基于GIS和AHP的福建福安区域滑坡地质灾害危险性评价

以福建省宁德福安市为研究区,通过综合分析研究区地质灾害调查数据,选取了坡度、坡向、曲率、高程、降水、植被、道路、河流、地质、断裂带及人类工程活动等10个因子作为评价指标,构建区域滑坡地质灾害危险性评价层次结构模型,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了研究区地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区.危险性评价结果可为宁德市减灾防灾以及灾害治理提供依据,也为区域滑坡地质灾害危险性评价提供可行的方法参考.     

基于不同斜坡单元划分方法和BP神经网络的泥石流易发性评价

选取合适的评价单元是泥石流易发性评价的关键,为探索斜坡单元不同划分方法对泥石流易发性评价结果的影响,本文以泥石流多发地东川区为例,对比分析了水文分析法和曲率分水岭法两种斜坡单元划分方法在泥石流易发性评价中的效果。首先在解译泥石流点的基础上,采用不同划分方法的斜坡单元作为评价单元,然后对初步选取的指标因子进行多重共线性和贡献率分析,以完善指标因子体系,最后构建基于BP神经网络的泥石流易发性评价模型。结果表明,泥石流极高和高易发区主要集中分布于研究区小江河谷和金沙江南岸,该地区地质环境脆弱,危险性较高。基于曲率分水岭法的易发性模型AUC值为0.865 8,高于水文分析法的0.815 3,表明采用曲率分水岭法划分的斜坡单元更适用于研究区泥石流易发性评价。     

基于地理空间分析和AHP的线路通道滑坡风险性评价

输电线路常需要跨越地质灾害易发区域,为了保证电力的正常、安全输送,对输电线路通道所经区域进行滑坡地质灾害的空间分布及潜在风险评价具有重要意义。本文结合GIS和AHP方法进行了某输电线通道滑坡灾害危险性评价,选取地形地貌、气候条件、水文条件、人为活动条件、植被条件、地质岩组条件等影响因子,建立评价指标体系,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了输电线路通道地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区。危险性评价结果可为输电线路电力设施通道滑坡灾害防治、安全设计和施工提供科学依据。     

基于地理空间分析和AHP的线路通道滑坡风险性评价

输电线路常需要跨越地质灾害易发区域,为了保证电力的正常、安全输送,对输电线路通道所经区域进行滑坡地质灾害的空间分布及潜在风险评价具有重要意义。本文结合GIS和AHP方法进行了某输电线通道滑坡灾害危险性评价,选取地形地貌、气候条件、水文条件、人为活动条件、植被条件、地质岩组条件等影响因子,建立评价指标体系,利用层次分析法(AHP)确定各因子权重,基于GIS地理空间分析评价了输电线路通道地质灾害危险性,划分了5类区域:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区、较低危险区。危险性评价结果可为输电线路电力设施通道滑坡灾害防治、安全设计和施工提供科学依据。     

基于GIS的修水县地质灾害危险性评估研究

滑坡灾害作为一种与人们生命紧密相连的常见自然灾害,对其进行危险性评价研究极为重要。以江西省九江市修水县作为研究区域,以修水县243个滑坡地质灾害点作为研究对象,根据对修水县滑坡灾害的发育特征和关联因素的分析,选取了九大评价因子,利用信息量模型和AHP对修水县进行滑坡地质灾害危险性分区。其按危险程度分为极低、低、中等、高和极高5个危险区,分别占总面积的4.25%、14.97%、32.14%、35.17%和13.58%。综合研究区滑坡概况对各危险区进行分析,为研究区的地质灾害预防提供建议。     

大屯中心区地面沉降危险性评价

综合考虑地表斜率,地表曲率因素,并通过叠加双重因素进行地面沉降危险性评价.运用了Sufer和ArcGIS软件对大屯中心区地面沉降危险性进行评价,在评价过程中发挥了Sufer强大的插值功能-克里金插值功能和ArcGIS良好的图像处理功能,由评价结果可获得地面沉降对砖石结构建筑物破坏等级以及各个等级破坏的面积,应根据不同破坏程度的要求处理破坏问题.同时,为控制地面沉降,应控制其主要因素,即控制超采地下水。     

层次分析法在炉霍县泥石流易发性评价中的应用

在深入研究炉霍县泥石流灾害的基础上,以实地考察数据为依据,以层次分析法为技术方法,对炉霍县泥石流易发性进行了评价。选取高程、坡度等8个指标作为影响泥石流易发性的评价因子,通过建立系统层次结构,构建判断矩阵,从而求出各因子的权重,建立泥石流危险性评价模型。实践证明,基于层次分析法的泥石流灾害易发性评价是有效和实用的。     

一种基于3S技术的快速、动态监测水土流失与定量估算方法

利用3S技术对水土流失相关因子信息进行快速、准确提取。在ArcGIS中对多源数据进行集成,用空间分析模块在DEM上提取坡度坡长因子层,根据区域内各代表站R值用反距离法内插生成降雨侵蚀力层,利用不同土壤类型的K值转换生成土壤可蚀性层,以及利用不同土地利用类型的CP值转换生成水土保持因子层;通过GPS野外采点检验DEM与相关信息明确精度。最后实现区域两时期水土流失量的估算与监测。以金沙江中段的龙川江和勐果河两个子流域为试验区的研究表明,该方法能快速、准确地实现流域水土流失现状调查和动态监测,能适时掌握区域水土流失的时空变化,可为水土流失治理和水保规划制订和实施提供科学依据。     

基于AHP和GIS的扬泰地区浅层地下水脆弱性评价

地下水脆弱性评价是保护地下水资源的重要手段,本文根据扬泰地区浅层地下水的水文地质条件,对DRASTIC模型进行了修改。选取地下水位埋深、大气降水入渗净补给量、含水层介质、含水层厚度、地形坡度、包气带介质影响、含水层富水性7个因子作为评价因子,利用层次分析法确定各因子的权重值,建立了符合扬泰地区浅层地下水脆弱性评价模型;利用ArcGIS10．0软件的空间叠加分析功能,编制了扬泰地区浅层地下水脆弱性评价等级图,评价结果与该地区实际水文地质条件基本吻合,对扬泰地区的地下水资源保护和区域规划具有一定的参考价值。     

基于ArcGIS区统计的陇南市生态敏感性评价

近年来,生态环境问题日益突出,生态环境敏感性分析变得非常重要。基于GIS技术的生态敏感性分析评价比传统的分析技术更精确、高效、智能化。本研究针对甘肃省陇南市实际情况,建立了生态环境敏感性指标体系并进行分级,利用DEM、现有地图资料及ENVI、ArcGIS软件计算植被覆盖度、坡度、降水量、高程、土地利用类型等敏感性因子。研究了将GIS空间分析技术用于区域生态环境评价中的理论方法和技术流程,并对影响该区域的主要生态因子进行了单因子评级和综合性评价,得出图例结果。     

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