面向不同主题的犯罪大数据可视分析

大数据时代,传统犯罪分析将向探索式可视分析的方向转变。本文基于公安犯罪数据的特点和犯罪分析理论,结合可视化技术（Wordle图、故事线图、平行坐标图、散点图矩阵等）,从表示内容、表示方法、交互设计等提出面向不同主题的犯罪大数据可视分析方法,其中,包括系列犯罪时空轨迹数据的可视分析、犯罪实时态势数据的可视分析、犯罪时空过程数据的可视分析、时间序列犯罪统计数据的可视分析、犯罪案情文本数据的可视分析、犯罪多维属性数据的可视分析,以及犯罪相关统计数据的可视分析等。相关可视分析方法为案件侦查、犯罪趋势预测、犯罪热点分析等方面提供了支持,也为今后面向其他领域的可视化表达研究提供了借鉴和参考。     

地球信息科学在旅游休闲领域研究的辩证审视

随着经济社会的发展,旅游休闲已成为人民对美好生活追求的重要方式,也是将“绿水青山”“冰天雪地”转换为“金山银山”的重要载体。然而,旅游休闲发展不平衡、不充分的矛盾亟待解决。地球信息科学为旅游休闲领域提供了一套基于空间系统的分析框架和方法,大数据技术的快速发展也使得地球信息科学在旅游休闲领域的研究得到广泛关注和应用。然而,二者的结合研究并不是研究对象和研究理论、方法之间的简单交叉,且大数据在旅游休闲研究中存在数据有偏性、多源异构数据的融合、技术迭代等问题。为此,围绕着地球信息科学在旅游休闲领域的研究现状、学科贡献、研究局限性及未来方向,以“地球信息科学在旅游休闲领域研究的辩证审视”为主题,荣幸地邀请了旅游管理、地球信息科学、地理科学等领域的12位代表学者展开专家笔谈。基于专家们的观点,总结发现地球信息科学在旅游休闲领域研究中扮演着关键角色,具体体现在：(1)为研究者深入理解旅游者行为、旅游目的地特征等多维度旅游现象提供了丰富的空间数据和分析方法;(2)为旅游休闲领域的研究提供了深刻的时空认知逻辑和人地思维;(3)突破了传统旅游休闲领域研究的精细度不够、尺度单一的不足,提高了对旅游休闲复杂...     

南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室

虚拟地理环境教育部重点实验室依托南京师范大学建设,以地图学与地理信息系统国家重点学科、地理学博士后流动站、地理学一级学科博士点和江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心为支撑。实验室瞄准国际地理学与地理信息科学学科前沿,以服务国家和地方的经济建设和社会发展为目标,以"地理数据获取-地理数据分析-地理模型构建-地理过程模拟-地理规律探求"为主线,围绕"虚拟地理环境系统平台"、"地理规律与地理信息机理"、"地理建模与地理模拟"以及"地理环境变化动态监控" 4个研究方向,进行地理学及地理信息科学的基础理论、研究方法和新技术应用探索。     

南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室

正虚拟地理环境教育部重点实验室依托南京师范大学建设,以地图学与地理信息系统国家重点学科、地理学博士后流动站、地理学一级学科博士点和江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心为支撑。实验室瞄准国际地理学与地理信息科学学科前沿,以服务国家和地方的经济建设和社会发展为目标,以"地理数据获取-地理数据分析-地理模型构建-地理过程模拟-地理规律探求"为主线,围绕"虚     

