MCSs移出青藏高原规律的可视化表达与知识发现

为了客观揭示青藏高原上中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCSs)的演变规律,尤其是它向东移出高原的条件,采用卫星红外影像运动目标计算机自动识别与跟踪技术,提取了高原上夏季MCSs的大小、强度、生命史、形状及分布等空间特征,并将MCSs的空间特征与青藏高原HLAFS资料相关联,建立了MCSs时空数据库.运用面向时空数据挖掘的相关分析法、关联规则及决策树法,求解MCSs东移传播出高原与其周边环境物理场之间的关系,进而建立了400 hPa和500 hPa两个层次上影响MCSs移出高原的环境物理场的可视化概略模型图.从模型图中发现:在400 hPa上,移出高原且方向向东的MCSs主要决定于等压面高度、散度和涡度场,等压面高度变化呈南北向;而在500 hPa上,等压面高度和K指数场是影响MC-Ss移出高原的主要因素,K指数变化呈西东走势.模型图初步揭示了MCSs移出青藏高原的规律.     

卫星遥感揭示的青藏高原上MCS活动特征及东移传播

利用1998年6—8月日本GMS红外辐射亮温(Tbb)资料，对高原上中尺度对流系统(MCS)的活动进行了自动追踪，得到了高原上夏季MCS的大小、强度、活动区域及生命史、形状特征。在此基础上，利用国家气象中心高分辨率有限区域分析预报系统(HLAFS)的数值分析格点值，研究了MCS的东移传播与其周围环境场物理量之间的关系，建立了400hPa和500hPa两个层次上有利于MCS移出高原的物理量场概略模型图。     

流形群运动目标自动识别与跟踪模型结构及参数的最优配置

探讨了用流形群运动目标的形状、纹理特征，以及它们的空间面积的重叠度来构建多种适合流形群运动目标自动识别与跟踪的匹配模板的方法。通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过对匹配模板的交替更新和交叉匹配算法，实现目标跟踪。为了提高识别与跟踪的准确度和效率，对识别与跟踪模型结构及参数进行了优化组合，建立了一种适合计算机自动识别和跟踪类似中尺度对流系统(MCSs)的流形群运动目标的优化模型，即多级串行和多级并行模板匹配的识别与跟踪模型，并提出了基于此模型的快速识别与跟踪算法及技巧。用优化了的多级串行识别与跟踪模型及快速跟踪算法，对1998、1999、2000、2002年6～8月的青藏高原上空MCSs进行了识别与跟踪试验。试验结果表明，其准确率高达90％。     

青藏高原中尺度对流系统的时空演变特征及规律

利用1998年6～8月地球静止气象卫星（GMS-5）的青藏高原逐时红外遥感云图计算得到的云顶黑体辐射温度（TBB）资料，与青藏高原高分辨率有限区域的数值预报值相结合，运用计算机自动识别与跟踪等技术，对青藏高原上的中尺度对流系统（mesoscale convective systems，MCS）的移动和传播规律及其与周围环境物理量场的模型关系进行了研究，并以决策规则和概略模型图的形式对研究结果作出了有效的表达。     

鄱阳湖生态经济区土壤侵蚀脆弱性评价

以遥感影像、基础地理信息数据与统计年鉴为数据源,在GIS技术支持下,选择15个评价指标建立了鄱阳湖生态经济区的土壤侵蚀脆弱性指数模型,并揭示了脆弱性的空间分布规律。结果表明,研究区的土壤侵蚀脆弱性以中度和高度脆弱为主,呈现明显的空间分异特征。土壤侵蚀脆弱性与土壤侵蚀现状在空间分布上存在明显不同。从土壤侵蚀驱动力、敏感度与响应能力这3个要素出发探讨了脆弱性空间分布形成的机制。     

基于MODIS数据的青藏高原积雪时空分布特征分析

利用2000―2014年间获取的MOD10A2积雪产品,结合数字高程模型数据,借助GIS空间分析方法,以积雪覆盖率(snow cover fraction,SCF)为指标,定量分析了青藏高原积雪的整体空间分布特征及高程、坡度和坡向等地形因素对高原积雪时空分布的影响。主要结论有:(1)青藏高原积雪覆盖具有高原周围和中部高大山脉积雪丰富、SCF高,内陆盆地和谷地积雪少、SCF低的特点;(2)海拔越高,SCF越高,积雪持续时间越长,年内变化越稳定;(3)海拔4 000 m以下年内积雪覆盖呈单峰型分布特点,海拔4 000 m以上则为双峰型;(4)SCF最低值在海拔6 000 m以下出现在夏季,而在海拔6 000 m以上则出现在冬季;(5)SCF在不同坡向中,北坡向最高,南坡向最低,东坡和西坡向居中。     

