基于"720云"VR软件的虚拟地理实践活动设计 ——以"地貌的观察"为例

地理实践作为提升地理学科核心素养的重要方式,却频频面临实施困境。虚拟现实技术高度还原现实地理环境,为虚拟地理实践的实施提供了有力支持。本文梳理了“720云”VR软件应用于虚拟地理实践的优势,构建了VR技术支持下的虚拟地理实践模式,并以“地貌的观察”为例进行案例设计。最后,总结案例实施的经验,从三条“线”出发提出应用VR技术开展虚拟地理实践活动的建议。     

基于内容的虚拟地理场景检索与智能导航技术探讨

该文提出和探讨了基于内容的虚拟地理场景检索与智能导航研究框架。该框架包括三维地理数据获取与模型创建,三维地理对象的识别与定位,三维地理场景的内容分析、检索与认知,基于内容的虚拟地理数据层次式描述与分类索引,地理场景智能导航以及基于内容的自适应虚拟地理数据网络传输等方面的研究方法和内容,有助于建立一种符合人类认知特点的人地关系和人地交互模型。最后,总结和分析了该技术在虚拟地理环境(VGE)研究中的地位和作用。     

面向iOS的移动端全景地图构建方法

随着移动互联网和街景地图的发展,基于360°全景影像的街景地图服务将成为移动互联网时代位置服务的主流趋势。该文提出了一种面向iOS移动端的全景地图应用构建方法。首先,提出基于球面模型的移动端全景场景构建、纹理贴图和渲染优化的技术方法;其次,针对移动终端应用模式,设计了面向移动终端的全景地图数据服务的技术框架;最后,采用移动端全景地图模型和数据服务框架,实现了iOS下移动端全景地图的开发。实验结果表明移动端全景浏览流畅,可以广泛应用在增强现实位置服务,具有很好的应用前景。     

混合硬件跟踪定位的空间信息虚实配准

为了适应户外增强现实空间信息表达的实时性、移动性、准确性和鲁棒性,提出采用GPS结合三维电子罗盘直接获取用户头部位置和姿态数据的基于硬件跟踪设备的虚实配准方法:通过人机交互方式确定虚拟物体及属性信息在3D欧氏世界坐标系中的位置和姿态,采用GPS结合三维电子罗盘跟踪用户头部位置和姿态,得到从世界坐标到相机坐标的转换矩阵,避免了从世界坐标系到相机坐标系的转换计算.已知相机内部参数的前提下,将相机坐标转换到2D像平面坐标,实现虚拟物体及属性信息与真实场景图像的合成显示.其中GIS为户外增强现实系统提供位置相关的虚拟信息源,而户外增强现实技术为空间信息可视化表达提供了新界面.     

一种基于手机端的室内外场景识别方法及其初步实验

场景识别是室内外无缝定位技术的研究重点,场景识别的好坏决定了位置服务用户体验的优劣,已有室内外场景识别研究方法存在数据冗余和计算复杂度高的问题。鉴于此,该文提出一种基于手机端的室内外场景识别方法,利用智能手机获取GPS卫星高度角、信噪比和卫星数目,通过分析上述实验数据的相互作用影响,得到基于截止高度角、信噪比阈值和GPS卫星数目阈值的室外到室内场景识别判定依据,实验证明,该判定依据可有效区分室外、室外到室内过渡区域和室内场景。为得到普适的室内外场景识别方法,该判定依据需在其他场景进一步验证。     

基于位置的社交网络服务信息流的导引作用及空间影响研究

基于位置的社交网络服务LBSNS通过实时定位和共享用户的位置信息,或以签到、发表带有地理位置的信息等方式记录时空行为轨迹,使得移动互联网信息流更好地与现实人流结合,拉近现实空间中人与人之间的距离。LBSNS将基于固定互联网空间的虚拟社会化网络服务SNS归结到基于位置的本地区域中进行,实现了传统的社会化网络社区-虚拟社会化网络社区-虚拟现实社区的转化升级,重构了传统用户的空间社交行为,颠覆了传统网络媒体环境下的信息传播方式。文章分析了相关概念,解析了导引过程和导引特征,透析了空间影响,指出基于位置的社交网络服务信息流正在重构本地的微观区位,移动互联网时代,地理区位空间弱化的趋势得到了转变,LBSNS作用下形成了若干社会化人群的热点区域,并呈现以用户为中心的中心-外围多核心结构。     

