面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法——以地震事件为例

针对微博中数量庞大、更新及时的灾害类事件信息,首先利用前置后缀特征词与地址构成规则相结合的方法,高效地提取灾害类事件中地址信息,然后在分析多种网络地图服务商的地理编码API接口的基础上,基于同一事件的空间位置统计推理,实现灾害类事件空间定位与地图化表达。最后以垂直搜索获取的2017年微博地震灾害事件为例,通过实验发现,本文提出的面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法具有较高的地理编码准确度。     

面向新浪微博签到数据的时空热点事件检测方法

传统面向文本数据的事件检测方法在处理以微博为代表的社交媒体数据时面临着效率和准确性的挑战。同时,社交媒体数据中富含的位置信息常常不能被有效地识别和利用,这无疑会影响到事件检测的效果。本文基于对已有研究的总结归纳,定义了一类面向微博签到数据的时空热点事件,并提出了一种新的微博时空热点事件检测方法对其进行识别。通过两组实际数据的实验,证明该方法能够有效地从海量的微博数据中挖掘出具有时空特征的热点事件。     

微博数据位置信息反映台风灾情的有效性分析

准确识别灾情相关的空间位置是利用社交媒体数据进行灾情分析的关键。首先采集2016年正面袭击福建省的两次台风"莫兰蒂"和"鲇鱼"期间新浪微博上灾情相关的微博数据,识别和提取其中的用户注册位置信息、签到位置信息和文本隐含位置信息;然后基于微博数量变化和内容分析3种位置信息与现实台风灾情之间的联系;最后基于分析结果确定台风微博的位置信息,利用台风微博对两次台风主要灾情进行提取与制图。结果表明利用该方法得到的台风微博位置信息可以有效反映灾情的空间分布。     

社交媒体的情感挖掘在服务减灾中的应用

社交媒体因其广泛的公众参与性和多源信息的快速传播性已成为灾情信息获取的重要途径,在近年来的灾害应急救援中发挥着重要的作用。我国是一个风灾频发的国家,有效的管理和利用社交媒体数据辅助减灾救援有着重要的理论和现实意义。然而目前,国内面向微博文本理解和情感分析在减轻灾害方面的研究还十分稀缺。针对目前研究的不足,本文以中文社交媒体为研究对象,通过机器学习的方法挖掘风灾期间的公众情感变化,并结合GIS空间分析技术对灾情的发展与影响进行刻画,最后以2017年台风"天鸽"登陆珠海市为案例证明方法的可行性。     

基于短信的时空地震灾情收集与管理

地震现场各种信自获取与传输是应急指挥工作中的重要内容,有关灾情的资料是政府部门防震减灾决策的重要依据.本文研究了震后灾情信息的分类与编码,探讨了灾情信息的时空特性,阐述了T-GIS在地震灾情信息获取与发布工作中的应用,在基态修正时空数据模型的基础上提出了基于短信的时空地震灾情收集与管理模型,采用ArcGIS二次开发技术...     

基于社交媒体共词网络的灾情发展态势探测方法

对灾害发生过程中产生的社交媒体数据进行主题演化探测和分析可以反映灾情的发展态势。提出了一种基于共词网络社区演化进行灾情发展态势感知的方法,首先依据词频-逆文档频率方法筛选出与主题相关的关键词汇,基于关键词的共现关系,构建以关键词为节点的社交媒体共词网络,结合模块度最优化思想,对社交媒体共词网络进行主题社区探测;然后在验证主题探测的基础上,基于时间窗口划分,对相邻时间窗口的主题社区进行演化类型判别,进而得到主题社区演化的结果;最后以2012年"7.21北京特大暴雨"灾害事件为例,利用该方法对收集到的含关键词的微博数据进行主题演化分析。实验结果表明,该方法能够很好地反映主题的演化过程,并能进一步揭示灾情的发展态势,帮助应急管理者了解灾害的发展过程,从而辅助管理者在合适的时间采取相应的应急响应措施。     

