从大规模短期规则采样的手机定位数据中识别居民职住地

使用大规模手机定位数据获取居民职住地分布是大数据趋势下城市研究的新兴技术。然而,现有的研究主要使用了长期不规则稀疏采样的手机通话数据,对短期规则采样的手机定位数据缺乏尝试。基于大规模短期规则采样的手机定位数据,提出了一种居民职住地识别的方法。这是首次从大规模短期规则采样的手机定位数据中进行居民职住地识别的尝试,并对识别结果进行了较全面的验证。该研究成果为职住平衡等相关城市问题研究探讨了一种新型大规模数据源的可行性,在低成本大幅度提高相关研究的样本代表性和分析结果可靠性上具有重要意义。     

利用改进SEaTH算法的面向对象分类特征选择方法

针对分离阈值法(SEaTH)仅从类间距离评价特征,没有考虑类内距离和特征之间相关性的不足,提出了一种改进的SEaTH算法——ISEaTH。该算法分别依据特征相关性、类间距离和类内距离对特征进行评价,然后综合利用多种评价结果获取最优的特征子集。采用新疆喀什地区的QuickBird数据进行了特征选择的实验。结果表明,该方法不但能降低特征维数,有效优化特征空间,还能提高分类精度。     

基于格网划分的海量数据Delaunay三角剖分

提出基于格网划分、面向海量数据的Delaunay三角剖分方法,它首先把数据集划分为若干格网块,按照格网划分的逆序对每个格网块采用基于自适应格网划分的分割-合并算法进行Delaunav三角剖分,把格网块Delaunay三角网中不受边界影响的三角形进行存储并释放内存,然后顺序合并相邻格网块Delaunav三角网,形成全局或类全局Delaunay三角网.该方法对计算机硬件配置要求较低,适合于并行处理,可以实现面向海量数据的Delaunay三角剖分.     

面向机动车出行OD监测的目标路段选择算法

机动车在感兴趣区域（例如景点或小区）之间的出行起始和结束（Origin-Destination,OD）信息反映了居民使用机动车出行的活动需求分布,是建立城市智能交通系统中交通需求分析与管理的基础信息之一。数量充足的监测设备能够收集的机动车出行信息更为精细,最终构建的OD信息可用性更强。然而在实际应用中,设备数量往往因为预算情况而存在限制。在设备数量有限的情况下,分析如何选择监测路段来实现OD信息可用性的最大化具有重要应用价值。考虑到感兴趣区域的空间精细程度直接影响监测设备的需求,首先采用层次聚类思想调整感兴趣区域的空间精细程度;然后,根据道路交叉口车流量守恒原则,探测冗余监测路段来进一步降低对监测设备的需求。本研究基于上述2步操作来实现给定数量设备监测能力的最大化。该算法以摄像头为例,在深圳市大鹏半岛区域进行了实验。结果显示,该算法能够支持在不同摄像头数量限制的情况下制定监测路段的选择方案,表明了算法的有效性。     

多视角三维仿真城市地图的实现方法

针对目前三维仿真城市地图展示中单一视角因视线遮挡造成信息丢失的问题,提出了一种多视角三维仿真地图方法,即通过多个可以互相切换的视角对三维仿真城市地图数据进行发布与展示,多视角三维仿真地图具有信息量大、色彩鲜明、形象立体的优点。该文在分析多视角三维仿真地图数据的基础上,给出了数据组织模型,提出了三维仿真地图的多视角逻辑坐标与地理坐标的转换方法,实现了多视角三维仿真城市地图的可视化。     

基于空间索引的规则格网DTM内插算法研究

从离散点内插规则格网数字地形模型(DTM)方法的关键是如何提高待插点周围数据的搜索效率。该文针对离散点的空间分布特性,给出了基于网格分块和KD-Tree两种空间索引技术的规则格网内插方法。实验表明,这两种索引方法能显著提高搜索速度,算法内插效率较高。最后,在算法效率分析的基础上,对两种索引方法所适应的条件进行了讨论。     

一种基于TIN的地形剖面线生成算法

在目前已有基于规则格网(Grid)生成地形剖面线的基础上，提出了一种适用于不规则三角网(TIN)的剖面线生成算法。该算法充分利用TIN中各三角形间存在的拓扑关系，实现了与剖面线相交三角形的快速搜索，大大提高了算法的执行效率。由于地形简化后的TIN仍保留三角形间的拓扑关系，该剖面线生成算法还适用于多分辨率的海量TIN数据。