基于视频的地理场景增强表达研究

视频具有表达直观、信息丰富、动态实时等特点,将其与GIS有机集成形成地理视频(GeoVideo),可更加形象的表达地理空间.该文利用视频分割技术将视频分割为具有不同摄像机运动状态的视频片段,针对摄像机运动的视频片段,采用摄像机跟踪(Camera Tracking)技术求算视频帧对应的摄像机内外参数,并基于地理视频数据模型,采用KML/XML描述视频帧、摄像机位置、摄像机姿态等之间的时空映射关系.最后,设计了原型系统,在网络环境中聚合地理信息服务、视频流媒体服务与KML文档服务等,实现了视频与三维地理场景的交互与融合.实验表明,基于该地理视频数据模型,利用视频数据可实现对地理场景的增强表达,使用户能更形象的认知地理空间.     

基于PDR和地理网格的室内外一体化定位方法

为降低现有定位方法对基础设施和电子地图的依赖程度,该文结合环境中的二维码信息与智能手机传感器采集的数据,提出了一种基于行人航迹推算(PDR)技术和地理网格的室内外一体化定位方法。该方法由网格编码提供室内外一体的位置信息,消除PDR定位过程中的累积误差,并通过便捷的编码运算实现位置的高效求解,最终以网格单元展示行人位置与行走轨迹。按照全球规则划分、多层级嵌套及编码可计算的地理网格选取原则,以GeoSOT为例开展实验,定位误差始终控制在行走距离的5%以内,证明了算法的可行性与有效性。该方法可用于通讯链路受阻或地图难以获得等特殊场景的辅助定位,对于室内外一体化定位技术的发展具有实用价值。     

地理视频数据模型及其应用开发研究

讨论地理视频的基本概念和数据模型,尝试提出地理视频数据的实体-关系图,并在网络环境中进行地理视频应用开发.地理视频数据模型的核心要素是:对视频帧进行位置和语义描述,建立视频片段的轨迹图层和元数据,并在轨迹图层中扩充视频帧线性参照.通过空间参照、线性参照和语义参照将视频数据与地理数据集成,实现地理视频的查询、检索、播放和地图跟踪.以河南大学校园和开封市公路网络为例,采集地理视频数据,建立地理视频数据库,发布网络地图和视频服务,并分别采用最新的Adobe Flex框架、ArcGIS Server ADF和JavaScript Mashup方式,开发网络视频GIS应用系统.原型系统开发表明,地理视频数据模型适用于网络视频GIS开发,且在技术实现上较为简单.     

黑龙江省漠河县乡村人群对气候变化的感知方式与认知结果

以中国东北地区漠河县气象站点1960~2005年逐日平均气温数据为参照,通过问卷调查和访谈的方式,探讨漠河县乡村人群感知气候变化的方式与特征,以及认知的形成过程。结果发现:生活活动、生产活动和观察自然现象是漠河县乡村人群感知气候变化的主要途径,其中人群对生活活动的敏感度最高;基于上述感知渠道,乡村人群形成了对当地过去50 a气候变化总体趋势、极端天气现象和四季持续时间的认知。     

滑坡危险度制图中一种新型的负样本采样方法

滑坡负样本在基于统计模型的滑坡危险度制图中具有重要作用,能够抑制模型的高估,以合理区划滑坡危险区与非危险区。目标空间外向化采样法(Target Space Exteriorization Sampling,TSES)是一种代表性的基于环境特征空间的负样本采样方法,以往研究表明,TSES在基于广义加性模型的滑坡危险度制图中的应用效果较好,但是其采集的负样本是"虚拟"的样本,只存在于环境特征空间中,无法映射到地理空间,因而无法通过野外检核验证所采集负样本的可靠性。针对这一问题,该文提出一种改进TSES方法,不仅可以在环境特征空间中进行负样本采样,而且使得采集的负样本可以映射到地理空间中。以甘肃省油房沟流域为研究区,在TSES与改进TSES两种负样本采样方法下分别对油房沟流域构建基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的滑坡危险度推测模型,对比并分析两种负样本采样方法下的滑坡危险度制图精度。结果发现,改进TSES方法采集的负样本在基于SVM的滑坡危险度制图中应用效果比TSES好,表明改进的TSES是一种有效的负样本采样方法。     

