了宝贵的资料，深受大众欢迎。早期的卫星影像摄影像幅较小，摄影分辨率和摄影质量都受到当时科技发展条件的限制，而且那时全球定位卫星系统还未研发，影像本身不带有任何精度的定位信息，要靠现在的地图数据来纠正，工作量也比较大。但此批数据珍贵之处在于忠实记录了当时的河流、海洋、道路、居民地、植被等地理状况，为此时期缺失的地理影像信息，且具备一定的分辨能力和能达到一定的纠正精度，是研究历史变迁、自然地貌、人工地貌、农业生产、林业分布、居住环境等多种历史地理信息和人文信息的宝贵资料。江湖岸线、海岛岸线、城市建筑、农业土地分布等清晰可辨，反演数据并与现状对比分析后，可以得出许多极具研究价值的社会经济数据，为一定时间段自然地理和社会发展演变过程提供精确的地理信息佐证，从而有助于分析自然规律和社会发展规律，推断今后发展演变的趋势，其意义重大。

锁眼卫星影像数据背景：

美国1960年8月发射世界上第一颗照相侦察卫星以来，执行了很多项侦察卫星排程，主要是用于代替高空侦察机来了解前苏联的军事实力。美国的照相侦察卫星大部分项目后来均被纳入1962开始的锁眼系列卫星计划，例如，我们现在常用的KH-4A和KH-4B锁眼卫星，又叫科罗纳（CORONA或日冕）卫星最初的主要目的就是确定前苏联正在以多快的速度生产远端轰炸机、弹道导弹数量以及防空体系(包括截击机和地空导弹发射场等)的部署情况。1995年美国克林顿总统任期内发布了总统令,解密美国第一代照相侦察卫星拍摄的历史遥感影像，也就是锁眼卫星拍摄的1960年-1980年拍摄的全部影像进行解密。

卫星系统KH-1--4 KH-4A KH-4B KH-5 KH-6 KH-7 KH-9

存档时间1959'-1963' 1963'-1969' 1967'-1972' 1961'-1964' 1963' 1963'-1967' 1971'-1984'

影像类型全色全色全色全色全色全色全色

卫星高度166-463 185 150 322 172 变轨变轨

分辨率（米）7.5 2.7 1.8 138 1.8 0.6 6

单景面积15*209-41*579 17*231 13.8*188 482*482 12*64 20*38 160*270

胶片宽70mm 70mm 70mm 5in 5in 18in 18in

放大能力16 16 8 16 10 21 18

胶片分辨率50-100 120 160 30 160 200 120

帧（厘米） 2.18*29.8 2.18*29.8 2.18*29.8 4.5*4.5 4.5*25 4.5*25 4.5*25

焦距（英寸）24 24 24 3 66 60 59.8

锁眼卫星影像数据覆盖：

已经解密的国内锁眼卫星影像数据，最高分辨率达到0.6m，0.6米的影像集中在主要城市，大部分地区都有1.8到2.7m之间影像数据，时相集中在1963-1972年之间。锁眼卫星由于早期大部分是返回式相机拍摄，获取的影像数据是黑白全色影像。

锁眼卫星影像数据结构：

锁眼卫星影像拍摄的黑白影像行扫描后，一景数据分为a/b/c/d四个图幅，每一个图幅为单独的TIF文件。

锁眼卫星影像数据缺点：

锁眼卫星影像数据属于全景影像摄影，为胶片扫描影像数据，扫描下来的影像没有投影没有坐标信息，存在全景畸变，这会给后处理工作带来很多麻烦，由于在那个年代，卫星定位系统没有或者是达不到要求，锁锁眼卫星影像没有星历数据可以参考，现有的遥感卫星软件也不支持卫星影像数据。

