面状实体增量信息提取过程中变化类型自动检测方法

为解决空间数据库增量更新过程中空间实体变化类型识别困难、判别方法复杂度高、判别因子冗余度高以及识别过程自动化程度低等问题,提出一种基于实体特征匹配模型的面状实体变化类型检测方法。该方法在新旧版本面状空间数据库增量实体集合基础上,构建实体变化类型评判规则,设计并集成面状要素属性及几何特征算子,对单一面状实体9种变化类型进行检测和提取,最大限度地降低判别算法复杂度和判别因子冗余度,实现面状实体增量信息提取过程中变化类型的判别、提取、入库,以及判别过程与增量实体提取过程的紧密联系和有机耦合。     

小比例尺多尺度居民地面/面目标几何不一致性探测方法

不一致性探测是多源空间数据集成与融合、空间数据变化检测与更新、多尺度地理信息数据一致性维护的重要环节。居民地作为现实世界中变化最活跃的地理要素之一,其在多尺度地理信息数据库中表现出来的几何不一致性问题十分突出。在分析多尺度居民地面/面目标几何不一致性根源的基础上,将多尺度居民地面/面目标几何不一致分为实体表达状态不一致和实体表达形态不一致。提出了利用实体表达状态差异、空间位置差异、形状差异、大小差异以及面积叠置率探测多尺度同名面状居民地几何不一致性的方法,并给出了具体的实验步骤。实验结果表明,该方法能够识别出不同尺度数据中存在几何不一致性的同名面状居民地,不一致性探测结果可以作为多尺度居民地面/面目标几何一致性处理的依据。     

地理时空三向聚类分析方法的构建与实践

随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明：① 三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;② 面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于：根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③ 三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应。最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践。     

对地理信息分类编码的认识与思考

面向GIS的地理信息分类编码是在概念水平上解决空间信息分层组织与属性数据库结构设计的重要方法。该文从地理实体、地理数据与地理信息概念角度 ,探讨地理信息分类编码对象的本质特征 ;简要分析大多数商品化GIS软件中属性数据的表达方式 ,指出地理信息分类编码实质上是从GIS数据组织的概念层次上对属性信息的分类分级 ;提出地理信息分类粒度概念 ,并建立地理信息分类模型 ,列举了在不同视图下的粗粒地理信息分类方案和代码用途 ;提出并讨论地理信息分类编码尚待进一步研究的问题 ,以及国内长期以来难以形成地理信息分类标准的原因。     

对地理信息分类编码的认识与思考

面向GIS的地理信息分类编码是在概念水平上解决空间信息分层组织与属性数据库结构设计的重要方法，该文从地理实体，地理数据与地理信息概念角度，探讨地理信息分类编码对象的本质特征；简要分析大多数商品化GIS软件中属性数据的表达方式，指出地理信息分类编码实质上是从GIS数据组织的概念层次上对属性信息的分类分级；提出地理信息分类粒度概念，并建立地理信息分类模型。列举了在不同视图下的粗粒地理信息分类方案和代码用途；提出并讨论地理信息分类编码尚待进一步研究的问题，以及国内长期以来难以形成地理信息分类标准的原因。     

一种面要素语义位置的GeoSOT网格定位方法

为解决传统地图查询方法中对复杂地址对象难以定位的问题,该文面向地理网格的时空大数据分析需求,结合面要素特点与语义分析,提出一种面要素语义位置的GeoSOT网格定位方法。首先通过最小外包矩形(Minimum Bounding Rectangle,MBR)将面要素以九宫格形式分割成9个区块,单独计算各区块的网格编码集合;然后提取位置语句中的名称与空间关系,根据具体情境进行直接查询,或利用网格编码计算目标位置;最后根据语义考虑是否对编码结果做差集运算,从而得到目标的GeoSOT网格定位范围。实验表明,对比现有的地图服务,该方法能够实现语境更加复杂的位置定位,具有可行性和有效性,其提供的未知要素推理定位方法能够有效补充、扩展原有的面要素数据集,可为后续针对面状区域的时空大数据分析提供网格化的数据资源。     

多源在线地理编码与地名检索服务聚合方法

对于不同区域、类别的地名地址文本数据,各互联网地图平台提供的在线地理编码与地名检索服务质量参差不齐,用户无法快捷获取地名地址空间化最优结果。该文提出一种基于国内3种主流地图平台的多源在线地理编码与地名检索服务聚合方法,包括数据预处理、最小行政区划提取、地理编码与地名检索服务定位结果获取、最优定位结果选取等内容。以四川省3个地区4类兴趣点作为样本数据,设计了16种地名地址空间化实验,从匹配率、定位精度两方面比较分析各实验结果优劣。结果表明,该文方法显著提升了地名地址空间化质量,具有普适性;相对于单平台地理编码服务,精确匹配率增加了14%～61%,定位精度≤50m的比例增加了15%～43%;定位质量提升幅度与实验数据地址质量呈负相关。     