大数据时代的人类移动性研究

人类个体/群体移动特征是多学科共同关注的研究主题。移动定位、无线通讯和移动互联网技术的快速发展使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹和相互作用定量化成为可能。同时,地理信息科学、统计物理学、复杂网络科学和计算机科学等多学科交叉也为人类移动性研究的定量化提供了有力支撑。本文首先系统总结了大数据时代开展人类移动性研究的多源异构数据基础和多学科研究方法,然后将人类移动性研究归纳为面向人和面向地理空间两大方向。面向人的研究侧重探索人类移动特性的统计规律,并建立模型解释相应的动力学机制,或分析人类活动模式,并预测出行或活动;面向地理空间的研究侧重从地理视角分析人类群体在地理空间中的移动,探索宏观活动和地理空间的交互特征。围绕这两大方向,本文评述了人类移动性的研究进展和存在问题,认为人类移动性研究在数据稀疏性、数据偏斜影响与处理、多源异构数据挖掘、机器学习方法等方面依然面临挑战,对多学科研究方法的交叉与融合提出了更高要求。     

从地理信息系统到虚拟地理环境的认知转变

自20世纪60年代初以来,地理信息系统引领了地理信息的分析与服务。然而,由于地理学家对于地理过程开展多维模拟的需求,同时许多大型工程需要对于不同方案的后果事先开展模拟评估,为此中国学者们在世纪相交之际开始了对于虚拟地理环境的探索。本文从地理信息系统到虚拟地理环境的认识上的转变着手,分析了虚拟地理环境的演进过程、当前的阶段定位与挑战,着重探讨了虚拟地理环境研究的新态势：基于虚拟地理环境的地理空间认知研究、虚拟地理环境与实验地理学新方向、大数据背景下的虚拟地理认知实验方法和虚拟地理环境与地理知识工程,并给出最新研究思路。     

大数据在城市规划中的应用研究综述

大数据具有的多源、人本、时空等属性特征与城市规划决策的本质属性具有紧密的耦合性,为城市规划决策提供数据基础和技术支撑,推动着城市规划精准化以及城市治理高效化发展。通过对大数据作用于城市规划的相关文献梳理,大数据推动了城市规划在4个方面发生明显转型:从"小样本静态"向"多源时空"数据转变;从单一空间尺度向全域空间尺度转变;从"物质空间"向"以人为本"转变;从"人工化"向"智能化"转变;在此基础上,本文主要从居民时空行为分析、城市交通路网布局优化、城市功能区划分、区域联系和城市等级分析、城市生态环境治理以及城市边界划定等方面梳理城市规划领域中的大数据应用进展。     

自然资源和国土空间大数据技术应用框架

自然资源和国土空间大数据是科学配置和高效管理自然资源的重要基础,是优化和治理国土空间的重要支撑。本文基于大数据的发展历程、技术现状和主要挑战,概述了自然资源领域大数据感知、管理、分析等方面的关键技术进展,提出了自然资源领域大数据研究与应用中的研究领域单调、技术应用零碎问题;从自然资源、国土空间和人类活动的维度阐述自然资源和国土空间大数据的基本内涵,地域空间无限与资源空间耦合是区别其他大数据的显著特点。在应用需求基础上,构建了要素化、数智化、一体化的自然资源和国土空间大数据技术应用框架,该框架包含数据采集、数据治理、应用支撑、应用和用户5层结构体系和关键技术集成,实现大数据到知识服务再到数智化治理的转变,聚焦自然资源“两统一”核心业务,重构了4个方面10项自然资源业务应用。从自然资源调查监测、“智慧+”监管决策、“互联网+”政务服务3个方面开展应用实践分析;展望了自然资源和国土空间大数据在数据采集存储、数据治理、应用支撑、应用服务方面的发展方向。     

山地城镇虚拟地理环境构建及规划设计实践

我国山地城镇约占全国城镇的一半,在当前平原向山区发展的进程中,山地城镇可持续发展需要虚拟地理环境等新理念和集成技术的支撑。面向山地城镇规划设计的特点和需求,基于虚拟地理环境相关理论和技术方法,本文提出了规划设计、测绘地理信息、岩土工程、生态保护等多学科交叉;规划设计师、GIS分析师、政府部门、项目业主、公众等多角色参与;地理表达、地理分析、地理设计、地理模拟、地理评估多环节结合;紧密结合规划设计过程和虚拟地理环境模拟评估的山地城镇规划设计技术框架。结合重庆悦来会展城规划设计实践对框架的特点优势开展进一步探讨,为山地城镇规划设计工作提供了参考。     