锁眼卫星影像数据优点：

锁眼卫星发射的年代，由于军用或民用商业遥感卫星种类局限，造就了锁眼卫星影像独有的历史性。锁眼历史影像作为宝贵的历史资源，可以非常直观地了解不同时期的自然条件和发展状况，见证时代的变迁，目前广泛应用于地理国情、考古、环境等监测研究，锁眼卫星影像数据在城市变迁、地质调查、城建档案、智慧城市等领域发挥巨大作用。经过专业软件处理出来的影像层次分明，图像清晰。一些著名城市的影像，其标志性建筑可以轻松识别，房屋和街道等细节之处几乎与今天的拍摄效果一样。KeyHole系列存档时相：1960年至1980年，KeyHole系列在历史遥感影像的资源整合中发挥着举足轻重的作用，无论是空间分辨率、时间分辨率以及制图精度等方面都拥有出色的表现，广泛应用于地理国情、土地、海洋、规划、考古、水利、环境、科研等动态监测的研究，为快速决策提供了技术保证。

北京揽宇方圆锁眼卫星影像数据特点

北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内最早利用和研究锁眼卫星影像数据的专业卫星影像公司，并已和美国锁眼卫星方谈成合作，对中国全国的锁眼卫星影像原始数据整理入库，形成了覆盖中国全域的锁眼卫星解密数据库。锁眼卫卫星影像数据现在受越来越多用户的青睐，但长期制约它的瓶颈是小作坊式手工制作，无法适应海量数据加工对速度和易用性的要求，北京揽宇方圆利用锁眼卫星影像数据资源优势和长期经验技术力量经过不断的探索，高新技术研发小组积极攻关，研发自主锁眼卫星影像快速处理软件，以及历史遥感图像检验系统和卫星影像质量快速检验系统，并已获得软件著作权。通过了ISO9001质量管理体系认证，全部锁眼历史遥感影像工作流程均按照质量管理体系进行有效控制。严格的质量管理体系，明确的目标和质量方针，保证了锁眼历史卫星影像数据处理质量。形成了顶尖的对历史遥感影像锁眼卫星影像数据的处理流程。

（北京揽宇方圆锁眼卫星影像数据库）

11.2.1卫星遥感影像技术服务ISO（9001）认证证书复印件

11.2.2卫星影像质量快速检验系统著作权登记证

11.2.3历史遥感图像检验系统著作权登记证

11.2.4锁眼卫星影像处理软件著作权登记证

11.2.7多时空多光谱数据处理系统著作权登记证

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常见的资源卫星影像数据区别

一.遥感数据基础知识：太阳辐射经过大气层到达地面，一部分与地面发生作用后反射，再次经过大气层，到达传感器。传感器将这部分能量记录下来，传回地面，即为遥感数据。目前用于遥感的电磁波段有紫外线、可见光、红外线和微波。航空与航天飞行器运行快、周期短，可获得多时相数据。以美国陆地卫星5号（Landsat 5 ）为例，Landsat 5每天环绕地球14.5圈，覆盖地球一遍所需时间仅16天，而气象卫星的周期更短（1天或半天）。由于探测距离远，传感器所获得的地面影像覆盖的空间范围较大。它距离地表的高度是705.3 km，对地球表面的扫描宽度是185 km，一幅TM 图像可以全部覆盖我国海南岛大小的面积。不同的卫星传感器获得的同一地区的数据以及同一传感器在不同时间获得的同一地区的数据，均具有可比性. （1）遥感平台遥感平台是装载传感器的运载工具,按高度分为：地面平台：为航空和航天遥感作校准和辅助工作。航空平台：80 km以下的平台，包括飞机和气球。航天平台：80 km以上的平台，包括高空探测火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机。人造地球卫星的类型：低高度、短寿命卫星：150～350 km，用于军事。中高度、长寿命卫星：350～1800 km，地球资源。高高度、长寿命卫星：约3600 km，通信和气象。（2）遥感数据类型按平台分地面遥感、航空遥感、航天遥感数据。

按电磁波段分可见光遥感、红外遥感、微波遥感、紫外遥感数据等。按传感器的工作方式分主动遥感、被动遥感数据。（3）遥感数据获取原理; （4）传感器 a.传感器定义：传感器是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具。它的性能决定遥感的能力，即传感器对电磁波段的响应能力、传感器的空间分辨率及图像的几何特征、传感器获取地物信息量的大小和可靠程度。 b.传感器的分类按工作方式分为：主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、微波辐射计。被动方式传感器：航空摄影机、多光谱扫描仪（MSS）、TM、ETM(1,2)、HRV、红外扫描仪等。 c.传感器的组成

