GPS监测系统基准形变分析与动态随机模拟

把ＧＰＳ自动化监测系统中工作基点的长期观测资料看成为与时间有关的动态随机序列,应用随机过程理论的相关分析法和数字信号系统中的频谱分析,研究了隔河大坝ＧＰＳ自动监测系统中工作基点的稳定性。结果表明,该系统的工作基点在垂直方向上存在微小线性形变,并有约１ａ的长周期变化趋势特征。为验证分析结构的可靠性,采用了随机数生成器进行随机数序列仿真,所得结果是一致的。研究表明,用大子样容量的时序观测资料可以识别隐含在时序误差中的微小形变趋势分量。     

GPS动态监测数据优化分析及变形特征的提取

GPS变形监测系统中的监测点的观测资料是与时间有关的信号序列,本文研究应用小波分析优化流程,结合苏通大桥GPS变形监测系统获取的监测点数据序列进行分析。结果表明,选择合适的小波基函数,对数据信号进行小波分解与重构,可以有效地从受到强噪声干扰的监测数据序列中提取有用的特征信号,较好解决了传统处理技术对GPS动态观测数据去噪以及特征信息提取的局限性。     

多平台MC-SBAS长时序建模与形变提取方法

卫星时序差分雷达干涉已在区域地表形变监测中展现出极好的应用潜力,但因受卫星寿命及重访周期等因素的限制,单一卫星平台很难为长时间跨度(如5~10年)的时序形变计算与分析提供数据源。为扩展区域地表形变监测的时间跨度,本文提出了基于模型约束的短基线集(MC-SBAS)时序干涉方法,即使用非线性形变模型约束SBAS分析与处理,达到不同卫星平台数据融合和形变监测效率提高的目的。研究选取美国南加州地区为试验区域,使用2002—2005年获取的10幅ERS SAR影像和2004—2008年获取的20幅EnviSat ASAR影像,基于MC-SBAS提取该区域时序形变信息,时间跨度扩展为6.5年;以6个GPS站时序观测数据为参考,对MC-SBAS结果和常规SBAS结果进行了对比验证。分析表明,MC-SBAS、SBAS与GPS形变结果的均方根误差分别为8.7和11.7mm,MC-SBAS形变序列的连续性得到有效改善,而且形变监测精度得到提高。     

基于小波消噪技术的时序分析法用于GPS监测数据处理

在GPS监测工程中，进行时序分析时，观测序列中噪声的存在，不仅影响相关系数、模型系数的解算，而且可能改变模型阶数，考虑到小波技术在粗差探测，噪声消除方面有着特别的作用，本文提出把小波技术和时序分析法相结合，形成改进的时序分析法，并通过实例证明谊方法的有效性与可行性。     

时序InSAR多源数据地面沉降监测研究

随着遥感技术的发展,基于时间序列的合成孔径雷达干涉测量(时序InSAR)技术凭借全天时不接触、不易受环境影响、监测效率高等优势,极其适用于对大面积地面进行微小形变应用.通过对时序InSAR多源数据的研究,选取合理的数据源和数据处理方法进一步提高监测精度.     

GPS在现今地壳运动与地震监测中的初步应用

以“中国地壳运动观测网络”科学工程项目产出的GPS观测资料为基础 ,采用球坐标系下非连续变形算法对资料进一步做了形变计算 ,以此为基础 ,对我国大陆地块及其边界带运动与形变进行了分析。对GPS基准站的连续观测序列采用小波变换进行分解变换 ,分析了部分震例 ,探讨了GPS连续观测序列提取地震前兆的方法。     

GPS残差信号提取的时间序列分析方法

作者使用零基线单差模型研究并讨论了GPS量测噪声的时相关特性,并得出了GPS观测噪声具有类似白噪声或一阶高斯马尔科夫噪声的特殊性质。利用观测噪声所具备的这种特殊性质,作者首先尝试了从时间域的角度分离和提取了残差序列中的多路径信号特性,成功验证了多路径信号在连续两个恒星日内会有所重复的结论。作者提出了一种使用时相关分析法检测观测序列中周期信号(如冰期反弹、固体潮、极潮等)的设想并就其可行性进行了分析研究。最后,针对观测噪声的这种特殊性质,探讨了结合使用小波分析法提取GPS沉降监测信号的可行性。     

港口航道陆域形变监测动态空间基准框架构建

针对港口航道陆域形变监测与管理,讨论了动态形变监测特点.分析了综合运用创新的并行动态二级GNSS布网空间框架结构体系,构建了连云港一级并行动态GPS控制网系统和专业服务海域使用动态监测二级工作基点网的模型,可确保港口航道安全信息的准确性和可靠性.     