基于真问题探究教学的实践与探索——以“干旱的宝地——塔里木盆地”教学为例

基于真问题探究教学,就是要跨越传统教学模式的障碍,凸显以"建构"为指导,以现实背景中的真问题为主线,以真实场景的活动为驱动,以合作学习为形式,以自主探究、参与体验为方法,以培养地理核心地理素养为目的的一种教学模式。该模式重点是"真",基于现实中的真问题;关键是"探",自主探究,合作学习;核心是"做",实现做中学,达到在活动中发展、在参与中感悟、在合作中互惠,以此培养学生求     

基于货运车辆GPS数据的交通调查技术研究

基于GPS轨迹点与道路网络拓扑数据,利用GIS技术进行OD点和交通通道的调查研究。利用货运车辆GPS轨迹数据,分析轨迹点的时间、速度及其空间分布特征,实验并确定合理的阈值过滤出点簇,生成OD点;用轨迹点捕获含有拓扑关系的临近路段,通过最短路径算法生成货运车辆沿道路的线型轨迹,最终获得完整的货运车辆出行通道调查数据。与传统交通调查方法相比,该方法的组织实施环节大大减少,调查数据和成果更加客观可靠,是一种通过信息技术进行交通调查研究的全新尝试。     

基于人群活动大数据的太行山区人文自然过渡区的识别研究

山地是过渡性地理空间的重要载体。中国山地占地面积大、分布范围广,开展山地过渡区的识别研究对于优化国土空间规划、促进生态系统服务提质增效有重要的指导意义。当前过渡区的识别研究对时间动态变化特征考虑较少,本文从人群活动角度出发,基于腾讯位置请求数据,以典型过渡性地理空间——太行山区为例提取了表征过渡区属性渐变、空间异质、时间动态三个指标。分析它们在人文-自然梯度上的变化,并利用滑动阈值、时空非监督分类方法,结合土地利用/覆盖、夜间灯光、不透水面、农田生产潜力、植被净初级生产力和生态系统服务价值以及分类结果的分布形态,识别了太行山区人文-自然过渡区。主要结论如下：(1)太行山区人群活动时间动态度呈现“过渡区>城区>自然区”的分布格局,人群活动的时间动态可用于人文自然过渡区的分类;(2)时间动态度在人文-自然梯度上的分布变化可能体现了不同人地地域系统有着不同的人群行为模式特征;(3)太行山区主要以自然区域为主导,城市、城乡过渡区、农业主导区近年变化稳定,而自然主导区和农业-自然过渡区分别呈现扩张和收缩趋势,变化量约占研究区总面积5.3%和6.27%;(4)地形地貌制约着不同人文自然...     

地理大数据为地理复杂性研究提供新机遇

大数据之风自2010年席卷全球,已在科学、工程和社会等领域产生深远影响。本文首先从地理大数据、第四范式以及非线性复杂地理系统3组基本概念出发,剖析上述3组概念之间的科学联系与相互支撑作用,提出大数据和第四范式为地理复杂性研究提供新机遇。其后,探讨如何利用大数据和复杂性科学的理论方法开展地理复杂性研究。基于地理大数据,可以通过统计物理学的系列指标描述现实地理世界的复杂非线性特征,同时,还可利用深度学习、复杂网络、多智能体等方法,实现复杂非线性地理系统的推演和模拟。上述方法对认知地理现象和过程的复杂性,对复杂地理系统的分析、模拟、反演与预测有重要作用。最后,提出地理大数据和复杂性科学相互支撑可能成为21世纪地理学的主流科学方法。     

复杂网络视角下时空行为轨迹模式挖掘研究

针对时空行为轨迹大数据的序列性、时空交互性、多维度性等复杂特性,构建结合时间地理学与复杂网络的分析框架,建立时空行为路径与时空行为网络之间的转换关系,利用复杂网络社群发现算法对时空行为轨迹进行社群聚类、模式挖掘与可视化。基于北京郊区居民一周内活动出行GPS轨迹数据的案例分析发现：① 复杂网络分析方法可以有效挖掘具有相似行为的群体特征和识别出典型的行为模式。② 可以灵活处理多元异构与多维度的行为轨迹大数据以及满足不同叙事、不同空间相互作用、不同时序的应用需求。③ 北京郊区被调查居民的行为模式存在日间差异与空间分异。     

