基于子空间聚类算法的时空轨迹聚类

已有的时空轨迹聚类方法一般以整条轨迹作为聚类单元,聚类效果较低且不能识别轨迹局部特征;另一种轨迹聚类方法是以划分后轨迹段为聚类单元,算法效率较低且不能很好地支持多属性聚类。该文提出基于子空间聚类算法的时空轨迹聚类。首先引入数据归约的思想,将轨迹进行离散化处理,再运用CLIQUE算法对离散化后的轨迹段进行聚类。实验结果表明,此轨迹聚类方法具有较高的伸缩性,能有效地处理多维轨迹数据并识别轨迹的局部聚类特征,能揭示时空轨迹在不同子空间的运动规律。     

一种基于数学形态学的沟壑密度提取算法

沟壑密度是反映地表破碎程度的重要因子 ,在土壤侵蚀、地貌演变等研究中有重要作用。本文介绍基于数学形态学的沟壑密度提取算法 ,从TM影像中提取沟谷线信息 ,从而有效地解决了土壤侵蚀评价中下垫面表征因子提取问题。并以黄河流域某小流域沟壑密度的计算作了实例验证。     

一种基于数学形态学的沟旧社会密度提取算法

沟旧社会密度是反映地表破碎程度的重要因子，在土壤侵蚀、地貌演变等研究中有重要作用，本文介绍基于数学形态学的沟旧社会密度提取算法，从TM影像中提取沟谷线信息，从而有效地解决了土壤侵蚀评价中下垫面表征因子提取问题，并以黄河流域某小流域沟旧社会密度的计算作了实例验证。     

一种基于劳动密集度的剩余劳动力资源聚类方法

基于劳动力市场系列指标,设计劳动力密度估计、数据块耦合、数据聚簇中心提取和分布式归集等过程,对新疆华凌贸易市场进行劳动力资源的密度聚类和链路预测。结果表明:(1)劳动力资源的高效链路改良率与劳动力资源冗余度呈正向促进关系。(2)劳动力链路数量较多,不能直接等同于现行劳动力资源冗余度高,但"链路改良率"数量多,意味着劳动力资源冗余大。(3)新型高效的劳动力仿真链路意味着产生新型劳动力市场的潜力。(4)通过仿真增加劳动力节点,可以检测劳动力资源的可改良链路情况和劳动力迁入趋势。因此,该劳动力密度聚类方法在链路预测的结论准确性、精准匹配度、效能仿真和环境适应性等方面能够扩大数字化集成的优势。     

一种基于GridGIS的空间负载平衡算法

空间数据的广泛应用需要高效的架构来管理,以增加空间数据的可用性.网格地理信息系统(GridGIS)支持快速的空间数据检索,允许用户在任何地方随时透明地访问数据,容易引起空间负载失衡.该文提出一种基于GridGIS的空间负载平衡算法-TLB-Chord,采用动态负载平衡思想,使用基于Chord算法的树结构,实现了一个空间负载平衡模拟系统,展示了TLB-Chord在GridGIS中更加适用于空间数据.     

基于小波变换的栅格数据聚类

为了提高K均值聚类算法的质量与收敛速度,提出一种基于小波变换的栅格数据聚类新算法。该算法利用小波分析塔式算法得到的顶层栅格数据,既较好地保留原始数据的特征信息,又大幅减小了数据量,在保证聚类质量前提下,提高了算法的收敛速度;针对分解后的低频数据应用K均值算法,得到后续迭代所需的聚类中心初值,避免了初值选择的盲目性。试验表明,该算法具有计算效率高、稳定性好、聚类质量有保证等优点。     

基于改进DBSCAN空间聚类算法的北京市人工智能产业集聚格局研究

企业作为产业的重要主体,其发展直接表征着产业的发展,企业的空间格局对产业的发展及资源配置具有重要的引导意义。本文基于北京市工商注册在业的人工智能企业数据,提取企业注册地址并转化为地理位置信息,通过改进有噪声的应用背景下的基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）,分析北京市细粒度层级下人工智能产业集聚在全市域的空间分布格局特征。在DBSCAN算法改进方面,首先调整Minpts参数为企业注册资本总额与企业数量2个维度,企业数量大于5家且注册资本总额大于一定数额,为形成产业集聚区的2个必要条件;其次提取簇内位于边界的企业位置点作为集聚区地理边界点,将边界点连线并绘制形成人工智能产业集聚区。本文重点分析了企业注册资本和地理聚合半径对人工智能产业集聚区形成的影响,同时采用核密度估计法作为参照验证,表明改进DBSCAN方法具有精确刻画产业集聚区地理边界和确定不同规模产业集聚区的优势。通过分析得知,北京市人工智能产业集聚具有明显的中心分布特征,集中在城六区,呈现“两大龙头带动,北京市全域遍地开花”的分布情况,海淀区、朝阳区处于人工智能集聚程度高水平,相较其他区域,人工智能产业发展遥遥领先;西城区、东城...     

