摘要：扣除小地物和线状地物是提高遥感调查中耕地解译面积精度的重要手段。该文选择安徽省濉溪县为研究区,以高分1号16 m多光谱影像作为数据源,在解译耕地面积的基础上,采用遥感解译与GIS空间运算相结合的方法对线状地物进行扣除,采用布设抽样样方的方法对小地物进行扣除,对研究区耕地解译面积进行精准核算。结果表明:1)濉溪县解译耕地面积为1 320.64 km^2,广泛分布于全区,主要集中在中部和南部的四铺镇、百善镇、铁佛镇等地区,北部地区耕地分布相对较少;2)濉溪县共有45.14 km^2的线状地物被解译为耕地,占整个研究区耕地解译面积的3.42%;3)濉溪县小地物平均扣除系数为3.51%,遥感解译耕地面积中有44.77 km2的小地物被解译为耕地;4)扣除线状地物和小地物后,濉溪县耕地面积为1 230.73 km^2,全县解译耕地面积误差由6.57%降到0.68%,全部样方遥感解译平均误差的总体差异并不明显,单个样方在扣除小地物前后存在一定的差异。研究可为提高耕地解译面积精度提供思路与借鉴。

摘要：研究一种基于电算自动化的农村电费精准核算算法,同时为相关的大数据挖掘系统提供电费核算数据支持。实现电费核算电算自动化后,通过电费核算发现的电表故障占当期电表故障的比值,从2017年的4.8%提升到2019年的43.7%,通过电费核算发现的窃电行为与总窃电行为的比值,从2017年的19.0%提升到2019年的70.7%。该算法革新可以为电费审计工作、计量稽查工作提供数据支持,同时可以有效提升农电公司的整体服务水平,提升客户满意度。

摘要：当前电力公司市场化售电为相关用户提供了多种缴费渠道,给电费的精准核算带来了压力。文章研究一种基于电算自动化的市场化售电相关电费精准核算算法,同时为相关的大数据挖掘系统提供电费核算数据支持。开展电费自动化核算后,通过对电表故障占当期电表故障的比值,以及窃电行为与总窃电行为的比值进行分析。结论证明:该算法的革新可以对电费审计工作、计量稽查工作提供数据支持,同时可以有效提升售电公司的整体服务水平,提升客户满意度。

摘要：随着5G网络技术的日益成熟,三家电信企业逐步开展了5G的试验网建设工作。从目前对接运营商获取数据来看,各省2019年5G需求在几千到上万不等,大部分为共享站点。根据前期部分城市5G试验网工程建设情况,由于5G组网方式、设备形态和功耗需求的变化,相比4G网络建设面临更大的挑战。如何在方案编制阶段精准核算5G建设对天面、机房、外电及电源配套等扩容需求,在满足交付前提条件下进一步控制工程造价,成为铁塔公司网络建设的重要课题。