基于Spark的城市居民出行时空特征快速提取

利用交通轨迹挖掘人类活动规律是实现智慧城市与生活的基础,然而常规方法已无法满足高效处理的大数据量要求。以海量出租车轨迹数据分析为例,设计了基于Spark平台的城市居民出行时空特征快速提取方法。借助Spark分布式计算框架,将核心算子匹配应用于二次排序、数据清洗及O/D点提取等预处理工作,并在时间分割和网格剖分统计的基础上完成时空特征提取。利用2014年8月份成都市出租车轨迹数据开展实验验证,结果表明,相较于传统单机环境,在确保准确性的基础上,该方法能够大幅提高特征提取的效率;集群节点一定时,数据规模越大优势越明显;数据规模足够大时,Spark集群节点数量越多,耗时越少。     

基于出租车轨迹的居民出行特征分析

研究并实现了一种结合核密度分析的DBSCAN空间聚类方法。首先对从马鞍山市出租车的轨迹数据中提取出上下客轨迹点数据进行预处理;再对上下客轨迹点数据进行聚类分析,识别居民出行热点区域;最后进行居民出行热点分析,并总结了居民出行的时空特征。     

出租车出行的居民活动区域与住宅价格的相关性

出租车数据能够反映居民出行的时空分布特征,与房价有密切关系。本文通过爬取链家网上公开的大连市房价数据,采用Kriging法对房价数据进行插值,生成大连市住宅价格分布图;通过获取出租车的乘降点数据,采用K-means法对乘降点数据进行聚类,得出居民出行区域的空间分布特征。通过对出租车乘降点空间分布数据与住宅价格数据的相关性进行分析,发现居民出行活动密集、频繁的区域,其周围的房价普遍偏高。实验结果表明房价与出租车数据呈正相关,对利用出租车数据研究房价具有重要意义。     

结合轨迹数据的居民出行模式及功能识别研究

城市人群的出行特征通过车辆轨迹数据隐含的行为信息可以体现,但传统的单维度模型将不再适用于轨迹数据隐含的多维信息的挖掘.本文将海口市中心城区根据路网划分区域,使用能够挖掘多维信息的非负稀疏约束下张量分解基于"滴滴出行"轨迹数据,从时空维度挖掘居民出行规律并进行区域功能特征识别.结果表明:居民出行时间符合工作日,休息日的早...     

基于GIS的居民出行调查数据时空查询分析研究

居民出行调查数据是特定区域人口,在一定时间内的具有出行属性、社会属性、个人及家庭属性等信息的城市交通基础数据。随着城市化进程的飞速发展,如何规划城市交通已成为研究的重点。因此高效、准确的处理居民出行调查数据,可视化展示居民出行数据和挖掘居民出行的规律特点,已成为城市交通规划研究的热点。本文基于GIS平台,以建立线性参照系统为基础,采用动态分段技术来处理居民出行调查数据,构建居民出行数据模型,实现了居民出行调查数据的动态显示和综合查询分析。同时可通过挖掘居民出行规律为交通规划决策提供参考信息。     

基于多特征的GF-2影像城市植被分类方法

城市植被是改善城市生态环境,提高城市生态质量的重要保障。针对城市植被研究中国产卫星使用较少及传统分类技术无法应用高分辨率影像的纹理特征问题。本文通过提取光谱特征、纹理特征,结合随机森林算法的方法对单时相高分二号影像进行分类。相比于只用光谱特征,分类的结果比单一光谱特征分类的效果较好,总体分类精度为85.11%,Kappa系数为0.80,比单一光谱特征分类总体精度提高了4.19%,Kappa系数提高了0.6。基于多特征的分类方法提高了分类的精度,为获取城市植被的空间分布特征提供了一种新的方法。     

基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法

本文基于多时相Landsat 8 OLI数据,进行综合光谱、植被指数的特征提取与特征选择的方法研究。通过分析光谱与植被指数特征时序变化,提取最佳时相光谱,构建小麦提取特征;采用基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择算法优选特征。结果表明:利用优选特征分类时,总体精度为89.78%,小麦分类精度为98.33%;与优选前特征的分类结果相比,精度分别提高了2.96%、2.55%;基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择提高了分类精度和分类器工作效率。     

基于随机森林算法的多维情境特征活动识别

利用智能手机传感器可感知时间、空间、时空和用户等多维情境的特征,可识别用户活动,但原框架模型中仅利用了单一分类器中的朴素贝叶斯算法,存在分类精度效果受限的问题。本文利用集成分类器中的随机森林算法对原有框架中的单一分类器进行了改进。在获取的3个数据集上的十倍交叉验证结果表明,加权平均F1量测值均有较大提高,表明利用随机森林算法在分类精度效果上有所提升;但由于集成算法结构相对复杂,其学习效率相对较低。此外,随机森林算法的分类混淆矩阵表明,导致识别误差的因素主要为活动的定义与室内定位精度。     

