面向移动GIS的数据处理工具设计与实现

地理信息系统已逐渐向智能移动端延伸,桌面端使用的数据类型并不适用于移动端,切片数据和离线矢量数据可以用在移动端供用户观看、查询与分析。因此,本文设计了面向移动GIS的数据处理工具来快速批量生产移动端使用的数据。     

Spatial Data Infrastructure Requirements for Mobile Location Based Journey Planning

A growing number of services are now being offered over mobile devices. They typically combine positioning technology, wireless technology and spatial analysis methods applied to detailed geographical, time based data to offer services in support of time critical, spatial, mobile decision making. A collection of research issues need to be addressed in the successful delivery of such services that extend beyond issues of sophisticated network algorithms. Specifically, careful attention needs to be given to: (1) people and user environments; (2) access to networks; (3) policy, privacy and liability; (4) standards and interoperability; and (5) data quality. Spatial Data Infrastructure (SDI) is the collective term for these interconnected issues and has been a traditional area of research associated with geographic information science. In this paper the particular SDI requirements for the successful delivery of Location Based Services (LBS) are explored through the development of a prototype LBS for journey planning. The initial implementation and testing of this prototype has revealed that the SDI context is well suited as a framework within which to examine the related LBS issues. From a more technical perspective, the testing has revealed that data structure and the means by which large data sets are mined (in order to gather information to present to users) is critical to the success of timely information delivery over limited bandwidth media.     

利用手机定位数据的用户特征挖掘

目的 手机定位数据已经逐渐成为一类新兴的空间数据,可用于分析个体或大规模区域内群体的活动特征,服务于基于位置的服务和城市及交通规划等。提出了一种基于手机定位数据,结合区域内兴趣点(POI)、房产价格等,利用空间聚类及语义分析等手段,对用户特征进行分析和挖掘的方法。首先采用DBSCAN方法提取用户重点活动区域;其次,根据用户的活动规律假设对活动区域进行类别标注;最后引入自然语言处理方法对POI和楼盘描述信息进行词频分析。并结合区域内POI类别和房价信息推断用户可能的偏好特征及收入或消费能力等特征,对用户一个月的手机定位数据进行挖掘分析。结果表明,该方法对用户重点活动区域及个体喜好特征等能够进行较为有效的挖掘。     

多传感器与道路网数据用于汽车导航的研究

对车载导航系统中GPS接收机，车论计数器和电子罗盘传感器数据与导航电子地图所提供的道路网络数据进行了综合处理，建立了道路网络数据的网络拓扑关系，在此基础上提出了基于道路网络拓扑关系，利用GPS接收机，车轮计数器和电子罗盘传感器对汽车进行实时定位的算法。最后，对导航中汽车的定位误差进行了分析。实验证明，GPS接收机，车轮计数器和电子罗盘传感器与道路网络数据综合，在导航过程中能够补偿GPS信号技失，实时、高精度、高可靠性地确定汽车的位置。     

近区地形直接与间接影响的棱柱模型算法

基于Helmert第二压缩法进行边值解算时需要计算地形压缩对重力的直接影响和对（似）大地水准面的间接影响。计算近区直接、间接影响的传统积分算法仍是二重积分形式。该算法以网格中心点处的积分核作为网格积分核的平均值的计算模式在一定程度上引入了近似误差。另外,直接、间接影响的传统积分算法在中央区存在奇异性,需单独计算中央网格地形影响,因而增加了计算的复杂性。为此,本文推导了近区地形直接、间接影响的棱柱模型公式,一方面提高了地形影响的计算精度;另一方面中央区不存在奇异性,从而简化了计算过程。为避免棱柱模型存在的平面近似误差,可使用顾及地球曲率的棱柱模型算法计算地形影响。最后通过试验得出结论,在（似）大地水准面精度要求较高的应用中,应尽量使用顾及地球曲率的棱柱模型算法计算地形影响。     

基于改进滑动窗口算法的手机定位数据用户驻留区域识别

针对手机定位数据分析过程中存在的噪声数据处理不佳、用户路径信息丢失、参数适宜性差等问题,提出基于改进滑动窗口的手机定位数据用户驻留区域识别方法.首先讨论了驻留区域识别过程中噪声信息处理与参数自适应等难点;其次通过样本拟合方法,提出出行范围相关的距离阈值计算方法,对经典滑动窗口算法进行改进,生成位置点聚簇结果;最后对通过...     

一种基于位置的移动服务系统的设计与实现

基于位置的移动服务需要设计高效、稳定和可扩展的体系结构与开发方式,提出了一种基于Web服务的LBS体系结构(WS-LBS),并设计了WS-LBS系统框架,实现了空间信息服务的构建与发布机制,扩展了终端用户,实现了一个WS-LBS原型系统。     

地形直接、间接影响的中央区棱柱模型

地形影响的积分算法在中央区存在奇异性,为避免奇异问题可将中央区地形近似为与计算点等高的圆柱体。基于此,提出使用更接近实际网格地形的棱柱模型计算地形影响,并通过推导给出了中央区直接、间接影响的棱柱模型算法公式。当地形网格较小时,棱柱模型与圆柱模型计算的中央区直接影响的差异为正;当地形网格较大时差异为负,但对于中央区间接影响,棱柱模型与圆柱模型计算结果的差异总为负值。当地形高分别取1 000、2 000和3 000 m时,棱柱模型与圆柱模型计算的直接影响差异的极值分别约为±0.3、±0.5和±0.8 m Gal,而间接影响差异的极值分别约为-0.02、-0.12和-0.27 cm。对于高精度的应用需求,当区域海拔较高时建议采用本文提出的更符合实际地形的棱柱模型计算中央区直接、间接影响。     