GPT3模型中国区域大气剖面应用精度分析

对流层延迟是卫星导航定位最主要的误差来源之一，精确计算对流层延迟有助于模糊度的收敛及定位精度的提高。目前应用最广、精度最高的对流层经验模型是全球气压气温模型，为了验证GPT3模型计算中国区域地表至11 km大气剖面对流层延迟改正的精度，利用2011—2020年中国区域82个参与全球气象交换的测站的无线电探空数据，对GPT3的气压(P)、气温(T)、水汽压(E)以及加权平均温度(T_m)进行精度检验及分析，实验结果表明，GPT3模型精度受纬度和高程影响较大，其中GPT3-P和GPT3-T_m受纬度影响显著；GPT3-P在地表RMS为8.02 hPa,而在地表至11 km其RMS为20.01 hPa,说明模型地表精度要优于大气剖面精度，GPT3-T_m呈现同样的规律，而GPT3-T的地表以及地表至11 km的RMS分别为7.94 K、7.53 K,GPT3-E的RMS分别为2.42 hPa、1.97 hPa;模型在不同年积日的精度存在差异，呈现一定的季节特性，但其精度在长时间区间内没有明显变化。总体而言，GPT3模型在中国地区范围...     

1982-2013年青藏高原植被动态变化时序分析

针对不同的数据源及时间和空间尺度会使植被覆盖度及其与气象因子影响的结果有所差别这一情况,该文基于青藏高原1982-2012年GIMMS NDVI和2001-2013年MODIS NDVI遥感数据集,结合研究区内12个典型的气象站点数据,进行了青藏高原地区植被覆盖时空动态变化规律及其与气象因子响应的时序分析,并利用重合时间段的数据对比分析了两种传感器在青藏高原地区对植被动态变化监测方面的差异.结果表明:近30年来,青藏高原地区植被呈整体改善趋势,尤其是高海拔地区;不同阶段植被的变化趋势有所不同;两种传感器在反映植被动态变化趋势上差异显著,但两者与气候因子的响应规律相同.     

公共地图服务中访问热点区域的时空规律挖掘

公共地图服务的普及是人们步入数字生活、建设智慧城市的重要一步。如何准确地探测群体用户访问行为的时空聚集访问模式,将网络虚拟空间访问行为映射为现实世界行为,是提升公共地图服务和推动智慧城市建设的关键所在。探寻了群体用户访问公共地图服务产生的热点聚集区域的时间及空间规律,基于海量用户访问日志记录,结合分组分析、时间序列统计分析和时空三维图可视化方法,挖掘得出公共地图服务热点区域具有明显的以星期为单位的周期自相似特征,多数热点区域在周期内连续出现;基于箱形图和频率密度图的统计方法,分析得到热点区域间距在空间上呈“小间距多,大间距少”的聚集分布形态,且在不同的图层中热点区域间距分布迥异。公共地图服务用户访问时空规律揭示了用户行为意图,可将人类活动数字化,促进智慧城市建设中人地关系的发展。     

延安市土地生态风险时空格局演变研究

陕西省延安市作为国家退耕还林生态工程实施重点区、示范区,是我国生态问题集中体现区,研究其土地生态风险时空差异对区域土地可持续发展、差别化国土资源发展政策的制定具有重要意义。首先,依据延安市土地系统的基本特征,选取植被覆盖度指数、降水距平百分比指数、土地利用结构风险指数和土壤侵蚀指数4个风险指标,构建土地生态风险综合评价模型;其次,基于像元尺度测算土地生态风险各因子指数及综合指数;最后,结合探索性空间数据分析方法,分析了延安市2000—2015年间土地生态风险及空间集聚效应的时空演化规律,进而提出土地分区综合治理的建议。研究结果表明,延安市土地生态整体状况良好,各生态因子及综合风险整体呈降低态势,但宝塔区和洛川县较高且高等级综合风险区面积呈小幅增加态势。延安市土地综合生态风险呈现较强的空间集聚状态,热点区包括位于各区县城镇建设区的城镇热点区和分布在子长县、安塞区、延长县、延川县和吴起县5区县的北部热点区,冷点区则主要位于生态环境状况较好的东南部黄龙县、宜川县,西南部黄陵县、富县以及甘泉县西南部等地区。得益于国家退耕还林(草)及封山育林等生态工程的实施,热点集聚程度总体呈逐渐减弱趋势,但宝塔区内城镇热点区面积持续增加,应注意加强生态管理;受气候干旱的影响,富县西北部、宜川县西部冷点区范围呈缩小态势,应注意优化水资源的调配。     

黄土高原地区PWV影响因素分析及精度评定

大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。     

Multiple Classifier Systems for Hyperspectral Remote Sensing Data Classification

One of the most widely used outputs of remote sensing technology is Hyperspectral image. This large amount of information can increase classification accuracy. But at the same time, conventional classification techniques are facing the problem of statistical estimation in high-dimensional space. Recently in remote sensing, support vector machines (SVMs) have shown very suitable performance in classifying high dimensionality problem. Another strategy that has recently been used in remote sensing is multiple classifier system (MCS). It can also improve classification accuracy by combining different classifier methods or by a diversity of the same classifier. This paper aims to classify a Hyperspectral data using the most common methods of multiple classifier systems i.e. adaboost and bagging and a MCS based on SVM. The data used in the paper is an AVIRIS data with 224 spectral bands. The final results show the high capability of SVMs and MCSs in classifying high dimensionality data.     

