海洋地理信息是一切海上活动的基础。海洋地理信息包括通过对整个海洋空间,进行全方位、多要素的综合测量,获取的海底地形、地貌、底质、重力、磁力等各种信息和数据。无论是航行安全，还是海洋勘探开发，都需要掌握精准的海洋地理信息。
海洋水色遥感是利用卫星传感器获得的海洋表层水体光谱信息来研究海洋现象或海洋过程的新兴技术。海洋浮游植物的叶绿素、无机悬浮物和有机黄色物质是决定水色的三要素，而水色遥感技术的原理是通过卫星传感器接收的信号来反演水体中影响光学性质的组分浓度，进而探测海洋上层物质成分的组成。所以，水色遥感在海洋初级生产力估算、海洋生态环境监测、海洋动力学研究、海洋渔业开发和管理服务等方面都具有重要意义。
海洋地理信息学科理论的不断丰富，为世界各国了解海洋地理环境提供了参考信息，确保地理信息相关问题的高效处理。提高对海洋地理信息的采集、分析与处理的正确认识，可以为海洋地理环境研究工作开展提供科学的参考资料。实现这样的发展目标，应构建功能强大的海洋地理信息系统，促使海洋地理环境相关工作中存在的问题得以快速处理，为海洋地理环境研究工作推进注入活力。同时，地理信息系统（GIS）经过多年的发展，在海洋渔业、资源开发等方面取得了许多重要的成果，也为海洋地理信息系统（MGIS）发展奠定了坚实的基础。因此，需要从以下不同方面对该系统应用现状及发展趋势进行探讨。
随着国家利益的全球拓展，海洋越来越多地维系着我国的发展利益。但海上方向面临着日益严重的安全威胁：海盗、海上恐怖主义等影响能源、商品等进出口海上通道安全；走私、偷渡、贩毒、赌博等海上非法活动影响沿海地区社会安全；海上运输业的繁忙带来的海洋污染、海洋生态安全以及海上执法、涉外渔业纠纷、海啸、舰船和飞机失事等突发事件和海域划界、岛礁争端等。为保护海上安全，确保国家利益，迫切需要对全球重点海域和重点目标进行有效监视。监视海域的广域性和时间的连续性等要求表明，实现这一任务离不开空间信息网络尤其是天基信息网络的支持。本文重点论述天基信息网络对海洋目标信息感知与融合的发展历程、难点问题和主要差距，并对天基海洋目标信息感知与融合关键技术的未来发展进行探讨。
目前，由于水体含沙量监测手段还是人工和半机械化，诸如烘干过滤法等。实现水体含沙量实时自动监测，需利用现有OBS-3+浊度传感器对水体浊度参数进行测试，建立浊度与含沙量相关关系。浊度在线实时自动监测，即可转化为含沙量自动监测。其突出的优点是实现无人值守、操作易简单、动静态易观测、数据在线实时上报等优势，且基本不受天气条件的制约影响。这种方法已应用于悬移质泥沙变化观测项目的研究中。主要用来确定水体浊度的变化因素、泥沙的沉积速率等。来解决对海洋工程施工区域泥沙回淤过大的影响，以便工程施工顺利进行。
海岸带指以海岸线为基准向海、陆两个方向辐射扩散的广阔地带，包括沿海平原、河口三角洲以及浅海大陆架一直延伸到陆架边缘的区域。了解海岸带的地理环境，特别是海岛礁、岸线及近海岸的水上、水下地形情况，对于沿海地区经济发展、航运安全保障、自然灾害防范、海洋生态建设等具有非常重要的意义。海岸带的水岸地形测量是目前海洋测绘中最重要的部分之一，其主要内容包括浅海水深、海岸线、干出滩、近海陆地和岛礁地形等，由于潮间带受到潮汐的影响，使得海岸带的测量条件比较困难。当前，海岸带测绘技术主要包括人工实地测量、船载测量和航测遥感等方式。自然海岸线通常存在礁石、滩涂、湿地等特殊地理环境，以传统人工实地测量和船载测量方式难以高效地进行作业，甚至存在危及人身安全的作业风险。经粗略统计，运用目前常规测量方式，按照1:5 000比例尺测绘规范，至少需要10年时间才能完成我国海岸带地形测绘工作。
我国是海洋大国，拥有18000多公里的海岸线，管辖海域面积近300万平方公里。海洋覆盖面积约占地球表面积的71%。它是全球地质构造的重要组成部分，也是现代沉积作用的天然实验室。海底蕴藏着丰富的矿产资源，包括海滨、浅海、深海、大洋盆地和洋中脊底部的各类矿产资源，是人类未来的重要资源基地。海洋地质学是地质学分支学科，是研究地壳被海水淹没部分的物质组成、地质构造和演化规律的学科。
深拖是深水井场调查中的常用设备。它是将一种或几种调查仪器组合安装在拖体上，并将拖体沉放到预定深度，减少水体等对调查精度的影响。深拖调查时因拖体位于水下，距离调查船较远，不可控因素较多。海底平坦时，拖体距离海底高度一般在40-70m，高度较好控制，获得资料的精度高，清晰度好；海底崎岖不平时，拖体高度难以控制，带来设备安全、资料质量和测量精度下降等问题。本文根据海上作业中遇到的问题，研究深拖在深水崎岖海底作业的难点及解决方法。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。
土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年，全球人口预计将达到97亿，农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场)，农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地，土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁，给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。
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