改进的残差修正DGM(1,1)模型在煤矿地表沉降预测中的应用

针对传统大地测量技术难以实施大范围矿区形变监测以及传统开采沉陷预测方法在实际应用中存在的不足，提出时序合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和改进的离散灰色马尔科夫模型相结合的方法对矿区地表形变进行监测和预测。使用鄂尔多斯市某矿区哨兵1号(Sentinel-1)数据提取地表形变监测结果，并与同时期的全球定位系统(GPS)监测数据进行对比。将沉陷监测结果作为原始序列建立残差修正的离散灰色马尔科夫模型，预测矿区沉降。研究结果表明：研究区域地表形变明显，残差修正的离散灰色马尔科夫模型能较为准确地预测矿区沉降结果。     

不同卫星导航系统组合监测的玛多地震同震形变与精度分析

为全面分析不同卫星导航系统(GNSS)组合监测地震形变的精度,本文首先基于青海玛多地震(Mw 7.4)周边近场及远场共8个区域CORS站的高频(采样率为1 Hz)GNSS观测数据,采用精密单点定位技术进行高频数据解算,初步分析了多系统组合相对单GPS系统的同震形变精度提升,然后对具有相同卫星系统数/不同卫星系统组合的同震形变误差进行对比分析,最后基于GREC2(GPS/GLONASS/Galileo/BD-2)和GREC3(GPS/GLONASS/Galileo/BD-3)两种组合情况分析了北斗二号与北斗三号的同震形变精度差异。研究结果表明,多系统组合观测同震形变的精度优于单系统,其中GEC2+3(GPS/Galileo/BD-2/BD-3)组合观测同震形变精度最优,相对于单系统GPS而言,在水平方向上的精度提升可达30%～60%,在垂向上的精度平均提升可达30%;在三系统卫星导航系统组合中,含北斗的多系统组合在水平方向上的精度提升最高可达38.75%,垂向上的精度提升最高可达41.46%;北斗三号观测的同震形变精度比北斗二号精度更高、效果更好。     

Big data analytics: six techniques

Abstract

Big data have 4V characteristics of volume, variety, velocity, and veracity, which authentically calls for big data analytics. However, what are the dominant characteristics of big data analysis? Here, the analytics is related to the entire methodology rather than the individual specific analysis. In this paper, six techniques concerning big data analytics are proposed, which include: (1) Ensemble analysis related to a large volume of data, (2) Association analysis related to unknown data sampling, (3) High-dimensional analysis related to a variety of data, (4) Deep analysis related to the veracity of data, (5) Precision analysis related to the veracity of data, and (6) Divide-and-conquer analysis related to the velocity of data. The essential of big data analytics is the structural analysis of big data in an optimal criterion of physics, computation, and human cognition. Fundamentally, two theoretical challenges, ie the violation of independent and identical distribution, and the extension of general set-theory, are posed. In particular, we have illustrated three kinds of association in geographical big data, ie geometrical associations in space and time, spatiotemporal correlations in statistics, and space-time relations in semantics. Furthermore, we have illustrated three kinds of spatiotemporal data analysis, ie measurement (observation) adjustment of geometrical quantities, human spatial behavior analysis with trajectories, data assimilation of physical models and various observations, from which spatiotemporal big data analysis may be largely derived.     