地震灾情位置微博抓取与展示

探索了一种地震灾情位置微博的抓取与展示方法。通过分析位置微博在地震灾情获取中的作用,建立了位置微博地震灾情抓取框架。基于新浪微博SDK,实现了有效位置微博的抓取;在顾及地震灾情专题属性的基础上,对抓取的微博进行分级。以云南省昭通市鲁甸地震为例,实现了灾情的提取与严重程度的图示化展示。     

一种基于微博语义的天气情感地图设计

天气情感地图是一种表达情感相关的专题地图。本文提出了一种基于微博语义的天气情感地图设计方法,基于程序获取了合肥市区2016年6月20日至2016年7月10日暴雨期间带有地理位置的新浪微博数据,通过数据清洗及标准化处理,利用情感词库,结合人工判读,将暴雨天气过程相关情感微博文本数据分为8种情感类别,设计了8种情感着色,结合GIS格网技术与核密度分析方法,制成暴雨天气过程前、中后期情感地图,并分析了暴雨天气过程3个阶段中微博用户多维情感变化。该研究可为政府相关部门在突发性天气灾害过程中制定救助与决策提供参考。     

面向灾害遥感快速制图的关键技术

根据遥感专题制图过程中存在的问题和面向灾害应用时面临的困难,对面向灾害遥感快速制图的关键技术进行了研究。在建立基础制图数据库基础上,实现灾情专题信息与基础制图数据库快速关联与匹配,并进行灾情信息快速空间化表达,最终实现灾害遥感专题图的快速制作流程。在现有的遥感影像处理基础上,可以很好提高整个制图效率,满足遥感实用化过程...     

基于MPI的高效半全局约束密集匹配方法

灾害现场的地形地物高效三维重建是快速获取灾情信息的关键技术之一,也是正射影像纠正的先决条件。无人机等低空轻型遥感系统能快速获取高分辨率和高重叠度影像,因此在灾害应急响应中被广泛关注。利用大范围低空影像进行灾害现场快速三维重建依赖于高效的密集匹配方法。文中提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的高效半全局约束密集匹配方法,既克服传统的影像匹配方法难以充分利用影像重叠度高的困难,也能在短时间内快速处理大量影像获取灾害现场的三维信息,适应面向灾害应急响应的效率要求。     

结合微博数据挖掘的时空特征分析

在大数据背景下处理海量数据时,数据的获取和分析手段至关重要。本文运用网络平台的开放接口API,对特定的地理区域和特定的用户采集包含时空信息的数据,建立了一个通过模拟登录自动发送网络请求,解析与提取返回数据,集数据采集、处理、入库于一体的微博数据采集系统;用微博数据的发布位置分布及集聚状态研究了用户的行为特征。试验表明,该方法可为事件发现、趋势预测、用户特征分析等方面提供信息。     

结合事件和语境特征的台风事件信息抽取方法

台风事件信息抽取在台风知识检索、灾害应急预警、损失评估预测等方面具有重要价值。由于台风事件存在一个时空动态演变的过程,新闻文本中易出现包括台风形成、登陆、移动和消散等不同时间节点的事件状态的混合表达,使得规则匹配和现有传统机器学习方法进行信息抽取效果不佳。因此,提出一种结合事件和语境特征的台风事件抽取方法,能够充分考虑词汇的事件特征和上下文信息。实验结果显示所提出的方法使得登陆时间和登陆位置抽取准确率高达92%,各事件元素抽取精度总体较高且较为平衡,平均F1值高达78%,提升幅度达42%。本文研究为构建台风知识库提供了方法支撑。     

论天地一体化的大测绘--地球空间信息学

阐述了天地一体化地球空间信息学的特点,从时空信息获取、加工、管理和服务几个方面进行论述。文中指出,时空信息获取将走向天地一体和全球化,时空信息加工与处理将走向自动化、智能化和实时化,时空信息管理和分发将走向网格化,而时空信息服务将趋向大众化,并可拉动地理信息产业的形成和发展。基于这些特点,展望了天地一体化大测绘概念下国家测绘局的地位与作用。     

