基于自发地理信息的“一带一路”区域陆路交通状况分析

路网密度的研究是实施“一带一路”愿景之互联互通倡议的基础工作。“一带一路”顺应了世界经济全球化、一体化、多极化、信息化的趋势,牵连着蓬勃发展的亚太和发达的欧洲经济圈,带动中间国家的经济发展。在新形势下,如何通过交通基础设施建设推进丝绸之路经济带沿线区域间的互联互通、促进区域合作和经济发展,具有重要的现实意义。本文利用自发地理信息数据——OpenStreetMap（OSM）道路网数据,运用地理信息系统（GIS）空间分析技术,探究了“一带一路”陆路经济带辐射区域亚欧大陆的路网络密度和通行能力的空间分布格局,并分析了六大经济走廊节点城市的公路可达性空间格局。结果表明：“一带一路”陆路经济带的交通基础设施的发展存在着不平衡现象;路网密度和通行能力均呈现沿海高内陆低的空间格局;中亚、西亚地区和中南半岛地区成为道路水平落后带,限制了丝绸之路经济带资源整合与贸易畅通,建议在建设新跨国公路铁路同时,对原有老旧道路进行加宽加固等升级改造;全区域道路等级级配不合理;节点城市可达性具有明显的分异状况,六大经济走廊中83%的区域可达性在10 h以内。研究产出亚欧大陆1 km分辨率路网密度和通行能力数据集,发现了“一带一路”陆路经济带道路水平的薄弱区域,为“一带一路”陆路经济带的交通基础设施建设以及进一步的道路网研究提供了基础数据。     

GlobeLand 30和自发地理信息的对比分析研究

地表覆盖数据是关于土地利用信息的重要来源,在地理国情监测、生态环境保护等方面发挥着重要的作用,目前遥感影像解译、实地测量是该数据生产的主要手段,但是仍然存在一定的局限性。随着Web2.0、互联网技术以及各种GPS设备的快速发展传播,普通大众也可以参与公众制图,志愿者用户的参与能够有效判定地表类型的空间分布和属性特征,提高地表覆盖制图的分类精度。本文以自发地理信息中最成功的项目OpenStreetMap为例,与中国新研制的全球最高30m分辨率地表覆盖数据产品GlobeLand 30进行对比分析,首先对数据进行相应的预处理和拓扑检查,然后建立两种数据的要素对应关系,最后生成误差矩阵并分析两种数据的一致性。实验结果表明：① OpenStreetMap数据缺失的部分主要是耕地类型,其草地和水体要素比GlobeLand 30更加丰富;② 2种数据的一致性较好为75%左右,其中林地和人造地表的精度较高,耕地和水体次之,草地较差;③ 重点对不一致区域的地表类型进行判断验证,能够发现GlobeLand 30数据中的错误分类,为进一步修改和优化提供依据。本文研究表明,自发地理信息中包含丰富的地表覆盖信息,能够给地表覆盖制图及评价验证带来巨大的发展潜力。     

国外自发地理信息研究进展及对我国的启示

在内涵解析的基础上,主要从数据质量评估、贡献者分类与动机以及法律议题三方面归纳与梳理国外自发地理信息的研究情况。相比较而言,我国对自发地理信息的研究无论从深度还是广度上都处于起步阶段,未来研究应从四个方面深入开展:政府主导下的公众贡献自发地理信息;数据质量控制;移动自发地理信息以及自发地理信息涉及的法律议题。     

基于本体论的基础地理信息分类研究

地理信息分类是地理信息标准化的一个重要组成部分。本文在分析原有地理信息分类方法的基础上,从认知分类法和分类学出发,详细阐述了本体分类法,并以自然地理要素中的水系为例,进行了本体分类实验研究。着重强调在分类过程中,综合考虑认知、本体及语义等多种因素对要素分类;当某一要素按照不同的归类方法隶属不同要素时,采用本体方法分类具有一定的适用性。     

关于《地理信息-数据产品规范》标准的思考

随着地理信息产品日益广泛的应用,生产者如何定义产品,用户又如何陈述对数据的需求亟需一个准确的技术描述,即数据产品规范。本文通过对国内外标准的介绍,阐述了采用ISO/TC21119131《Geographic information-Data product specifications》(《地理信息-数据产品规范》)标准的意义和必要性,并依据该标准简要介绍了数据产品规范的定义,并以北京市导航电子地图为例,描述了该数据产品的规范。     

基于本体的基础地理信息分类层次研究

本体源于哲学,近年来在人工智能和计算机科学领域得到广泛应用,主要用于知识的表达、共享及重用.将本体引入地理信息科学领域,对于实现地理信息知识的表达、共享及重用具有重要意义.基于此,本文从本体的含义与结构出发,在分析现有基础地理信息分类基础上,详细阐述了基于本体的地理要素分类方法,结合领域专家所建立的分类体系,提出了基于本体的基础地理信息分类,并实现了基本的基础地理信息分类体系.     