遥感卫星影像镶嵌的基本原则

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像镶嵌的基本原则遥感卫星影像镶嵌是指对一幅或若干幅图像通过几何镶嵌、色调调整、去重叠等处理，镶嵌到一幅大的背景图像中的影像处理方法。基本原则镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差，镶嵌区应保证有10-15个像素的重叠带。影像镶嵌时除了要满足在镶嵌线上相邻影像几何特征一致性，还要求相邻影像的色调保持一致。镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，如果两幅或多幅相邻影像时相不同使得影像光谱特征反差较大时，应在保证影像上地物不失真的前提下进行匀色，尽量保证镶嵌区域相关影像色彩过渡自然平滑。 1、原则上，镶嵌只针对采样间隔相同影像。需在相邻数据重叠区域进行如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大化。然后对镶嵌线两侧影像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导致接边处出现漏缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像应适当外扩一定范围，原则上不超过10个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。采用

“拉窗帘”方式目视检查相邻影像间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者接边精度不超过1个像素。 3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。 4、选取镶嵌线对DOM进行镶嵌，镶嵌处无地物错位、模糊、重影和晕边现象。 5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。重叠精度检查叠加相邻纠正单元，采用“拉窗帘”方式逐屏幕目视检查相邻纠正单元间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者相对精度应满足下表要求。相邻影像采样间隔≤１米时，其相对误差限差满足表中规定。相对误差限差表地形类别平地、丘陵（采样间隔）山地、高山地（采样间隔）相对误差 2.0倍8.0倍基础底图采样间隔＞１米时，其相对误差限差满足表中规定。相对误差限差表地形类别平地、丘陵（采样间隔）山地、高山地（采样间隔）相对误差 2.0倍 4.0倍注：相对误差因侧视角超限、基础底图和高程数据等控制资料精度不足引起，且无法改正的特殊地区除外，但该区域周边不超限。镶嵌步骤 1、镶嵌线选取

统计过程控制的几种常用方法

统计过程控制 1、统计过程控制的基本知识 1.1统计过程控制的基本概念统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。 SPC中的主要工具是控制图。因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手：（1）在现场能够较熟练地建立控制图；（2）在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断；（3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施。大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的，主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随以必要的练习与实践方能奏效。 1.2统计过程控制的作用（1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点： ①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 ②质量管理学科有一个十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一

常见国产卫星遥感影像数据的简介

北京揽宇方圆信息技术有限公司常见国产卫星遥感影像数据的简介本文介绍了常见国产卫星数据的简介、数据时间、传感器类型、分辨率等情况。中国资源卫星应用中心产品级别说明 ◆1A级和1C级产品均为相对辐射校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 ◆2级，2A级和2C级产品均为系统几何校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。其中: ■GF-1卫星和ZY3卫星归档产品为1A级，ZY1-02C卫星数据归档产品级别为1C级，其他卫星归档级别为2级! ◆归档产品是指:该类产品已经存在于系统中,仅需要从存储系统中迁移出来.即可供用户下载的数据。 ◆生产产品是指:该类产品不是已经存在的产品,需要对原始数据产品进行生产,然后再提供给用户下载的数据。

■当用户需要的产品级别是上述归档的级别,直接选择相应的产品级别，然后查询即可！ ■当用户需要的产品级别不是上述归档的级别,就需要进行生产.本系统提供GF-1卫星和ZY3卫星2A级的生产产品,ZY1-02C卫星2C级的生产产品,在选择需要的级别查询后,无论有没有数据,在查询结果页上方有一个“查询0级景”按钮,点击此按钮后,进行数据查询,如果有数据，选择需要的产品直接订购,即可选择需要的产品级别。国产卫星一、GF-3(高分3号) 1.简介 2016年8月10日6时55分，高分三号卫星在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星，为1米分辨率雷达遥感卫星，也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达（SAR）成像卫星，由中国航天科技集团公司研制。 2.数据时间 2016年8月10日-现在 3.传感器 SAR：1米二、ZY3-02（资源三号02星） 1.简介资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。这将是我国首次实现自主民用立体测绘双星组网运行，形成业务观测星座，