一种基于坡度分析的DEM数字水印算法

提出一种新的基于坡度分析的DEM数字水印算法.该算法以DEM坡度为主要研究对象,由于坡度误差主要集中在平坦地区,而经小波变换后的DEM低频系数信息可反映DEM区域的地形复杂度,因此,通过对DEM低频系数进行分析,可自适应地确定水印的嵌入位置;然后以加性法则将水印信息嵌入低频系数,再经小波逆变换,即可得到含水印信息的DEM数据.实验结果表明,该算法能完全满足水印的不可见性,对DEM数据的高程精度、坡度精度及等高线的提取精度影响都很小,能够满足一定的应用要求,且具有良好的抗噪能力.     

一种基于空间对象的缓冲区分析算法

在传统缓冲区分析基本思想的基础上,提出基于空间对象缓冲区分析定义,区别在于邻域半径:前者为常量,后者为变量。设计实现基于空间对象缓冲区分析算法,该算法以空间对象为计算粒度,分为计算缓冲区边界点、生成缓冲区多边形、筛选缓冲区多边形内空间对象3个步骤,并从算法执行机理的角度对其做定性与定量评估。结果表明,该算法解决了传统缓冲区分析难以处理图层内以空间实体为分析粒度的问题,时间和空间复杂度亦优于传统缓冲区分析算法。     

一种基于DEM的河网快速提取算法

目前从DEM中提取河网应用最普遍的是径向水流算法,但DEM中存在平地会形成平行水流,存在洼地会造成平行水流形成断流。该文提出一种快速提取算法:首先在DEM中标注山顶、平地、洼地和盆地,以山顶区域周围的低洼点为起点,按照最陡坡降追踪谷地,当追踪到盆地区域或其他谷地区域则结束;连接谷地和盆地,建立初步的河流网络。然后计算出网络中连接点的汇水量,舍弃汇水量小的节点的上游谷地,得到需要提取的网络。该算法避免了平行水流和断流的产生,其仅追踪从山顶区域(而非所有格网点)发育的水流,汇水量计算中仅计算连接点(而非所有格网点)的汇水量,实现了河网的快速提取。     

一种基于AMSR-E的地表温度半经验反演模型

基于被动微波辐射传输方程,结合De Jeu建立的透过率与微波极化差异指数的通用关系式,以及Smiths建立的地表温度与大气总可降水量的经验关系,构建了一套基于AMSR-E影像的地表温度半经验反演模型,该模型无需借助其他辅助数据,便可从AMSR-E 6.9GHz和10.7GHz两个波段的亮度温度模拟得到地表温度变量。对2009年我国地表温度进行实例模拟和验证,结果显示,该地表温度模型的平均反演精度达到2.54℃（R2=0.79）,是一种简单有效的被动微波遥感地表温度模拟方法。     

基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法

针对车载LiDAR点云分割存在人工干预多、分割效果不稳定等问题,该文提出一种基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法。首先使用三维格网和广度优先搜索算法进行点云粗聚类,然后对相连地物进行欧氏聚类,生成若干边界完整的粗聚类点云,最后使用多段式近邻搜索逐步得到聚类结果,根据聚类主体和结果的体积比值评估聚合速度,以此自适应调整聚类阈值或输出结果,实现对道路场景中各类路边地上物的聚类分割。实验结果表明,该算法对行道树的正确提取率为87.0%,对路灯、指示牌的正确提取率为91.9%,且过分割/欠分割现象较少,相连地物的聚类结果仍保有完整的边缘轮廓,可保证后续点云处理的有效性。     

面向城市交通应用的移动对象聚类算法比较研究

移动对象聚类方法已被广泛应用于城市交通系统中移动对象的动态聚类模式挖掘,然而,当前对于现有移动对象聚类算法在城市交通中的实际效果尚缺乏客观的分析与评价。为此,该文选取4种具有代表性的移动对象聚类算法(Swarm模式、Convoy模式、Platoon模式、Moving Cluster模式),针对北京市出租车移动数据中的拥堵现象挖掘进行实验分析与比较:1)定义模式数量、模式生存期及模式运动距离等指标定量评价和比较现有算法挖掘拥堵现象的能力;2)采用不同的对象数目阈值和时间阈值等参数阈值进行测试,分析算法阈值对移动对象聚类结果的影响。实验结果表明,4种模式中的Convoy模式挖掘虚假拥堵现象的概率最低,挖掘拥堵现象的能力最强。4种移动对象聚类方法对阈值的设置均比较敏感,时间连续性约束对聚类结果有着显著影响。最后,对现有算法在城市交通应用中的适用性给出了相关建议。     

一种基于TIN的地形剖面线生成算法

在目前已有基于规则格网(Grid)生成地形剖面线的基础上，提出了一种适用于不规则三角网(TIN)的剖面线生成算法。该算法充分利用TIN中各三角形间存在的拓扑关系，实现了与剖面线相交三角形的快速搜索，大大提高了算法的执行效率。由于地形简化后的TIN仍保留三角形间的拓扑关系，该剖面线生成算法还适用于多分辨率的海量TIN数据。     