基于空间地理信息的政务信息资源整合初探 ——以国土空间规划为例

文章在探讨当前政务信息资源整合方面的问题的同时,对广西国土空间基础信息平台在数据服务和规划支撑方面的成果应用也进行介绍,提出以地理空间属性为核心的政务数据、服务等资源的整合模式。基于空间地理政务信息资源整合的初探成果,对发挥大数据视角下的地理空间信息服务政府社会治理智能化和构建智慧城市、智慧省区具有典型意义。     

基于地理信息服务平台的农业信息系统研建

当前农业地理信息管理系统在农业信息资源的有效统一管理和共享方面发挥着越来越重要的作用。本文主要讨论了如何在地理信息服务平台的支持下构建农业地理信息系统,从而加快系统建设步伐,减少财政投资,合理管理现有农业资源,为农业部门提供辅助规划和决策,加快农业现代化进程。     

基于滑动窗口的手机定位数据个体停留区域识别算法

手机的普及使手机定位数据成为分析个体时空行为特征的新兴重要数据源之一,并被逐渐应用到人口管理、城市规划、交通分析和流行病防控等众多领域的研究中。从手机定位数据中识别个体的停留区域是众多基于手机定位数据研究的重要基础环节。然而,当前常用的手机定位数据定位精度相对较低,且往往存在定位震荡和定位漂移导致的数据噪声,这些因素增加了从手机定位数据中识别停留区域的难度。为了提高从手机定位数据中识别个体停留区域的准确性,本研究结合个体行为的时空连续性,提出了一种基于滑动窗口的增长聚类算法。实验结果显示,相较常用的ST-DBSCAN算法和SMoT算法,对于采样时间间隔稀疏的手机定位数据,本研究提出的滑动窗口聚类算法在准确率方面的提升幅度最大可以达到35%。由于隐私问题,当前研究和应用中使用的大规模手机定位数据集中的时间分辨率往往较低,因此,本研究提出的滑动窗口聚类算法具有较为广泛的应用场景,可增强基于手机用户停留区域的众多研究结果的可靠性,为手机定位数据的广泛合理应用提供关键技术支撑。     

基于互联网的地理信息变化监测关键技术研究

针对目前地理空间信息变化更新体系存在投入大、时效性差等问题,提出了基于互联网的地理空间变化监测的技术体系,利用互联网本体大、实时性高等优点,设计了地理信息检索词典库和检索算法,实现了从海量互联网信息中提取地理信息变化监测信息,为地理空间信息的更新提供了有效的来源。     

基于多密度聚类算法的路网提取

随着GPS等定位系统的迅速发展,使得路网提取有了新的发展方向,然而目前利用浮动车GPS轨迹数据提取路网的方法层出不穷,但是提取效果却并不能尽如人意。本文将基于网格密度因子的多密度聚类算法引入路网提取,通过该方法对疑似特征点进行聚类来提取道路特征点,来构建道路几何网络,并通过对比分析取得了不错的实验结果。     

基于低频出租车轨迹的城市路网交叉口提取研究

出租车GPS轨迹数据获取成本低、周期短,且覆盖面广,具有实时性及大规模性,同时其包含大量的行车记录信息,对提取数字道路信息具有巨大贡献,适用于大范围城市交通路网信息的获取和快速更新。基于GPS轨迹数据进行交叉口提取是目前的研究热点,但现有研究方法大多适用于高频GPS数据,不能很好地提取稀疏区域的交叉口,难以适应出租车轨迹点采样频率低、定位精度低、噪声点多、数据分布不均匀的特性。因此,本文聚焦于城市路网的交叉口识别,为尽可能准确、全面地提取道路交叉口信息,兼顾密集与稀疏区域,提出了一种集成识别策略,分别在矢量空间和栅格空间,采用密度峰值聚类和数学形态学处理方法提取交叉口,并设计了一种融合机制探测交叉口,最后结合主成分分析法判断交叉口的真伪性,识别真实交叉口,并去除伪交叉口,从而得到基于低频出租车轨迹的城市道路交叉口。与已有的研究方法相比,本方法提取了更多的交叉口,并与遥感图像显示一致。本文提取结果准确率为92.23%、召回率为77.26%、F值为84.08%,很好地保证了交叉口的完整性和准确性,在智能交通系统中具有一定的应用价值。     

