一种空间权重矩阵的优化方法

在地理学空间自相关的分析中,权重矩阵对整个分析结果有着较大影响。常见的权重矩阵,例如车矩阵、皇后矩阵、距离权重矩阵和k-邻近矩阵,都有各自的优势和缺点。提出了一种基于长度面积比例的空间权重矩阵（ratio of length and area,RLA）,并以近年来危害最大的几种传染病之一——病毒性肝炎在中国大陆各省份的发病率为例进行了实验分析。实验结果表明,RLA矩阵能够很好地实现空间权重矩阵的基本功能,是常见的车矩阵的一种更为广义的定义,并且可以更加自由地实现空间自相关的分析。利用本空间权重矩阵能够更好地模拟不同地理单元之间的邻接关系,为流行病的预防提供支持。     

利用多等级相关性反馈进行空间场景匹配

现有的空间场景匹配方法利用低级描述子（如局部几何形状描述子、方向、拓扑）或其组成的简单二元空间关系建立模型来试图满足用户的描述需求,缺乏对用户级主观概念的反馈机制。将用户反馈机制应用到空间场景匹配过程中,以研究机器在学习用户需求后对空间场景匹配的影响。在运算过程中,用户对匹配结果进行相关度评估并反馈给模型,模型根据反馈结果动态地更新检索参数权重以模拟用户的主观感知,从而使得调整后的匹配运算更加贴近用户需求。通过进行用户调查及分析特征向量权重的收敛情况验证了此方法的有效性和效率,实验结果表明,根据用户反馈进行空间场景匹配具有很高的用户主观性强度,用户只需进行2~3次的反馈就能得到较为满意的结果,空间场景的匹配结果更符合人的空间认知。     

北京市出租车载客热点路段挖掘及分析

从出租车轨迹数据中挖掘载客热点路段,能够为城市交通道路的规划和出租车的运营管理提供重要依据。以北京市出租车原始轨迹数据为基础,设计并建立了出租车载客行驶的载客数据模型,利用该模型对相似的载客轨迹信息进行了挖掘,结合时空信息提取并分析了不同时段的热点路段。通过北京市交通发展年度报告验证了该模型和挖掘方法的正确性和有效性。     

复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析

借助物理场的理论方法识别城市热点区域的空间分布特征,进一步从复杂网络的视角可视化分析热点区域之间的空间交互.结果显示:节假日和工作日热点区域空间分布特征显著不同,其驱动机制主要是居民不同时间的出行需求差异.城市热点区域在空间联系方面表现出基于区域功能互补的抱团现象,并且热点区域空间交互网络满足小世界效应和无标度特征.     

基于GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法

针对目前GPS浮动车采集交通信息的路段划分方法大多忽略交叉口不同行驶方向车流运行条件的差别,且假设路段不同位置的交通状态均衡,从而导致交通信息质量偏低,无法有效满足交通状态判别和车辆动态导航系统数据需求的问题,设计了能够区分车流不同行驶方向统计交通数据的方向路段划分方法与区分路段不同位置统计交通数据的子路段划分方法,以便从路网空间数据结构方面改善交通状态判别和车辆动态导航系统的信息基础。     

空间权重矩阵对空间自相关的影响分析——以我国肾综合征出血热疾病为例

应用空间自相关统计方法,分析了2008年我国肾综合征出血热（HFRS）发病率的空间分布。采用多种权重度量计算了全局和局部两种相关性指数,分析了自相关数值对空间权重矩阵的依赖性。分析结果表明：①空间距离矩阵比空间邻接矩阵能更好地度量HFRS的空间分布;②使用空间距离矩阵时,当距离阈值500km〈δ〈800km时,全国发病率数据显示出显著的空间自相关性;③从局域上看,吉林省高值显著聚集,新疆、西藏、青海、广西和海南省自身低值被高值包围聚集显著。     

城市交通热点区域识别及空间交互分析

出租车载客数据可以用于研究居民的出行特征,提取城市的交通热点区域,但对城市交通热点区域的交互关系研究相对较少。本文以纽约市的出租车行程记录数据为数据源,利用交通小区划分结合出租车载客数据提取城市交通热点区域,基于复杂网络的方法对不同日期类型和天气情况的城市交通热点区域空间交互网络进行研究并进行社区发现。结果表明,热点区域受城市核心区的影响而聚集在核心区域周围,城市内社区的形成可以克服地形和行政区域等因素的影响。研究结论有望为城市规划、城市交通管理、出租车调度、以及人们的出行等提供信息参考。     

基于ArcEngine的空间权重矩阵的实现与应用

针对ArcGIS的空间分析能力,利用ArcEngine组件设计了面向空间离散点和区域多边形空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对郑州市GDP数据构建了两种空间权重矩阵,并进行了空间相关性分析。     

基于多目标遗传算法的空间优化选址方法研究

将空间信息与Pareto多目标遗传算法相结合可解决具有多个相互制约目标准则的GIS选址问题。以NSGA-Ⅱ算法为基本算法,以空间选址涉及的服务人口密度、交通成本、道路可达性等因素定义多个目标函数,通过表达空间相互作用的权重矩阵将空间信息融合在NSGA-Ⅱ中,形成GIS空间对象的多目标优化选址算法流程,并以山东省10个流行病监控点最优位置的选址为案例进行对比分析。实际应用表明,与普通遗传算法、普通NSGA-Ⅱ算法相比,融合空间信息的多目标遗传算法可有效解决复杂的空间优化选址问题,不仅可以收敛到Pareto最优集,而且解集的分布性更好,算法也具有很好的稳定性。     