一种基于面积平衡约束的图斑化简算法

保持综合前后各地类土地面积平衡是土地利用数据综合的基本原则.地类图斑是面积统计的最小单元,用常规的线化简算法不但难以保证图斑的地理特性,而且会给面积统计带来不确定性.该文提出一种能够使图斑化简前后面积保持绝对平衡的化简算法,该算法给出了求取图斑群和岛图斑的地理特征点、几何特征点的相关方法,对被特征点分割的综合子弧段运用直线面积平衡和参数曲线面积平衡两种求取平衡线的方式进行化简,基本原理是综合前后弧段切割它们自身的包络矩形面积比相等,且综合后的弧段须落入综合前子弧段的误差缓冲区内.实验表明,该算法不但能保持图斑的形态特征,而且能保持图斑化简前后面积绝对相等.     

基于遥感反演参数与双约束空间聚类算法的湖泊营养物生态分区

中国湖泊营养物水平和富营养化效应存在显著区域分异特征,开展湖泊营养物生态分区研究,是实现湖泊分区控制的前提和基础。本文以云贵高原亚热带湿润区为案例区,通过遥感反演得到研究区域湖泊水体的叶绿素a(Chl-a)、总氮(TP)和总磷(TN)含量,从自然地理要素、生态系统和人类活动3 方面建立指标体系;根据研究区域 DEM数据划分小流域,将各指标因子投影到小流域;在小流域尺度上,采用数理统计方法定量分析各指标分别对 Chl-a/P 与Chl-a/N 的作用,计算两种湖泊营养物生态分区评价分值;采用双约束空间聚类算法对小流域尺度上两种湖泊营养物生态分区评价分值共同进行聚类,形成湖泊营养物生态分区结果。研究发现：①通过遥感反演模型可以将少数呈点状分布的监测数据推演到面上,这在一定程度上弥补了有限的野外监测数据量难以支撑湖泊营养物生态分区的不足;②通过构建各指标因子分别与湖泊水体中Chl-a/P、Chl-a/N 的定量关系,实现了湖泊营养物生态分区中湖泊水体微观指标与湖泊流域宏观指标的有机结合;③采用双约束空间聚类进行湖泊营养物生态分区,保证了分区结果在空间上的连续性和评价分值上的接近性;④根据自然地理条件、土地利用和人类活动强度的不同,将云贵高原亚热带湿润区分为4 个区：北云南高原湖区、滇南河谷山原湖区、桂西-滇东-黔南岩溶湖区、贵州高原东北部湖区。本文提出的基于双约束空间聚类的湖泊营养物生态分区方法也可以作为其它地区乃至国家尺度湖泊营养物生态分区的借鉴。     

基于复杂网络聚类的最优选址模型

最优选址在社会经济活动中非常重要。传统的网络聚类分析以空间两点之间的直线度量距离,而不是以空间最短网络路径作为聚类条件,无法找到复杂网络的最优选址中心。基于最短路径的复杂网络聚类模型,探索复杂道路网络中的最优选址。模型通过迭代法获取近似最优解,二分邻域分割法逼近最优解分布区,应用邻域下降法达到最优选址点。实验结果表明:本模型与穷举-Dijkstra算法相比,计算精度相当,计算速度提高了约23倍以上。模型以复杂网络聚类为基础推导,为复杂网络选址、聚类提供了一种新的理论与方法。     

基于遗传算法的面状地理实体聚类

该文提出一种利用遗传算法解决面状地理实体聚类问题的新方法。设计的遗传算法采用整数编码和RARw交叉算子。针对整数编码提出了新的初始种群生成方法和基因多样性度量方法。试验结果表明,该方法能部分改善面状地理实体的聚类质量。     

基于特征的时间序列聚类方法研究进展

时间序列聚类可以根据相似性将对象集分为不同的组, 从而反映出同组对象的相似性特征和不同组对象之间的差异特征。当序列维度较高时, 传统的时间序列聚类方法容易受噪声影响, 难以定义合适的相似性度量, 聚类结果往往意义不明确。当数据有缺失或不等长时, 聚类方法也难以实施。基于上述问题, 一些学者提出了基于特征的时间序列聚类方法, 不仅可以解决上述问题, 还可以发现序列本质特征的相似性。本文根据时间序列的不同特征, 综述了基于特征的时间序列聚类方法的研究进展, 并进行了分析和评述;最后对未来研究进行了展望。     

泛型聚类排序3DR树批量构建算法

提出一种新的泛型3DR树批量构建算法,其核心思想是通过三维空间聚类和空间排序操作,使得在空间位置上邻近的空间对象在R树中处于尽量邻近的叶节点上,从而减少这些空间对象之间的交叠范围.对于给定的三维空间对象集合,首先依照其中心点进行距离相关性聚类,分为K类;对每类空间对象集进行3个分量方向上的扫描排序,再对每类的中心位置进行扫描排序;最后采用倒序批量构树方法构建R树.该算法比已有的R树构建算法有更高的时间和空间效率.