SPOT卫星遥感影像数据基本参数

SPOT5遥感卫星基本参数北京揽宇方圆信息技术有限公司前言：遥感传感器是获取遥感数据的关键设备，由于设计和获取数据的特点不同，传感器的种类也就繁多，就其基本结构原理来看，目前遥感中使用的传感器大体上可分为如下一些类型：（1）摄影类型的传感器；（2）扫描成像类型的传感器；（3）雷达成像类型的传感器；（4）非图像类型的传感器。无论哪种类型遥感传感器，它们都由如下图所示的基本部分组成： 1、收集器：收集地物辐射来的能量。具体的元件如透镜组、反射镜组、天线等。 2、探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能。具体的无器件如感光胶片、光电管、光敏和热敏探测元件、共振腔谐振器等。 3、处理器：对收集的信号进行处理。如显影、定影、信号放大、变换、校正和编码等。具体的处理器类型有摄影处理装置和电子处理装置。 4、输出器：输出获取的数据。输出器类型有扫描晒像仪、阴极射线管、电视显像管、磁带记录仪、XY彩色喷笔记录仪等等。虽然不同卫星的基本组成部分是相同的，但是由于，各个组成部分的具体构造的精细度又是不同的，的，所以不同的卫星具有不同的分辨率。一、法国SPOT卫星法国SPOT-4卫星轨道参数：轨道高度：832公里轨道倾角：98.721o 轨道周期：101.469分/圈重复周期：369圈/26天降交点时间：上午10：30分扫描带宽度：60 公里两侧侧视：+/-27o 扫描带宽：950公里波谱范围：多光谱XI B1 0.50 – 0.59um 20米分辨率B2 0.61 – 0.68um B3 0.78 – 0.89um SWIR 1.58 – 1.75um

质量管理学-过程控制方法

第十四章过程控制方法实行工序质量控制，是生产过程中质量管理的重要任务之一，工序控制可以确保生产过程处于稳定状态，预防次品的发生。工序质量控制的统计方法主要有直方图法和控制图法。直方图法已在第13章介绍过了。 ※本章要求（1）掌握工序质量的概念和分布特征；（2）掌握工序能力和工序能力指数的概念及区别；（3）掌握工序能力指数的计算方法（4）熟悉控制图法的概念；（5）掌握计量、计件与计点控制图的类型和具体设计过程；（6）了解控制图的观察分析方法。 ※本章重点（1）工序质量的分布特征（2）工序能力指数的概念及计算（3）控制图的基本概念（4）计量、计件与计点控制图的具体设计过程 ※本章难点（1）工序能力指数的计算（2）计量、计件与计点控制图的设计 §1工序质量控制的基本概念一、工序质量的概念工序质量因行业而异。一般来说，对产品可分割的工序，工序质量即为产品质量特性，如尺寸、精度、纯度、强度、额定电流、电压等。对产品不可分割或最终才能形成者，则通常指工艺质量特性，如化工产品、生产装置的温度、压力、浓度和时间等。有时，工序质量也可表现为物耗和效率。工序质量属制造质量的范畴。质量优劣主要表现为产品或工艺质量特性符合设计规范、工艺标准的程度，既符合性质量。二、质量的波动与分布工序质量在各种影响因素的制约下，呈现波动性。工序质量波动包括产品之间的波动，单个产品与目标值之间的波动。质量特性的波动分为正常波动和异