面向虚拟地理环境的多源异构数据集成方法

当前,虚拟地理环境(VGEs)的发展已经走向以数据库和模型库为双核心的知识共享平台阶段。地理数据及模型共享研究是虚拟地理环境发展过程中,不可逾越的难点问题;由于对地学分析及地理建模的研究还处于探索阶段,故适合于VGE下模型集成共享的多源异构数据集成研究还鲜有涉及。本文针对地理数据异构的特殊性,分析了虚拟地理环境中多源数据的异构特性,主要体现在数据含义、模式、数据模型、词法及语义等五个方面。另外,提出了面向虚拟地理环境的数据表达模型(DRM),该模型提供了一种公共的数据组织方法,使用户可以无歧义地定义地理数据,解译其他各种数据,并研究了多源异构数据的集成方法;同时,提出了多源异构数据集成的流程及体系框架,主要包括地理数据解析、地理模型与数据的交互、模型解析、运行及结果输出等;并重点分析了多源异构数据,及其到模型集成的转化过程。最后,开发了原型系统和多源异构数据的集成验证。实验结果表明,该方法能够较好地集成多源异构数据。     

Google Earth Engine在农业管理中的研究现状与展望

农业作为中国国民经济的战略性产业,在粮食生产和可持续发展目标方面起着举足轻重的作用。为了满足农业管理中大空间尺度、长时间序列遥感数据的存储、组织和处理,节省用户计算资源,提高农业生产管理专题的时效性和普适性,地理空间数据处理云平台备受关注。谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）作为一款集数据获取、数据运算、模型建立、精度验证以及可视化分析于一体的地理空间分析开源智能云平台,极大地扩展了农业领域研究的广度和深度,为精准农业领域的发展带来了新的机遇。本文从GEE平台、农业应用数据、作物种植支撑管理和农田管理工具等角度出发,分析了基于GEE平台的农业管理研究最新研究进展,以“平台-数据-农业管理-工具”为大框架,强调了多源协同的有效数据信息支撑农业监测管理决策的制定,高效易扩展的农田种植管理和作物生长监测工具可以辅助提高农业生产效率,农情数据信息和农业管理工具在全球背景下共同促进农业可持续发展。文章对GEE在农业应用数据支撑、农业监测管理和农田管理工具等方面的研究现状进行分析总结,突出了GEE云平台相比于传统的桌面端地理空间数据处理平台分别在数据、工具和应用3个方面给...     

“地理大数据时空模式挖掘的方法与应用研究”专辑征稿

正当今地理学研究已进入大数据时代,以记录人类行为信息为主的时空定位、社交媒体等地理大数据蕴藏着多源、多粒度和多模态的时空信息,突破了传统研究中数据源的局限,为地理(尤其是人文地理)现象的多尺度精准理解与时空动态模式发现提供了更为成熟的条件。因此,面向地理大数据,深度挖掘地理现象时空模式,揭示地理要素互作用与协同机制,发现地理系统动态演化规律,实现地理大数据时空解析,可为地理学研究提供有力的方法和技术支撑。本专辑面向时空定位、社交媒体等地理大数据,围绕时空模式挖     

“地理大数据时空模式挖掘的方法与应用研究”专辑导言

正当今地理学研究进入大数据时代,以记录人类行为信息为主的时空定位、社交媒体等地理大数据蕴藏着多源、多粒度和多模态的时空信息,突破了传统研究中数据源的局限,为地理尤其是人文地理现象的多尺度精准理解与时空动态模式发现提供了更为成熟的条件。正因为此,面向地理大数据理论与方法的探索,将为地理学研究提供有力的方法和技术支撑,而针对地理大数据中地理现象时空模式的挖掘,将有助于揭示地理要素相互作用与协同机制,以及地理系统的动态演化规律。     