基于OSM的地表覆盖变化数据提取

2014年,中国研制出了2000年和2010年两期30 m分辨率的全球地表覆盖数据产品,为了保持该数据集的现势性,持续更新成为该领域关键问题。变化数据的快速收集是全球地表覆盖数据更新的核心,志愿者地理信息(volunteered geographic information,VGI)的兴起为解决此问题提供了一条新的途径。在目前VGI项目中,OpenStreetMap(OSM)具有数据丰富、现势性强等优点,可以作为全球地表覆盖数据更新的参考信息来源,然而OSM数据不能直接对应地表覆盖增量数据,因此,本文提出了一种基于OSM的地表覆盖增量数据提取方法。该方法首先以OSM定义的几何类型和属性数据作为分类依据,建立OSM数据到地表覆盖数据的转换规则;然后针对类型转换后数据存在的目标零散等问题,采用四叉树聚类方法对转换数据进行综合;继而对整合后的数据栅格化并与GlobeLand30数据进行叠加运算得到地表覆盖增量数据。最后以爱沙尼亚区域的OSM数据验证了本文方法的可行性。     

志愿者地理信息研究与应用初探

随着计算机技术与互联网技术、卫星定位技术、移动终端技术的发展,地理信息服务的模式正在发生改变,志愿者地理信息时代悄然而来。文章以志愿者地理信息的产生为索引,从数据的采集、处理、管理和质量控制等方面就国内外志愿者地理信息的研究与应用情况进行了回顾,讨论了目前志愿者地理信息存在的问题与发展趋势。     

基础地理信息数据在LBS应用中的信息提取与处理

通过分析LBS数据应用范围和基础地理信息数据的内容及特点,详细介绍了在LBS应用中基础地理信息数据内容可提取性及可整合性,确定了除所需的专题地理信息数据具体内容外,在LBS应用中城市、城际数据所需基础地理信息数据的比例尺、要素内容,以及不同比例尺数据的整合处理方案、要素提取与处理的方式与方法。这样对于位置服务的数据处理可以按照比较规范的方式、方法进行,也为盘活基础地理信息数据资源提供了较好的思路,更好地实现基础地理信息数据公众化服务。     

利用车辆轨迹数据提取道路网络的几何特征与精度分析

 电子地图数据是各种智能交通系统的基础数据,对方便人们交通出行、解决城市交通拥堵问题具有重要的意义。其中,道路网络数据又是电子地图的重要组成部分。传统的道路网络数据更新方法往往需要耗费大量人力物力,因此,从其他数据源中如遥感影像数据、LIDAR数据等提取道路网络的相关研究,已成为国内外的研究重点。车载定位设备的广泛应用使车辆轨迹数据的大量获取成为可能,轨迹数据是对车辆行驶路径的完整记录,同时也是道路网络几何特征的直接反映。当轨迹数据量足够大时,则可利用其构建路网,用于更新或修正现有地图上的路网空间信息。针对车辆轨迹数据的特点和道路网络的特性,本文提出一种细化的道路网络几何特征提取方法。车辆轨迹数据是矢量数据,将其转换为栅格数据后,就可采用图像细化的方法处理。图像细化可以在保持原图像拓扑结构不变的情况下,快速地提取出图像的中心像元,并且有效去除冗余信息。本文以上海陆家嘴的车辆轨迹数据为例进行了实验,结果表明,利用车辆轨迹数据构建路网不仅可行,而且简单、高效,取得了良好的效果。     

基于多光谱LiDAR数据的道路中心线提取

针对城市三维激光点云中,道路与地面高程相差小、激光反射强度相近使得道路提取困难;广场、停车场等地物的高程、反射强度与道路极为相近,容易产生错误提取的问题。本文设计了一种描述道路条带信息的局部二进制特征（Stripe Local Binary Feature, SLBF）,结合LiDAR数据中的三维信息和多光谱信息获得基于强度、密度和平坦度等统计特征（Statistics-Based Feature, SBF）,并采用随机森林分类器实现了机载点云中道路面点云和非道路面点云的有效提取。通过欧式聚类精化道路点云和迭代腐蚀边界细化中心线,进而获得矢量化的道路中心线。以Waddenzee区域的多光谱机载点云数据进行实验验证,道路中心线提取结果的完整度达到94.15%,准确度达到97.95%,精度达到92.28%。实验结果表明,该方法可以有效地提取道路中心线,同时由于设计的特征具有不变性,能够适用于城市和林间小路等各种环境。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物(如建筑物)的自动提取提供一个有价值的参考。