常波动。正常波动在每个工序中都是经常发生的。引起正常波动的影响因素很多，诸如机器的微小振动，原材料的微小差异等等。正常波动对工序质量的影响较小，在技术上难以测量和消除。工序中的异常波动是由某种特定原因引起的，例如机器磨损、误操作等都可导致异常波动。异常波动对工序质量的影响较大。生产过程控制系统的目标是当工序出现异常波动时迅速发出信号，使我们能很快查明异常原因并采取行动消除波动。产品质量虽然是波动的，但正常波动是有一定规律的，即存在一种分布趋势，形成一个分布带，这个分布带的范围反映了产品精度。实践证明，在正常波动下，大量生产过程中产品质量特性波动的趋势大多服从正态分布。因此，正态分布是一个最普遍、最基本的分布规律，它具有集中性、对称性等特点。如下图14-1所示：图14-1 正态分布的特点正态分布由两个参数决定：均值μ和标准差σ，均值μ是衡量分布的集中趋势，标准差σ是反映数据的离散程度。当均值和标准差确定时，一个正态分布曲线就确定了。正态分布曲线与坐标横轴所围成的面积等于1。可以算出：在μ±σ范围内的面积为68.26%；在μ±2σ范围内的面积为95.45%；在μ±3σ范围内的面积为99.73%。 §2工序能力和工序能力指数一、工序能力的概念工序能力是指工序在一定时间，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。工序能力可用工序质量特性值的波动范围来衡量。若工序质量特性值的标准差为σ，则工序能力B=6σ。由正态分布理论知，P（x∈μ±3σ）=99.73%, 故6σ

实验数据处理的基本方法

实验数据处理的基本方法数据处理是物理实验报告的重要组成部分，其包含的容十分丰富，例如数据的记录、函数图线的描绘，从实验数据中提取测量结果的不确定度信息，验证和寻找物理规律等。本节介绍物理实验中一些常用的数据处理方法。１列表法将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。本课程中的许多实验已列出数据表格可供参考，有一些实验的数据表格需要自己设计，表１．７—１是一个数据表格的实例，供参考。表１．７—１数据表格实例氏模量实验增减砝码时，相应的镜尺读数

２作图法作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgＲ为纵轴，以１／Ｔ为横轴画图，则为一条直线。要特别注意的是，实验作图不是示意图，而是用图来表达实验中得到的物理量间的关系，同时还要反映出测量的准确程度，所以必须满足一定的作图要求。１）作图要求（１）作图必须用坐标纸。按需要可以选用毫米方格纸、半对数坐标纸、对数坐标纸或极坐标纸等。

(完整版)卫星图像处理流程

卫星图像处理流程一．图像预处理 1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。图1 消除噪声前

图2 消除噪声后（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。图3 去条纹前

图4 去条纹后图5 去条带前

图6 去条带后 2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。

遥感卫星影像数据采购知识要素

北京揽宇方圆信息技术有限公司 (一）遥感卫星数据类型有哪些？北京揽宇方圆卫星公司可提供多种遥感数据类型供用户选择，目前来说是国内遥感数据最多的遥感数据中心，分辨率从0.3米到30米的光学卫星影像，还有各种极化方式的雷达卫星影像，高光谱卫星影像，还有解密的1960年至1980年的锁眼卫星影像，根据自己的情况来定，也可以把自己的卫星数据需求告诉我们，给您推荐合适的卫星数据类型。如果您想获取高程信息DEM、DLG等信息，需要购买的就是卫星影像立体像对数据，并不是所有卫星都有立体像对哦。 (二）遥感卫星数据影像有哪些级别？卫星公司北京揽宇方圆销售的都是1A级别原始卫星影像，光学卫星影像原始数据都是以全色+多光谱捆绑形式提供，卫星影像一般可以经过一定的处理，形成各级别的影像数据，不同的级别可以针对不同的用户需求，在订购时需特别注意。 *名词（全色就是黑白数据，多光谱是指红绿蓝近红外）（三）遥感卫星数据影有没有最小数量起订的说法？北京揽宇方圆提醒您在购买卫星影像时，都要确认购买面积大小或景数。对于高分辨率影像来说，一般是按面积大小来计算，单位为平方公里。但是往往有个最小购买面积，例如，WorldView影像的存档数据最低起购面积为25平方公里，且需要满足四边形两边相距大于等于5公里；而中低分辨率影像则往往按景数来计算，景是一幅卫星影像的通俗讲法，例如，一景高分一号卫星影像，范围大小为32.5×32.5公里。（四）遥感卫星存档数据是指什么？北京揽宇方圆详解遥感卫星存档数据：是指先前卫星已经拍摄过的某区域的影像数据，已存档在数据库中，是现成品。该种影像的购买价格相对较低，订购时间较快。但是订购前需要对既定需求区域做出确认，即确认所需区域是否有卫星影像数据存档、卫星影像存档数据的拍摄时间、拍摄质量（包含了云量、拍摄倾角等因素）等。（五）遥感卫星编程数据是什么意思? 北京揽宇方圆遥感公司对遥感卫星编程数据的解释是指地面编程控制卫星对需求区域拍摄最新的影像，可以让用户得到需求区域最新的影像。但是编程影像的拍摄周期通常较长，订购初期需要先向卫星运营公司申请拍摄区域的拍摄周期，然后由卫星公司反馈计划拍摄周期。在这个拍摄周期中，并不能够保证拍摄成功，这与所拍摄地的天气情况、拍摄数据的优先级权重以及需求数据范围有关。（六）遥感卫星影像数据价格如何一般是多少？目前市面上的商业遥感卫星数量较多，北京揽宇方圆是国内遥感数据资源最多的公司，不同的行业根据自己的遥感项目业务要求，对各卫星影像的分辨率、波段数量、质量以及影像拍摄的时间要求各异，而卫星