基于出租车GPS数据的城市居民出行时空分布研究

随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。     

基于虚拟亲历行为的空间场所认知对比实验研究

设计并开展了基于虚拟亲历行为的空间场所认知对比实验,探索基于头盔式虚拟现实地理信息系统(virtual reality geographic information system,VRGIS)与基于屏幕空间的地学虚拟环境中虚拟亲历行为的空间场所认知差异特征。实验收集到虚拟现实(virtual reality,VR)组与屏幕组两组参与者的数据,包括参与者手绘认知草图、虚拟场景中活动轨迹与视线轨迹数据,并从空间场所认知效果、遗忘分数、视线轨迹等3个方面进行了对比分析。结果表明,VR组的潜在优势体现在:①空间认知3个层次(空间特征感知、空间对象认知、空间格局认知)的认知效果比屏幕组均有了显著的提升;②在遗忘分数方面,与屏幕组并没有显著差别;③观察方向的水平变化量显著大于屏幕组。此外,实验还讨论了头盔式VRGIS影响空间场所认知效果的可能内在机制以及支撑虚拟地理实验平台的可能性。     

基于ArcGIS的弥勒市城区住宅用地级别划分

为确定弥勒市城区住宅用地土地级别,实现土地资源在空间上的优化配置,根据弥勒市的实际情况,采用多因素综合评价法构建了住宅用地评价指标体系;利用层次分析法和德尔菲专家打分法确定了各影响因素及其权重;借助ArcGIS软件对弥勒市城区住宅用地级别进行了划分。研究结果表明,土地级别以湖泉生态园东侧为中心,由高到低呈环状过渡,且距离弥勒市区愈近、土地级别愈高。     

基于低空无人机影像的城市三维建模精度评估

当前,无人机作为一种快速、有效的影像获取手段,不仅弥补了卫星遥感技术获取数据的不足,还能利用多角度、大范围获取地面纹理信息,为城市三维建模提供重要的技术支持。本文对基于低空无人机影像的城市三维模型构建展开了介绍,分析低空无人机影像城市三维建模的精度评估,并通过研究区域的三维模型、成图结果的精度进行了分析,实验表明:利用低空无人机摄像控制点布设,可达到三维模型精度要求,旨在为有关需要提供帮助。     

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。     

面向对象的城市土地利用分类

利用面向对象的信息提取技术,以高分辨率的广州市QuckBird影像为例,将城市用地分为：居民地、水体、道路、林地和农业用地等5类,并将其与传统基于像素光谱信息的分类方法进行了比较。结果表明：视觉上,面向对象的分类方法克服了传统方法无法克服的“椒盐”噪声的影响;精度上,面向对象信息提取技术的总体精度高达89．53％,比传统方法提高了11％;并且各类地物信息的提取精度均有所提高,其中林地、道路的精度有了较大提高。     

基于ArcGIS的城镇土地定级方法的研究

基于GIS(geographic information system)技术,提出了一种新的土地影响因子单元级别划分方法——路径距离分析法,该方法综合考虑了地形起伏和河流等"障碍",增加了"桥头堡"效应,提高了影响因子单元定级的合理性,同时免去了传统方法中的修正体系,极大提高了土地定级的效率.并以陕西省延安市某县城区土...     

基于安卓系统的测量软件开发技术

简要介绍了基于安卓操作系统的测量软件开发技术。总结了安卓系统JAVA语言开发要点,常用菜单、按钮设计、SQLite数据库、软件注册方法、绘图功能设计、手机定位等开发技术。     

一种使用抗差估计的保护水平重构方法

北斗全球卫星导航系统(简称北斗三号系统,BDS-3)的建设对拓展全球卫星导航系统(global naviga tionsatellitesystem,GNSS)的应用有重要作用,为多星座融合定位、导航和授时提供了重要支持.多系统融合定位给用户提供了更多的导航信息源,也为导航卫星系统完好性和用户自主完好性指标的实现提供了...     

基于有向层次模型的城市常规公交出行路径优化

基于GIS多层次的公共交通实体数据模型,引入了基于距离的换乘延误,对公交网络要素属性逐步更新,提出了以换乘可比距离为依据、循环优化的分析方法。城市公共交通规划中的分配模型及出行优化过程中都需要考虑公交换乘问题,传统的处理方式一般不考虑换乘延误或采用平均换乘延误进行估算,难以精确地获得最优公交出行路径的换乘信息。基于空间数据建模技术,可以对公交实体要素进行多层次表达,其中有向层次数据模型为精确计算换乘延误提供了可能。     

应用GIS的城市中心区定界方法

城市中心区等空间范围是城市研究中必须面对的基本问题。由于社会经济要素集聚的相对性和过渡性,城市中心区的位置和界线范围通常是不明确的,只有一个大致的范围,缺乏一个简单的确定方法。依据市政公用设施、地价、交通量等统计数据及其空间分布确定城市范围的传统方法工作量大、欠缺可比性。本研究以广州市城市道路网为数据基础,利用ArcGIS空间分析的密度分析方法圈定并验证了广州市城市中心区的边界范围。