《测绘科学》2000-2004年引文分析

依据《测绘科学》2000-2004年发表的论文进行引文统计。论文从引文数量、类型、语种、年代分布、普赖斯指数及自引等7个方面予以分析,并对该刊的学术影响力和办刊风格进行了评价。期刊的引文具有很高的情报评价价值,这种价值通过引文分析得到了全面的体现。有学者[5]曾研究出这样的结论,无论采用哪种方法来评价期刊,其结果与引文分析的结果具有很强的相关性。     

A spatially weighted degree model for network vulnerability analysis

Using degree distribution to assess network vulnerability represents a promising direction of network analysis.However,the traditional degree distribution model is inadequate for analyzing the vulnerability of spatial networks because it does not take into consideration the geographical aspects of spatial networks.This paper proposes a spatially weighted degree model in which both the functional class and the length of network links are considered to be important factors for determining the node degrees of spatial networks.A weight coefficient is used in this new model to account for the contribution of each factor to the node degree.The proposed model is compared with the traditional degree model and an accessibility-based vulnerability model in the vulnerabil-ity analysis of a highway network.Experiment results indicate that,although node degrees of spatial networks derived from the tra-ditional degree model follow a random distribution,node degrees determined by the spatially weighted model exhibit a scale-free distribution,which is a common characteristic of robust networks.Compared to the accessibility-based model,the proposed model has similar performance in identifying critical nodes but with higher computational efficiency and better ability to reveal the overall vulnerability of a spatial network.     

ArcGIS矢量数据空间分析在市区择房中的应用

介绍了ArcGIS矢量数据空间分析中的缓冲区分析与叠置分析功能,结合这两类空间分析功能对市区择房购房过程中遇到的实际情况,进行择房分析,对购房范围内各区域作出分级,筛选出满足消费者意愿的合适购房区域。     

城市POI的空间数据分析与可视化表达

随着科技的迅速发展,地理空间数据已经成为人们日常生活中的一部分,城市POI数据则是涵盖城市公共基础设施属性信息与位置信息的大型地理空间数据。针对现阶段对城市POI数据利用程度不充分的问题,本文运用密度分析、热点分析以及服务范围分析等方法研究大连金普新区城市POI数据的空间分布特征。结果表明:大连金普新区城市POI数据呈现"二区八带多点"的分布格局,金石滩街道、中长街道、先进街道以及大李家街道医疗、教育、娱乐设施较为完善,且远离工厂,比较宜居。本研究可为市民生活、工作、学习、娱乐提供参考,也可为城市发展、管理维护提供服务。     

空间分析WEB服务在电子政务中的应用

电子政务是世界各国为应对全球信息化的挑战而积极倡导的五大应用领域之一.在电子政务的建设中,地理信息系统(GIS)因为其强大的空间信息表达、处理功能以及日臻成熟的技术被认为是电子政务信息服务的最理想的基础平台;在政务信息服务中,空间辅助决策分析是不可缺少的内容,空间信息为决策服务是应用的必然要求.本文结合当前我国电子政务建设实际情况,在整合GIS相关技术的基础上,探讨了空间分析为空间辅助决策提供决策分析服务的实现方法和一些具体实际应用.     

基于小波消噪的时序分析改进法在GPS变形监测中的应用

考虑到小波技术在粗差探测、消噪方面有特殊的作用,本文结合实际算例,把小波分析与传统数据处理技术结合作为研究对象,提出一种基于小波消噪的时序分析改进法。并对这种处理方法在GPS监测中的应用作了充分地论证。结果表明,经过小波处理后,时序分析法在预报方面有明显的进步,小波处理后的时序分析法比小波处理前的精度高,从而说明了这种改进方法的可行性。     

空间分析在油料信息管理系统中的应用

本文主要介绍空间分析在油料信息管理系统中的应用.介绍了油料信息管理系统中基础底图数据、道路拓扑数据和油料专题数据的组织方式,奠定了空间分析的基础.油料信息管理系统中的空间分析功能主要有基本的地图量算、油料资源查询和最短路优化分析.结合油料输送的实际,引入邻近点动态加入法对Dijkstra最短路算法进行了改进,并能实现运...     

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。     

遥感信息不确定性研究

近年来遥感技术及遥感信息产业化发展迅猛 ,但遥感信息的不确定性制约着遥感信息的产品化和实用化的进一步发展。虽然 ,这一问题得到了国内外众多学者的关注 ,并提出和采用相关理论和方法进行分析 ,取得了相当的进展 ,但这些方法在分析遥感信息不确定性时忽略了一个重要的研究点 :遥感信息的不确定性传递机理。本文主要目标就是建立一套遥感信息不确定性的处理方法