顾及相似用户特征的个人位置预测算法

个体位置预测在传染病精准防控、公共设施科学规划等应用中具有重要意义,既有位置预测算法主要侧重对个体纵向历史轨迹特征进行挖掘建模,从而实现位置预测,对横向相似性用户的规律特性考虑较少。因此,基于图卷积和长短期记忆模型（long short-term memory,LSTM）框架,提出顾及横向相似用户轨迹特征以及纵向历史规律性特征的个体位置预测算法。首先,构建用户轨迹相似性算法并筛选高相似度用户;然后,利用图卷积模型提取待预测用户相似高的用户轨迹特征;最后,利用LSTM框架提取历史轨迹特征,集成相似用户轨迹特征,从而实现个体位置预测。基于某市8万多个用户连续4个工作日的数据进行实验,结果表明,所提算法的准确率随预测时间步长增加而下降,而夜间预测准确率明显高于白天,但相比于既有模型均有10%以上提高;以15 min为预测时间步长时,模型准确率达80.45%。     

顾及缺失值的因果图时空预测网络

时空预测是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。目前,多种模型用于预测未知系统的时空状态。然而,存在的大多数预测模型仅在没有缺失数据的时空数据集上进行测试,忽略了缺失值对预测结果的影响。在真实场景中,由于传感器或网络传输故障,数据缺失是一个不容忽视的问题。鉴于此,本文提出了一种顾及缺失值的因果图卷积网络(causal graph convolutional network considering missing values, Causal-GCNM)模型用于时空预测。Causal-GCNM模型可以自动捕捉时空数据中的缺失模式,使得Causal-GCNM模型在不需要借助额外插值算法的前提下,可以直接完成时空预测任务。本文提出的模型在3种真实的时空数据集(交通流数据集、PM_2.5监测数据集及气温监测数据集)得到了验证。试验结果表明,Causal-GCNM模型在4种缺失条件(20%随机缺失、20%块状缺失、40%随机缺失及40%块状缺失)下仍然具有较好的预测性能,并在预测精度和计算效率两类指标上优于10种存在的基线方法。     

顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测

大速率、不均匀的地面沉降已经威胁到人类的生产活动,高精度的沉降预测结果对于地质灾害的精准防控具有重要意义。为掌握地面沉降的演化规律,利用现场观测数据或InSAR数据开展了多项预测研究。然而,由于空间异质性的存在,大范围地面沉降的准确预测仍然是一项挑战。在这项研究中,从数据驱动的角度提出了一种顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法 STLSTM (Spatio-temporal Long Short-Term Memory)。首先,通过聚类识别地理空间中的均质子区;然后,在每个子区中,一个特别的长短期记忆LSTM (Long ShortTerm Memory)网络被用来捕捉局部位置的非线性特征;最后,利用预训练的网络对未来时刻的地面沉降进行定量预测。在实验部分,哨兵1号影像数据被用来比较STLSTM与其他8种基准方法的性能,利用空间统计指标分析了模型的有效性。结果表明,STLSTM在152 s内达到了最高的预测精度（71.4%）,且能够有效弱化空间异质性对大区域沉降预测任务的影响。总之,这项研究将空间异质性处理策略融合到深度学习模型中,实现了高精度、高时效的大范围地面沉降时空预测。     

运用贝叶斯方法的PM2.5浓度时空建模与预测

针对当前我国大部分地区正面临严重的空气污染问题,对重污染区域进行时空建模具有重要的意义。该文基于贝叶斯时空模型建立了京津冀区域的PM2.5浓度时空预测模型,该模型充分考虑了PM2.5浓度的时间变异特性与空间分布特性,并引入了气象数据作为协变量对没有监测站的位置进行预测。实验结果表明,该方法具有很好的预测精度,其在测试站点上的拟合优度达到了0.9以上,能够应用于区域级PM2.5浓度的时空分布建模与预测。     

基于位置服务的语义位置建模研究

位置是实现位置服务的基础,语义位置模型从语义的角度描述与组织位置信息,能够更好地反映位置的全部特征,因而正逐渐成为位置服务的研究热点。鉴于目前语义位置模型存在研究内容不明确、形式化表达不具体和难以实际应用的问题,本文重点剖析了语义位置的内涵,详细描述了基于本体的语义位置逻辑结构及形式化表达,并建立了基于商场的语义位置模型。     