基于超像素的高分辨率影像建筑物提取

建筑物提取对于基础地理数据获取与更新具有重要意义。针对传统的基于像元方法难以利用影像空间、上下文信息以及面向对象方法最优分割尺度难以确定等问题,该文提出一种基于超像素的高分辨率影像建筑物提取方法。首先利用LiDAR点云数据生成归一化高程模型以获取地物的高度特征,并通过Layerstacking方式与高分辨率影像融合;随后基于Simple Linear Iterative Clustering(SLIC)算法分割高分辨率影像的RGB彩色图像生成超像素;继而基于分割所得的超像素中的每个像元对超像素进行特征计算;最后使用基于RBF核的支持向量机方法进行超像素级别分类,得到建筑物提取结果。实验结果表明,该方法能够有效识别出简单场景和复杂场景下的建筑物,显著消除了传统基于像元方法出现的"椒盐效应",同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度选择的难题,取得了较好的建筑物提取效果。     

移动定位大数据视角下的人群移动模式及城市空间结构研究进展

了解城市人群移动行为和空间结构对城市规划、交通管理、应急响应等具有重要的意义。近年来,随着信息技术(ICT)的快速发展,采集大规模、长时间序列的人群移动定位大数据变得容易,为人群移动行为研究带来了新的机遇和挑战。本文首先介绍了目前用于城市人群移动行为和空间结构研究的主要数据源及其特征,并分别从人群移动行为、城市空间结构2个方面对近3年国内外相关研究进行归纳总结。目前的研究主要从移动定位大数据中挖掘人群移动模式,理解人群移动时空规律,进一步透视城市的空间结构特征;而对城市空间结构与人群移动行为影响的研究较少。未来可通过融合多源时空数据,综合研究人群移动行为与城市空间结构之间的相互作用,发展大规模群体移动行为时空分析理论和模型,进一步深入理解人群移动行为与城市空间结构的耦合关系。     

北京居民活动与出行行为时空数据采集与管理

本研究对传统活动日志调查与基于GPS、LBS的移动数据采集在居民活动—移动数据的获取和应用方面进行对比,并以2010年7月在北京进行的居民活动与移动调查为例,探讨了个体行为时空数据采集的方法、存在问题和处理方式。北京市的实验调查采取活动日志调查与基于GPS、GSM两种不同定位方式的移动数据采集相结合的方法,以定位设备为基础、以互动式调查网站为平台、以面对面和电话访谈为补充,对天通苑和亦庄两个郊区居住区的样本居民进行了为期一周的行为时空数据采集。针对时空轨迹和活动日志存在的问题分别进行处理,并对数据质量进行管理,旨在为城市活动—移动系统研究中的精细化的数据采集与管理提供理论、方法和实践经验。     

多源地理大数据支撑下的地理事件建模与分析

地理事件作为描述地理过程的基本单元,逐渐成为地理信息科学（GIS）核心研究内容。由于受人类活动数据获取限制,GIS对地理事件的建模和分析主要关注事件所引起的地理空间要素变化及要素之间的相互影响与作用机制。然而,近年来随着基于位置服务数据（LBS）爆炸式的增长和人类活动大数据定量刻画手段的快速发展,地理事件对人类活动的影响以及公众对地理事件的网络参与度都引起了多个领域的广泛关注,对地理事件的时空认知、建模方法和分析框架提出了巨大的挑战。对此,本文首先深入分析了大数据时代地理事件的概念与分类体系;其次,基于地理事件的时空语义给出了基于图模型的事件数据建模,建立了事件本体及其次生或级联事件的“节点—边”表达结构,开展了事件自身时空演化及其前“因”后“果”的形式化描述;第三,从时空数据分析与挖掘的角度,给出了大数据时代地理事件建模与分析的整体框架,拟突破传统“地理实体空间”事件探测与分析方法的局限性,融合“虚拟空间”事件发现与传播模拟思路,实现多源地理大数据支撑下的面向地理事件的人类活动多尺度时空响应与区域差异分析;最后,本文以城市暴雨事件为例诠释了本文所提出的地理事件建模与分析方法,从城市和城市内部两个尺度进行了暴雨事件与人类活动的一致性响应及区域差异分析,得到了明确的结论,验证了前文分析框架的可行性与实用性。