反映自然灾害时空分布的社交媒体有效性探讨

针对如何将社交媒体的虚拟空间上的变化与现实空间中的灾害关联起来的问题,该文基于新浪微博平台,利用台风达维和海葵受灾地区的相关微博数据,从微博的绝对和相对数量变化、台风相关关键词词频变化以及时空分析3方面论证社交媒体与现实中的台风发展进程和受灾情况的关系。综合3方面的结果来看,微博数据与台风的发展有着相当紧密的关联,甚至可以较为准确地反映台风的实时情况,证明用社交媒体数据来分析台风灾情具有一定的有效性和可行性。     

基于Asar与TM图像的洪水淹没范围提取

在洪水灾害监测、灾情评估中,洪水淹没范围是最重要的信息之一。洪水灾害中获取的雷达图像能够提取水体的范围,但很难区分出原有水体和洪灾中淹没区范围。基于这个问题,本文提出利用目前功能最为强大的星载雷达系统Asar在灾中得到雷达图像和灾前或者灾后的TM图像复合,得到灾中与非洪灾时期水体的变化范围,即获得洪水淹没范围的方法。试验结果表明,利用这种方法可以快速、准确地提取洪水淹没范围。     

微博数据挖掘的用户行为时空特征分析

针对国内既有研究对微博数据地理位置属性的关注主要集中在省域大尺度上,对微博发布时间考量不足且大多数都没有反映出地理位置随时间的变化问题,提出将微博数据的时间和空间属性结合起来,在城市中观尺度上综合分析用户行为时空特征并据此进行事件监测的方法。实验结果表明,通过格网化离散的微博数据对数据进行时空分析,可以发现用户日常行为的时空特征及其变化;通过全局自相关检验及局部自相关热点探测,依据微博热点区域的数量和属性变化可以正确发现事件所在地理位置。     

基于唯一关联标识载体的时空大数据建设研究与实践

时空大数据是空间信息领域近年来研究和建设的热点之一,本文结合嘉兴市在时空大数据建设过程中所遇到的问题,有针对性地进行了分析研究,提出了基于唯一关联标识载体的信息空间化和融合关联方法,并在"智慧嘉兴"时空信息云平台(一期)项目建设过程中进行了实践。     

基于“高分+”的金沙江滑坡灾情监测与应用前景分析

基于“高分+”,探索以“高分+地质灾害”模式对10·11与11·3金沙江滑坡灾害开展灾情应急分析,利用灾害前后的高分遥感影像解译了滑坡灾害的基本灾情信息,分析了灾害前后孕灾及变形蠕动特征,对灾后白格堰塞湖及周边开展了隐患灾害排查,查明了堰塞湖两岸存在疑似裂缝与次生滑坡隐患点,开展了二次滑坡灾后灾区道路通达性分析。结果表明,“高分+”模式对类似金沙江滑坡等山区自然灾害巡排查、灾情跟踪监测及灾后应急抢险道路优选具有较大的应用前景。     

志愿者微信地震灾情获取研究

针对现有的志愿者灾情信息获取方式进行了分析,将其分为主动式和被动式两大类。比较发现主动式获取不管是在灾情信息获取的精确度还是在数据处理的难度方面都存在明显的优势。在此基础上研究了基于微信的志愿者地震灾情获取框架与流程。融合地震灾情信息语义分析与公众口语化表达特点将地震灾情信息分为5类,并设计出适用于专业志愿者与普通公众进行灾情上报的灾情语义分类。最后,通过微信公众平台结合ArcGIS Server设计并实现了基于微信的志愿者地震灾情获取系统。     

面向仿真事件的战场地理环境时空过程建模

已有的战场环境仿真模型缺乏作战实体与地理实体和地理现象之间相互影响及交互作用的语义表达,难以反映时空条件下地理环境实体的动态变化规律。提出了一种面向仿真事件的战场地理环境时空过程模型,实现时空过程语义的一体化描述以及结构化存储,从语义角度表达时空对象之间的相互作用和影响关系。该模型采用本体的方法集成描述仿真事件、环境实体及其行为过程的时空语义和属性语义,基于面向对象的方法构建具有层次结构的时空过程语义逻辑关系,按照数据模型的语义特征建立时空过程数据的组织与存储结构。基于该模型设计战场环境仿真平台组件并在仿真系统中应用,实验表明,与传统仿真模型相比,该模型能更好地记录和表达时空过程语义变化信息。