GPS/GLONASS组合导航不确定度评定的稳健加权融合算法

针对卫星导航系统在实际测量中存在大量野值的情况,利用M估计计算各系统污染分布统计特性,应用不确定度评定分配权值并进行融合。通过实例分析该法在模型及算法选择上均具有优越性。     

A GIS‐Based Procedure for Downscaling Climate Data for West Africa

Local studies aimed at assessing the impact of climate variability on crop yield at the individual farm level require the use of weather and climate data. These are often collected at points known as meteorological stations. In West Africa, meteorological stations are sparsely distributed and as a result, are often unable to satisfy the data requirements for such studies. One major problem arising from this is how to estimate values for locations where primary data is not available. General Circulation Models (GCMs) have recently been deployed for weather forecasting and climate change projections but the resolution of their outputs is low requiring downscaling. This article describes a GIS‐based procedure for downscaling GCMs’ outputs for use in studies assessing the impacts of climate variability on crop yield at the farm level. The procedure is implemented with the Hadley Centre's GCM (HadCM2) data, although any other GCM can be used. Results in this study show that the model works best when representing drier months as compared to wet months in all three domains tested. For example, it estimated the rainfall for January (the driest month) better than that of July which is the peak of the rainy season in West Africa. There is also a north‐south pattern influencing the accuracy of estimated rainfall distribution, with stations in the south better represented than those in the north. For the greater part of West Africa where similar climatic conditions persist as in Nigeria, this procedure can be considered suitable for interpolation and downscaling.     

车载LiDAR点云混合索引新方法

以车载LiDAR点云数据为研究对象,为提高点云数据的组织与管理效率,提出了一种全局KD树与局部八叉树相结合的混合空间索引结构—KD-OcTree。全局KD树通过分辨器、分割平面的确定,重构点云之间的邻域关系,确保索引结构的整体平衡; 在其叶子节点再构造二级索引结构—局部八叉树,避免了单一八叉树结构点云分布不均衡、树结构深度过大、出现大量无点空间等现象。以3个真实场景数据为测试数据进行试验和对比分析,结果表明,KD-OcTree混合索引不仅能够提高索引构建、邻域搜索的速度,还对分类可靠性产生一定影响。     

移动轨迹数据可视化方法总结

作为移动社交网络的主体,人们移动带来的位置轨迹不仅记录了人的行为历史,也记录了人与社会的交互活动信息。移动社交网络中位置轨迹数据的分析与利用为解决城市问题提供了一种新的思路。本文概述了轨迹数据可视分析中的几种方法,总结了轨迹数据可视分析研究中存在的问题和面临的挑战。     

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。     

基于移动通信网络无线定位技术的原理及应用

无线电定位技术有着广泛的应用前景 ,也是未来第三代移动通信的一个支撑技术。本文介绍了基于移动通信网络无线定位的原理和技术 ,分析了在移动通信系统内实现移动台精确定位的主要技术难点和提高精度的对策     

NOAA气象卫星AVHRR1A.5数据集的定位处理研究

本文主要研究对异于NOAAAVHRR1B数据集的NOAAAVHRR1A.5数据集的定位,提出了非地标导航的定位处理方法。并在大量实验的基础上指出,从原始数据图像到等经纬度投影图的纠正过程中不宜采用间接的多项式拟合法。     

面向位置服务的室内空间数据模型研究

室内空间是当前位置服务的新领域,本文围绕位置服务中室内空间建模的全方位需求,比较分析了三类室内空间数据模型的优缺点与适用范围。在此基础上,探讨了一种基于面向对象的室内空间模型框架,集成了室内对象的几何、拓扑和语义信息,可为个性化、智能化位置服务提供数据支撑。     

基于位置数据和POI的聚类方法

提出了一种基于自适应迭代的空间聚类方法,以探索城市空间设施与人们出行行为的内在关系。基于位置数据和POI,先将微博数据进行格网化,转化为连续的格网数据;再利用自适应迭代的聚类方法和相关性分析探索微博的空间分布和城市公共服务设施的时间活跃度。实验结果表明,微博数据和服务设施之间具有较强的相关性,并从大数据分析角度为城市规划布局的优化提供了辅助决策;但将其应用到实际规划中还有待进一步验证和完善。     

公路养护信息异构数据同步工具开发与应用

从公路养护数据管理现状出发,研究了公路养护信息多源异构数据的自动同步工具,建立了各业务系统之间的数据同步桥梁;实现了多源异构公路养护数据横向和纵向的互联互通,解决了养护数据孤岛问题,提升了公路养护的核心竞争力。研究成果还能向其他行业推广,应用前景广阔。     

面向基础测绘的空间数据版本管理工具研发

以ESRI公司的空间数据库服务端产品ArcSDE为平台,利用ArcEngine开发组件,讨论了版本管理技术在基础测绘空间管理中的应用原理、模式、方法及其设计与实现过程,最后给出了软件开发的界面及其主要功能。