广义多维云模型及在空间聚类中的应用

传统的空间聚类方法难于脱离"硬划分"的束缚,且不能有效描述空间对象的复杂特征.一维云模型无法准确反映现实世界的多属性特征.简单的数据融合丢失了空间对象的必要信息.标准二维云模型克服了一维云的不足,但是在模拟复杂地理现象的非齐性和非对称性方面显得捉襟见肘.基于以上考虑,提出了广义多维云模型,以分段特性来体现空间对象的综合特征,并推导出模型的数学表达式.在实证研究的基础上,从空间聚类的隶属程度空间分布特征、与模糊C均值的对比研究及与住宅地价的耦合分析三个视角,详实解读了聚类结果.分析发现,广义多维云模型更能体现空间对象的综合特征,空间聚类结果能够反映出空间分布的潜在信息.更为准确的实现了复杂情况下的空间划分.该模型在刻画地理现象中更为合理,但由于地理实体的空间作用极其复杂.建立模型是一项既具体又充满挑战的任务.     

基于图聚类神经网络的江西省山洪灾害危险性区划研究

目前山洪灾害区划中常用的传统聚类方法大多仅考虑区划基础空间单元的属性特征,很少考虑基础空间单元的结构信息。该文同时考虑区划基础空间单元的属性和结构特征,提出基于图聚类神经网络的山洪灾害危险性区划方法,以江西省小流域为区划的基础空间单元,构建图聚类神经网络模型,根据聚类有效性指标确定最佳聚类数,并通过碎屑图斑合并获得16个山洪灾害危险性同质性区域,最后利用地理探测器和江西省历史山洪灾害点数据对区划结果进行验证和评价。结果显示：基于图聚类神经网络模型的江西省山洪灾害危险性区划结果与历史山洪灾害点的地理探测器q值达0.792,比传统的K-means和Ward聚类方法分别提高了0.386和0.104,能较好地刻画江西省山洪灾害危险性的空间分异格局。通过融合属性和结构特征有助于提升区划效果,可为江西省市县级政府部门制定因地制宜的山洪灾害防治管理措施提供辅助决策,同时也可为其他自然地理区划提供新的方法参考。     

地理国情分类区划模型构建及实证研究——以河南省为例

地理国情分类区划是认知和分析地理国情的有效途径,是研究认识地理国情类型特征、组合及其演变趋势的区域差异和地理国情空间分异的基础。本文通过对地理国情普查的基本统计数据进行分析,制定了地理国情分类区划的指标体系;基于多维尺度分析和聚类分析,构建了地理国情分类区划模型。选择河南省地理国情普查数据,对其进行分类区划实验。通过对地理国情数据进行多维尺度分析,根据分析的可视化结果,可直观地确定地理国情的分类区划数,并将此设置为初始的聚类数;在此基础上进行k均值聚类,可实现河南省地理国情的分类区划,通过对各聚类簇中指标数据特征进行分析,并根据各聚类簇中心对区划各类型进行定义和解释,最后对聚类结果进行空间化表达。结果表明：河南省地理国情可划分为指标数据极值区、指标数据低值区、指标数据中值区和指标数据高值区4类,且根据空间集聚性分析,可判断分类区划的空间集聚效应显著,各区划类型间相互包容和渗透,集聚呈4条西南?东北的条状带。该项工作可为统筹地理国情与区域可持续发展,制定切实可行的区域发展政策提供科学依据。     

基于小波变换和混合熵编码的山区格网DEM数据压缩

用信息论的观点对山区格网DEM数据进行了分析,发现山区DEM数据具有信息熵高、冗余度低的特点,从而导致了无损压缩方法——熵编码对其进行压缩的压缩比低。为了实现对DEM数据高效、高精度的压缩,笔者提出利用具有线性相位的双正交小波变换以及混合熵编码方法(Huffman编码加游程编码)对山区格网DEM数据进行压缩。实验结果表明,该方法在基本不损失DEM数据精度的情况下,可获得比无损压缩方法高得多的压缩比。     

A discrete global grid system for earth system modeling

To support Earth system modeling, we propose a discrete global grid system that expresses multi-resolution spatial data. Specifically, a unified coding model that expresses a grid of nodes, edges, and cells is constructed for a triangular discrete global grid system. To fulfill the requirements of practical applications, we design a code-based topological query method for this grid system and an algorithm to transform between grid codes and geographic coordinates. We evaluate the Global Finite Volume Community Ocean Model (Global-FVCOM) on the triangular discrete global grid system in the proposed uniform coding model. The ocean tidal waves simulated by the Global-FVCOM running on the coded grid are then compared with results obtained using a traditional irregular spherical grid system, and the results display comparable accuracy. The uniform coding model proposed in this paper provides a triangular discrete global grid system that can represent multi-resolution spatial data and can be used in Earth system models. This unified coding model can also be applied to the geographic coordinate system made up of latitudes and longitudes, as well as diamond and hexagonal grids.     

