基于DEM地形信息量的景观格局预测——以珠海市为例

针对传统景观格局分析方法的数据局限性,该文提出了一种基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测分析方法。结合信息熵理论,利用数字高程模型计算地形信息量,研究不同分级地形信息量下景观格局特征的变化特征,以及不同景观类型在不同地形信息量等级的分布特征,对具有相似地形特征的区域建立利用地形信息量对其景观格局特征进行预测分析的方法。该文选择珠海市地形特征相似的两个区域进行了试验分析,对珠海市斗门区建立基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测方法,预测在相似地形特征下南坪镇的景观格局特征,并以南坪镇真实的景观特征进行验证。实验结果显示,基于数字高程模型地形信息量的邻域景观预测分析方法不仅能正确预测分析不同地形信息量下的景观分析指数,同时也能正确预测不同景观类型的空间分布特征。     

基于SE-Mask-RCNN建筑遗产识别与空间可视化分析

传统建筑是中国宝贵的建筑遗产,承载着优秀的民族建筑文化,是反映城市特色风貌的重要指标。现阶段深度学习识别建筑物的技术相对成熟,但使用街景图片识别建筑遗产并进行地图可视化展示的研究较少,因此,本研究基于Mask-RCNN(mask region-based convolutional neural network)模型,融合SE(squeeze and excitation)注意力机制,提出一种基于SE-Mask-RCNN识别街景图片中建筑遗产的方法。首先,通过路网数据获取百度街景图片,制作数据集。其次,在模型的残差网络（residual network,ResNet）中引入SE注意力机制;并与已有相关方法 U-net(u-shaped network)、全卷积网络（fully convolutional network,FCN）、Mask-RCNN三种模型进行实验对比评价。最后,使用本方法识别研究区域内的街景图片,形成可视化地图,分析建筑遗产在空间上的分布情况。结果表明,本方法可以有效识别城市中的建筑遗产,识别结果较Mask-RCNN、U-Net、FCN模型分别提高了2%、3.1%、4...     

单流向算法与多流向算法下土壤侵蚀因子的比较研究

本文分别论述了单流向算法与多流向算法下土壤侵蚀因子提取的基本原理、计算模型以及计算流程,并以陕北黄土丘陵区为实验区域,以30m分辨率DEM数据作为基础数据,对比分析了单流向算法与多流向算法下土壤侵蚀因子的空间结构特征与空间数据统计特征。实验结果表明,多流向算法具有与DEM相似的空间结构特征即表面光滑连续特性;空间数据统计分析表明,单流向算法与多流向算法对土壤侵蚀因子的计算影响,在土壤侵蚀因子计算值较小区域有显著性差异。     

基于时空地理格网的空间数据融合方法

针对时空数据海量、多源、异构造成难以融合、难以深度挖掘数据知识等问题,文中提出时空地理网格概念,将空间数据的时间维和空间维度有效地结合起来,构建时空地理网格单元,通过时空地理网格单元为时空数据赋予时空属性,用以解决时空多源数据融合的问题。以基于北京市多源信息的人口分析为例,验证多源时空信息网格的可靠性,并进一步研究北京市人口发展规律,为智慧城市发展提供决策分析。     

基于不同地貌类型的DEM内插算法分析与选择

文中通过对双线性内插、双二次内插、反距离加权内插以及移动曲面拟合内插这四种DEM内插算法,在平原、台地、丘陵、山地这四种不同的地貌类型区域与原始地形的3维叠置分析,以及不同地貌类型不同DEM内插算法的精度分析,为不同地貌类型选择合理的内插算法。