基于布尔矩阵的空间关联规则提取方法研究

空间关联规则是空间数据挖掘(SDM)中的重要内容之一。由于空间数据的复杂性,传统的空间关联规则挖掘方法主要是将空间数据库变换为非空间数据库,通过挖掘算法挖掘空间关联规则。目前,Apriori算法是关联规则挖掘中使用最为普遍的算法,但是,由于该算法在关联规则提取过程中需要多次扫描数据库,并且产生冗余的候选项集,因此,在执行大型数据库的关联规则挖掘时,具有效率低下的缺陷。本文基于Apriori算法提出了基于布尔矩阵的空间关联规则挖掘算法,并以挖掘福建省厦门市土地覆盖现状与地形特征因子的空间关联关系作为试验案例,对比Apriori算法的提取结果与提取效率,结果表明:该算法不仅减少了扫描数据库的次数,而且减少了冗余候选项集的产生,提高了空间关联规则的提取效率。     

利用共享单车大数据的城市骑行热点范围提取

共享单车成为市民出行不可或缺的一种代步方式,也对城市交通运行管理和规划发展带来压力和挑战。本文利用Python程序获取了2017年9月20日ofo单车的全天候位置数据,通过Arc GIS传统分析工具进行了西安市用户骑行行为的时空间特征分析,提取了用户出行OD模型及城市骑行热点路段。结果发现,在城市轨道交通、城市产业分配、医院学校分布及时间维度的影响下,骑行存在不同空间特征。基于大数据分析提取热点,利用可视化表达数据集合与相关城市数据集综合分析,可为集中规划非机动车设施、更好地优化城市空间布局提供新思路。     

基于空间数据引擎的城市园林绿化空间数据组织

城市园林绿化,具有数量庞大、种类繁多、覆盖范围广等特点,为城市绿化日常管理工作增加了难度。合理、高效地组织城市绿化空间数据,是城市园林绿化数字化管理的关键与核心。本文提出了以Arc SDE空间数据引擎为基础,分析城市园林绿化数据特点,制定绿化数据结构,采用分层方式管理绿化数据,实现园林绿化要素的一张图管理。实践验证表明,此方案具有较好的可行性与实用性,可为园林绿化管理提供精确的空间位置服务,提高工作效率。     

空间剖分提取山顶点的方法

山顶点作为重要的地形特征要素,其提取方法一直是数字地形分析的重要研究内容之一。此处将水文模拟提取归结为空间剖分的一种,将山顶控制范围作为山顶提取的空间分布约束条件,提出一种基于空间剖分原理的山顶点提取方法。该方法根据山顶地形形态特征,分别通过水文模拟分析、等高线剖分来获取山顶影响区域与候选控制范围,通过确定山顶适宜控制范围来提取山顶点。以开县地区作为实验样区,通过该方法所得山顶点空间分布结果合理,符合传统山顶认知和地形形态特征。     

利用层次空间推理进行城市空间信息多级网格划分

提出了城市基本单元网格的概念,并对其划分原则进行了探讨。采用层次空间推理理论,设计了城市单元网格划分算法。实验结果表明,采用城市基本单元网格作为社会经济信息采集的基础,能通过基本单元网格的聚合得到不同层次的多级网格,从而实现社会经济信息的共享。     

基于规则集的城市空间扩展监测研究

以陕西省咸阳市秦都区与渭城区为研究区域,利用1997年、2004年、2012年高分辨率影像数据和1999年、2001年、2006年、2008年、2010年的Landsat卫星影像数据,建立了监测城市空间扩展的多重规则集;并按照规则集获得了监测年份的城市空间扩展信息。     

基于空间语义角色的自然语言空间概念提取

根据空间信息的特点,从定义的空间语义角色入手,通过语义角色标注、短语识别以及概念模式匹配等手段,具体分析了自然语言中的空间实体、实体间空间关系以及空间过程的表达与提取方法。     

基于矢量数据的城市建成区范围提取方法

城市建成区在城市规划中具有重要的研究价值,目前建成区的提取方法局限在"两证一书"和遥感技术提取。基于此,依据城市建成区概念核心要求,本文提出了一种基于矢量数据的城市建成区范围提取方法,为城市建成区范围提取探索新思路。试验以1:5万的矢量基础地理数据为例,对经过预处理后的城市面状居民地要素进行基于密度的聚类分析,将密度较大的居民地地区作为建成区主体部分,并经过膨胀和腐蚀等栅格处理得到模板。使用模板得到用于表示城市建成区范围的新居民地要素,经过基于TIN的边界提取和优化,得到最终的城市建成区范围。     

基于空间聚类的城镇土地定级方法研究

分析了多因素综合评定法、级差收益测算法等城镇土地定级方法的不足,提出了基于空间聚类的地价分区定级法的主要思想和主要步骤,并以石狮市土地定级为例,验证了此方法。     

面向对象的城市水体信息提取方法

以北碚主城区为研究区域,利用面向对象方法对高分辨率遥感影像的水体进行提取,首先对QuickBird卫星影像进行分辨率融合,然后充分利用影像的光谱信息、拓扑关系、形状特征、大小信息等构建知识库进行分类。实验表明,该分类方法消除单纯利用光谱信息的缺陷,提高了分类精度。     

基于GIS城镇扩展的空间格局分析

以城镇扩展为核心内容的城市土地利用/土地覆盖变化已经成为目前国内土地利用/土地覆盖变化(LUCC)研究的热点.基于某地2002年至2007年土地利用数据,提取城镇用地信息,利用全局和局部空间关联模型,分析了区域城镇扩展的空间分布特征,得出了相关研究成果.