GTP模型中对角线引入的最小顶点标识(SVID)法

对角线是解决GTP模型平面剖切时产生空洞现象而引入的辅助构模元素。该文在分析GTP组成要素及对角线作用的基础上,提出了一种对角线的引入方法——最小顶点标识(SVID)法;并基于QuaPA编码原理论述了GTP顶点ID的编码步骤,给出了GTP模型引入对角线后在地质体三维平面剖切显示中的应用。     

空间编码QuaPA方法的改进与实验

空间编码是GIS与全球空间数据组织与共享的重要基础。针对QuaPA编码方法进行三维与全球空间编码时存在数据冗余和象限二义性问题,采用双Morton编码和象限标识后置方式进行改进,提出QuaPA 方法。介绍QuaPA 编码步骤及其反演原理,并以中国及邻区地表及地下10 km2、0 km以浅的三维球壳空间网格划分为例,分别进行了球壳网格的QuaPA和QuaPA 编码实验。实验表明,QuaPA 编码解决了象限二义性问题,缩短了编码长度,节省了存储空间。     

基于全天空极光图像方向能量表征方法的极光事件分类

针对基于全天空极光图像的极光事件自动分类问题,提出一种基于方向能量二元编码重组表征的自动分类方法。首先,通过对多个方向上能量分解来描述极光事件中的局部纹理和各个方向上的运动信息,并且结合分块策略获得极光事件的全局形态信息;然后,借鉴一种二元编码重组的方式对多个方向能量进行融合,从而使得极光事件的表征具有同时表征局部纹理、全局形态和运动信息的能力。该表征方法完全不依赖于极光事件的长度,可用于表征不同持续时间的极光事件,并且不需要复杂的训练过程。利用最近邻和支撑向量机分类器分别对从中国北极黄河站拍摄到的极光图像中挑选的特定极光事件进行自动分类,结果表明,与其他两种典型的动态纹理描述方法相比,本文所提出的表征方法结合最近邻分类器,得到了最好的分类效果,能有效用于极光事件的分析,为海量数据中的极光事件自动分类提供了一种新方法。     

基于加速遗传算法的投影寻踪模型在水质评价中的应用研究

提出将改进的实码加速遗传算法(RAGA)与投影寻踪评价模型(PPE)相结合,同时优化多维参数(投影方向),建立了多元数据分类与评价模型。对长春南湖水的营养状态做出了评价,取得满意效果,为水质分析与评价提供一种新的方法与思路。     

移动GIS中GML数据压缩技术研究

目前利用GML实现多源异构移动GIS空间数据资源整合时,存在数据压缩的"瓶颈"问题。在分析移动计算环境中GML数据压缩特性(语义同构、时空拓扑特性保持以及自适应网络流量动态调整压缩结构)的基础上,利用语义编码构造整体空间,并通过语义空间聚类与小波变换分析,构建移动GIS中GML数据压缩模型。实验表明:该压缩模型在压缩比、直接读取压缩数据以及在无线网络上传输压缩数据3方面均具有较好的性能,对移动GIS数据共享集成的理论与技术研究具有一定的参考价值。     

上海市基础地理要素编码标准编制研究

对以城市道路和街坊为核心的基础地理要素编码方法进行研究,克服了传统的城市基础地理要素编码方法中因人为因素造成编码在唯一性、扩展性和稳定性方面的缺陷,提出将编码内容与地理要素的地理位置相关联,且充分体现唯一性、扩展性和稳定性的网格化城市基础地理要素编码方法。由该方法编制的覆盖上海全市的基础地理要素编码可供上海城市规划、建设与管理使用。同时为促进上海空间基础地理信息的共享和交换,推动城市GIS的开发利用创造条件。     

球体退化八叉树网格编码与解码研究

球面离散网格只进行地球表面剖分,而球体退化八叉树网格(SDOG)可对整个球体空间进行多层次连续的三维递归剖分,且网格大小均匀、变形稳定,适合作为全球三维空间基础框架.该文研究SDOG的编码与解码问题,剖析了SDOG网格编码的原理,提出两种网格编码方法,即单层次退化Z曲线填充编码(SDZ)和多层次退化Z曲线填充编码(MDZ),设计了相应的编码与解码算法.通过实验比较了SDZ、MDZ和QuaPA主码在编码效率、解码效率及编码长度方面的差异,结果表明MDZ是一种优异的多分辨率动态网格编码方法,可服务于基于SDOG的全球三维空间基础框架.     

基于扎根理论的节事场所依赖维度探索性研究——以2011西安世界园艺博览会为例

场所依赖(place attachment)探讨的是个人对充满意义的特定场所产生的某种认知或感情的联系。作为一项探索性研究,以2011西安世界园艺博览会为案例,采用质性研究方法,通过参与观察和深度访谈等手段获取研究资料,运用扎根理论深入分析游客的活动特征和情感态度,研究游客的节事场所依赖特征。在此基础上挖掘和提炼节事场所依赖的维度,最终构建一个由个体、社会、场所和节事4个维度构成的节事场所依赖PSPE概念模型,为节事场所依赖的定量研究打下基础。