流形群运动目标自动识别与跟踪技术研究——以MCS自动追踪方法为例

从流形群运运目标的形状特征及其本质属性出发，提出了多种适合计算机自动识别与跟踪流形群运运目标的匹配模板的构建技术。充分顾及流形群运动目标的区域整体描述、几何形状特征、不变矩特性，以及流形群目标的本质属性(纹理特征)，通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过交替更新匹配模板元素参量及交叉匹配算法，实现目标跟踪。应用这种算法，对1998年6月至8月的青藏高原上空中尺度对流系统(MCS)进行了识别与跟踪实验。实验结果表明，这种技术较适合计算机自动识别和跟踪类似MCS的流形群运动目标，与专家目测屏幕扫描跟踪法相比，准确率达90％。同Amaud等人提出的面积重叠跟踪法相比，其准确率提高了一个多数量级。     

Trajectory analysis at intersections for traffic rule identification

In this paper,we focus on trajectories at intersections regulated by various regulation types such as traffic lights,priority/yield signs,and right-of-way rules.We test some methods to detect and recognize movement patterns from GPS trajectories,in terms of their geometrical and spatio-temporal components.In particular,we first find out the main paths that vehicles follow at such locations.We then investigate the way that vehicles follow these geometric paths(how do they move along them).For these scopes,machine learning methods are used and the performance of some known methods for trajectory similarity measurement(DTW,Hausdorff,and Fréchet distance)and clustering(Affinity propagation and Agglomerative clustering)are compared based on clustering accuracy.Afterward,the movement behavior observed at six different intersections is analyzed by identifying certain movement patterns in the speed-and time-profiles of trajectories.We show that depending on the regulation type,different movement patterns are observed at intersections.This finding can be useful for intersection categorization according to traffic regulations.The practicality of automatically identifying traffic rules from GPS tracks is the enrichment of modern maps with additional navigation-related information(traffic signs,traffic lights,etc.).     

How to compare movement? A review of physical movement similarity measures in geographic information science and beyond

In geographic information science, a plethora of different approaches and methods is used to assess the similarity of movement. Some of these approaches term two moving objects similar if they share akin paths. Others require objects to move at similar speed and yet others consider movement similar if it occurs at the same time. We believe that a structured and comprehensive classification of movement comparison measures is missing. We argue that such a classification not only depicts the status quo of qualitative and quantitative movement analysis, but also allows for identifying those aspects of movement for which similarity measures are scarce or entirely missing.

In this review paper we, first, decompose movement into its spatial, temporal, and spatiotemporal movement parameters. A movement parameter is a physical quantity of movement, such as speed, spatial path, or temporal duration. For each of these parameters we then review qualitative and quantitative methods of how to compare movement. Thus, we provide a systematic and comprehensive classification of different movement similarity measures used in geographic information science. This classification is a valuable first step toward a GIS toolbox comprising all relevant movement comparison methods.     

基于块体模型的青藏高原及邻区地壳三维构造形变分析

2020珠峰高程测量,获得了丰富的青藏高原及邻区的GNSS监测数据。本文收集了陆态网、尼泊尔CORS网GNSS长期观测数据,计算了该地区20多年GNSS三维速度场,利用GRACE模型精化了垂直速度场,通过活动块体模型,从地壳运动、块体运动与应变、块体相对运动等多个方面研究了青藏高原地壳运动与构造形变特征。研究表明,青藏高原地壳形变具有明显的分区特征,南北向收缩主要表现在拉萨块体,东西向伸展主要表现在巴颜喀拉块体,中部羌塘块体没有明显水平挤压,但地壳隆升速率最大,且水平面积有扩大趋势,本文研究能够在一定程度上支持青藏高原地壳增厚学说。     

基于数据手套和跟踪器的虚拟手臂建模

文中利用数据手套和跟踪器获取手臂各关节运动数据,根据关节运动限制对所获取数据进行处理,建立了符合人体运动规律的虚拟手臂数学模型,实现了虚拟环境中与试验者的手臂同步运动、效果逼真的虚拟手臂模型.