南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室

正虚拟地理环境教育部重点实验室依托南京师范大学建设,以地图学与地理信息系统国家重点学科、地理学博士后流动站、地理学一级学科博士点和江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心为支撑。实验室瞄准国际地理学与地理信息科学学科前沿,以服务国家和地方的经济建设和社会发展为目标,以"地理数据获取—地理数据分析—地理模型构建—地理过程模拟—地理规律探求"为主线,围绕"虚拟地理环境系统平台"、"地理规律与地理信息机理"、"地理建模与地理模拟"以及"地理环境变化动态监控" 4个研究方向,进行地理学及地理信息科学的基础理论、研究方法和     

南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室

正虚拟地理环境教育部重点实验室依托南京师范大学建设,以地图学与地理信息系统国家重点学科、地理学博士后流动站、地理学一级学科博士点和江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心为支撑。实验室瞄准国际地理学与地理信息科学学科前沿,以服务国家和地方的经济建设和社会发展为目标,以"地理数据获取一地理数据分析一地理模型构建一地理过程模拟一地理规律探求"为主线,围绕"虚拟地理环境系统平台"、"地理规律与地理信息机理"、"地理建模与地理模拟"以及"地理环境变化动态监控"4个研究方向,进行地理学及地理信息科学的基础理论、研究方法和     

南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室

<正>虚拟地理环境教育部重点实验室依托南京师范大学建设,以地图学与地理信息系统国家重点学科、地理学博士后流动站、地理学一级学科博士点和江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心为支撑。实验室瞄准国际地理学与地理信息科学学科前沿,以服务国家和地方的经济建设和社会发展为目标,以"地理数据获取—地理数据分析—地理模型构建—地理过程模拟—地理规律探求"为主线,围绕"虚拟地理环境系统平台"、"地理规律与地理信息机理"、"地理建模与地理模拟"以及"地理环境变化动态监控"4个研究方向,进行地理学及地理信息科学的基础理论、研究方法和     

基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘

人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示：① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。     

面向人类行为研究的时空GIS

人类时空行为是地理学、物理学、规划学、流行病学等多学科共同关注的研究主题。时空GIS面向地理时空数据的建模与分析需求,注重时间与空间的一体化表达,为人类行为特征分析与规律探索提供基础方法支撑。然而,现有时空GIS在人类行为时空过程表达以及人类行为与时空场境交互分析等方面存在不足。本文通过深度融合时间地理学理论,提出一种面向人类行为研究的时空GIS方法,以丰富与完善现有的时空GIS方法体系。在深入解读时间地理学中“情境”、“企划”等核心概念的基础上,本文分别从情境要素存在性动态表达、情境要素相关性动态理解及情境要素变化的动态感知等方面探讨拓展现有时空GIS方法的可行性。     

基于云原生的时空大数据平台设计与实现

作为测绘地理信息工作实现"两支撑、一提升"定位的服务载体、自然资源管理的统一底板、智慧城市的时空基础设施、数字孪生城市的空间数字底盘等,时空大数据平台已成为城市信息化建设不可或缺的内容.时空大数据平台服务领域不断扩大,对其在时空大数据汇聚、融合、管理、共享、分析,以及高可用、高并发、高弹性等方面的要求也不断提升.本文基...     

多模态地理大数据时空分析方法

多模态地理大数据时空分析旨在融合地理大数据的多模态信息发现有价值的时空分布规律、异常表现、关联模式与变化趋势,是全空间信息系统的核心研究内容,并有望成为推进地理学人地关系研究的重要突破口。为应对地理大数据时代的新机遇与挑战,本文围绕4类核心的时空分析方法（时空聚类分析、时空异常分析、时空关联分析与时空预测分析）,系统归纳了国内外研究现状,探讨了时空分析中多尺度建模、多视角协同、多特征认知与多特性表达的研究难点。进而,介绍了多模态地理大数据时空聚类、异常、关联与预测分析模型,更加全面、客观、精准地认知与理解时空大数据中潜在的地理知识,并且能够在气象环境监测、公共安全管理、城市设施规划等多个应用领域发挥关键作用。