大量数据处理方法

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash 函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter 中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。 2.Hashing

遥感卫星影像预处理做哪些

北京揽宇方圆信息技术有限公司热线：4006019091 遥感影像数据预处理影像融合不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的极化方式。单一传感器获取的影像信息量有限，往往难以满足应用需要，通过影像融合可以从不同的遥感影像中获得更多的有用信息，补充单一传感器的不足。全色图影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富。为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱图像，通过融合既提高多光谱影像空间分辨率，又保留其多光谱特性。对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。影像匀色相邻的遥感图像，由于成像日期、季节、天气、环境等因素可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的色彩亮度值不一致。如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起来，即使几何配准的精度很高，重叠区复合得很好，但镶嵌后两边的影像色调差异明显，接缝线十分突出，既不美观，也影响对地物影像与专业信息的分析与识别，降低应用效果。要求镶嵌完的数据色调基本无差异，美观。遥感影像匀色后保证影像整体色彩一致性。影像镶嵌将不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域的图像，通过镶嵌处理，可以获得更大范围的地面图像。参与镶嵌的图像可以是不同时间同一传感器获取的，也可以是不同时间不同传感器获取的图像，但同时要求镶嵌的图像之间要有一定的重叠度。影像去云雾影像数据常常有云雾覆盖，针对有云雾覆盖的影像，可以通过后期技术处理去除薄云雾，达到影像最佳效果。影像纠正依据控制点，利用相应软件模块对数据进行几何精校正，这一步骤包括利用地面控制点（GCPs）找出实际地形，计算配准中控制点的误差，利用DEM消除地形起伏引起的位移，然后对图像进行重采样等。形成符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。即插即用无使用门槛，可与各类GIS软件系统无缝衔接第 1 页

常用的遥感卫星影像数据有哪些

北京揽宇方圆信息技术有限公司常用的遥感卫星影像数据有哪些公司拥有WorldView、QuickBird、IKONOS、GeoEye、SPOT、高分一号、资源三号等卫星的代理权，与国内多家遥感影像一级代理商长期合作，能够为客户提供全天候、全覆盖、多分辨率、多尺度的影像产品 WorldView，分辨率0.5米 WorldView卫星系统由两颗(WorldView-I和WorldView-II)卫星组成。WorldView-I全色成像系统每天能够拍摄多达50万平方公里的0.5米分辨率图像，并具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力，能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。WorldView-II多光谱遥感器具有8个波段，平均重访周期为一天，每天采集能力达到97.5万平方公里。

QuickBird，分辨率0.61米 QuickBird具有较高的地理定位精度,每年能采集7500万平方公里的卫星影像数据，在中国境内每天至少有2至3个过境轨道，有存档数据约500万平方公里，重访周期为1-6天，每天采集能力达到21万平方公里。 IKONOS，分辨率0.8米 IKONOS卫星是世界上第一颗高分辨率卫星，开启了商业高分辨率卫星的新时代，同时也创立了全新的商业化卫星影像标准。全色影像分辨率达到了0.8米，多光谱影像分辨率4米，平均重访周期3天。

