基于特征的城市交通网络非平面数据库的实现

针对基于特征的GIS及交换网络分析对数据结构的要求，着重讨论了如何建立基于交通网络特征的非平面拓扑，以改进地理分层－关系表设计方法及平面图弧段－节点数据结构在交通网络描述中的不足之处，并通过面向对象的方法、动态分段技术和关系表指针操作，结合实例描述了基于完整交通特征的非平面数据库的实现方法。     

土地覆被变化对陆地碳循环的影响—以黄河三角洲河口地区为例

土地利用/土地覆被变化是全球变化研究的重点，是影响陆地碳循环的一个重要因子。该文对黄河三角洲河口地区1992年和1996年9月份的TM影像进行非监督分类，做出该地区土地覆被类型分布图，以及估算土地覆被类型的变化面积，计算结果显示1992年该研究地区植被碳库和土壤碳库分别为11.43×10     

流域水文模型计算域离散方法

常用的概念性水文模型 ,能够很好地模拟水文时间变化过程 ,但没有考虑水文变量和水文参数的空间变化与空间不均匀性。随着空间数据的获取手段的增多以及空间离散技术的发展 ,考虑水文参数和水文变量空间变化的分布式水文模型得到了极大的发展。本文详细介绍了分布式流域水文模型中用到的几种不同计算域离散方法 ,并讨论了河道汇流模型中常用到的有结构网格和无结构离散网格。地理信息系统技术对计算域离散有辅助作用 ,其有利于无结构离散网格的自动生成和交互修改 ,并可结合遥感技术 ,使水文模型能获取精确的空间分布的水文参数和水文变量。     

东北平原西部沙地近10年的沙质荒漠化

东北平原西部沙地位于欧亚大陆中纬度巨型沙带的东部边缘，为我国沙质荒漠化土地的东缘，是我国自然环境最好的沙区，随着经济的发展，生态环境遭到严重破坏，沙质荒漠化景观日益明显，尤其是南部的科尔沁沙地，沙质荒漠化已十分严重，已经超过与其相邻的西部环境条件更差的沙区，利用RS和GIS，根据NOAA/AVHRR数据建立的沙质荒漠化监测指标，对东北平原西部沙地沙质荒膜化现代过程进行了动态监测，在此基础上利用TM数据对沙质荒漠化的发展方式与成因进行了深入的探讨，并有针对性地提出了区域沙质荒漠化的防治对策。     

天山北坡前山带景观分布特征的遥感研究

在前人研究前山带的基础上，借助地理信息系统技术与遥感图像处理技术，结合野外实地考察和遥感影像数据，论述了天山北坡前山带的形成，同时从遥感影像上定量分析了前山带构造带的分布规模和分布特征，阐述了前山带各类各类景观单元对区域气候气候河川径流，绿洲发展，土地利用和土地覆被以及生态环境等综合影响。     

基于知识的遥感图像分类方法的探讨

本文提出了一种基于知识的遥感图像土地利用分类法。包括知识的获取和表达 ,以及将知识用于土地利用分类。知识的获取和表达包括两方面。一是将原有的GIS土地利用数据与新的遥感图像配准、叠加、集成 ,并从中挖掘各类型的光谱知识。二是通过对研究区各土地利用类型变化特点进行分析研究 ,并从中得到原有各土地利用类型经数年后变成其它类型的可能性及其大小。并将其定量化表达成新遥感图像上各类型的先验性概率。在知识的应用和分类方面 ,分别对原土地利用各类型所对应的遥感图像进行知识的应用和处理 ,利用各自可能出现的类型及其各类型的先验性概率进行最大似然法分类。研究表明 ,该方法将原有的GIS数据和各种土地利用类型变化的先验性知识综合集成用于新的遥感图像的分类中。这不仅可以促进GIS数据更新的自动化 ,而且还可以得到比常规最大似然法高的分类精度。     

基于GIS的滑坡空间数据库研究--以云南小江流域为例

滑坡作为一种典型的地质灾害现象,有其特有的属性特征、方法及事件特征。在面向对象的GIS中,滑坡因素空间数据库是描述滑坡对象的主要指标系统。滑坡因素空间数据库包括滑坡因子数据库和滑坡分布数据库。滑坡因子主要分为静力因子和动力因子。静力因子决定了滑坡空间分布特征及规律。动力因子与新滑坡的变形失稳及老滑坡的再次活动密切相关。通过航片解译和现场勘查等工作建立的滑坡因素空间分布数据库是建立滑坡GIS分析模型的重要环节。滑坡因子数据库与空间分布数据库不仅包括属性数据库,而且包括图形数据库。它们的建立需要经过概念模式设计,逻辑设计,物理设计3个重要的步骤。云南小江流域是我国西南地区典型的滑坡等地质灾害多发区,以其为例对滑坡空间数据库的设计与创建过程进行了详细的说明。     

矢量多边形栅格化的保积优化模型

矢量数据栅格化是地理信息系统中的基础问题,通常的矢栅转换化算法致力于保证矢量多边形在转换后的形状特征,而忽视了多边形面积的损益.提出了一种基于面积补偿优化原则的保积转换算法,根据多边形与其边界格元的空间关系特征,采用邻域补偿的原则确定边界格元属性,并对其进行全局优化平衡.数值实验表明,该算法不仅保证了栅格化后多边形面积变化最小,且对多边形的形状和空间结构具有一定的自适应性.     

青藏高原北缘公格尔山地区地形梯度的剖析

本文以青藏高原北缘西昆仑山脉的公格尔山地区为试验区域,基于SRTM-DEM数据,采用线状地形剖面和带状地形剖面的研究方法,对试验区从公格尔山顶到塔里木盆地的地形梯度进行了研究,并探讨了地形梯度与隆升过程之间的关系。研究结果表明:(1)线状地形剖面清晰直观,操作简单;带状剖面法能较好地反映区域的地形起伏状况。若将两种方法联合起来共同进行区域地形研究,则会获得更好效果。(2)从塔里木盆地到公格尔山顶,地形抬升共分3个梯度:分别是从海拔高度2 000m左右上升到约4 500m,从约4 500m上升到将近6 000m,从将近6000m上升到约7500m。地形抬升的不同梯度可能对应着公格尔山晚新生代地貌形成过程的不同隆升过程;而每个抬升梯度的拐点,则对应着不同隆升过程形成海拔高度的分界点。     

基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应

随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段（8—9时、18—19时）,市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。