Geoeye，分辨率0.41米 GeoEye-1卫星具有分辨率最高、测图能力极强、重返周期极短的特点。全色影像分辨率达到了0.41米，多光谱影像分辨率1.65米，定位精度达到3米，重访周期2-3天，每天采集能力70万平方公里。

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司管理文件文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则：

(1) 栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表从表中，可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)

遥感数据预处理

遥感讲座——遥感影像预处理据预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。下面是预处理中比较常见的流程。 1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍（一）几何精校正与影像配准引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。在做几何校正前，先要知道几个概念：地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准

影像几何精校正，一般步骤如下，（1）GCP（地面控制点）的选取这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。（2）建立几何校正模型地面点确定之后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标（x，y）及其参考图像或地图上的坐标（X，Y），这叫需要选择一个合理的坐标变换函数式（即数据校正模型），然后用公式计算每个地面控制点的均方根误差（RMS）根据公式计算出每个控制点几何校正的精度，计算出累积的总体均方差误差，也叫残余误差，一般控制在一个像元之内，即RMS<1。（3）图像重采样重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。 2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值。 3、三次卷积内插法较为复杂，它使用内插点周围的16个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，当它仍然破坏了原来的像元值，且计算量大。一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似，但也在很大程度上保留图像原有的几何结构，如道路网、水系、地物边界等。

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1　目的为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2　适用范围本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3　规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4　职责 4.1　公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2　公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3　各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4　相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5　管理内容与要求 5.1　数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2　与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集）从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3　与内审有关的数据（综合管理部收集）在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4　与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1　与管理职责有关的数据（综合管理部收集）每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2　与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3　与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： ·　合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； ·　供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4　相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5　工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5　与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1　与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2　与不合格品控制有关的数据

产品质量过程控制及检验方法

产品质量过程控制及检验方法设备的质量直接影响到设备的性能，因而在设备的整个制造过程中，我方将按照以下检验方案对整个制造过程进行过程控制，具体方案如下：（1）过程控制和检验 ①采购部根据技术部提出的设备材料采购清单采购，主要零部件及材料均向合格供应商采购。外购部件均选用著名品牌产品。 ②所有原材料进货时均要求提供材质报告。 ③所有外购件进货时均要求提供质量合格证和检验报告。所有材料进厂后，由仓库负责人召集质检部、技术部及车间质检员对材料进行验收，验收合格后方可办理入库手续；验收不合格办理退货手续。 ④设备制造严格按图纸和相关的工艺进行，由车间质检部质检员及技术部现场指导员进行监造。 ⑤设备制造过程中各零部件均进行首检，自检，检验合格的投入生产，制造后的单件均由过程检验进行逐个检验，制造质量凡达不到规定要求的一律进行返修或由技术部负责人批准后作报废处理。 ⑥设备制造工艺流程中规定的质量控制点，由车间负责人填写控制点报审表，由质检部召集技术部及相关人员进行点检，并形成控制点质量检验意见，报项目经理审批处理。 ⑦设备整机制造完成后，由质检部召集技术部、车间相关人员进行出厂前的预组装及空载试运转及渗漏试验，检验合格后办理入库手续。 ⑧设备的生产过程各工序严格按规定的表格填写详细的检验数据。 ⑨出厂前对设备进行预组装。设备的空载运行，主要进行设备在没施加负载状态下进行的整体试压及运行。以上检验由质检部门及技术人员一起组合并验收，并记录检验报告。上述设备组装和空载运行调试合格后方可出厂。（2）中间检验甲方在制造过程中随时派人去制造厂进行中间阶段的考查、抽检、监查进度，我方将在货物具备出厂条件后，提前10天书面通知招标方派人员去制造厂进行预验收，预验收项目包括： ①产品外观检查；

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。一、数据收集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。二、数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素三、数据处理与分析 1、数据处理大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。