LBS中位置及其语义的研究

阐述了两种LBS位置表示方法，引入了语义位置的概念，对现有的语义位置概念作了修正。强调了位置属性也是语义位置的重要组成部分。通过对位置概念内涵和外延的分析，讨论了位置属性所包括的内容；运用层次建模，实现了位置之间关系的描述。为了能够规范化地描述语义位置，运用本体技术，对位置所包含的语义信息进行了描述，建立了能够被计算机识别和处理的OWI。位置本体模型。通过对语义位置的本体建模，实现了位置信息的知识化描述，为实现个性化服务奠定了基础。     

定位服务中的语义位置研究

位置既是定位服务的最终成果,又是位置服务的前提和基础,从语义的角度挖掘位置内在信息具有重要意义.从定位服务的角度出发,首先将定位服务的输出抽象为物理位置和地理位置,扩展了语义位置概念,通过将位置属性和规则纳入到语义位置中来,建立了语义位置信息模型.然后从位置概念的内涵与外延进行语义挖掘,借助本体实现了语义位置的形式化描述,使其能够被计算机系统所理解.最后讨论了定位服务的信息流程,建立了领域位置本体,实现了位置本体服务,从而为智能化的自适应位置服务提供了非常有价值的基础信息.     

基于主题模型的地理环境时空数据隐含语义理解

文本是战场信息的重要数据模态,从中挖掘地理环境时空语义信息是机器理解战场环境的重要方法,有助于扩展战场环境的空间认知与理解.本文设计一种基于主题模型,反映地理时空因素与事件主题之间语义关系的计算方法,通过信息抽取,挖掘主题要素相关信息,形成不同主题分类及其对应的特征词汇分布;将事件主题与地理时空语义特征建立联合分布模型,自动发现时间、空间与事件主题之间的相关性,从而生成地理时空隐含的语义主题.通过试验验证并结合应用实践,得到如下结论:利用事件主题与位置信息的关联,并应用空间分析方法探寻不同主题的时空分布规律,可为新事件的位置预测及趋利避害对策制定提供基础,从而拓展传统的地理事件主题分析.     

顾及时态地块的土地划拨时空数据组织

以土地划拨为例,分析了地块分割、合并、复杂划拨和属性变化的特点,在此基础上构造了一个顾及时态对象的时空模型。该模型用非第一范式和两层时间标记组织地块的时空数据,并借助于活动地块表、不活动地块表和后向指针索引表建立了每个时态地块与其时态邻域地块之间的链接关系。     

顾及地理语义的运动轨迹相似性度量模型北大核心CSCD

移动对象的运动行为往往受到所处地理环境的影响,针对现有轨迹相似性分析无法考虑地理环境因素的现状,本文提出了一种顾及地理语义的多重运动特征轨迹相似性度量方法。该方法首先以扩展到时间层面的数据立方体为基础,对轨迹序列的地理语义和运动特征进行符号化;然后利用多个特征值计算得到的加权编辑距离作为衡量轨迹相似性的标准;最后将该相似性度量方法与谱聚类结合,利用真实数据验证了该度量模型的有效性与优势。     

基于位置点统计的时空异常检测与分析

探讨了位置数据异常分析的一种新思路,给出了面向异常的时空表达模型,建立了基于区域位置点统计的异常检测和分析框架,探寻异常在事件影响下的时空发展趋势和分布特征。通过纽约两个月的出租车出行数据的实验分析验证了框架的有效性,并发现一些有趣的规律,为公共安全、交通管控应急、城市功能区分析等提供指导信息。     

资源三号02星激光测高仪足印位置预报方法

激光测高仪在轨几何检校是提高激光点平面和高程精度的必要途径,而激光足印地准确捕获是成功开展激光测高仪在轨几何检校的前提。本文针对资源三号02星搭载的我国首台激光测高仪的在轨几何检校试验需要,在参考光学遥感卫星成像几何模型的基础上,提出并构建了一套严密的激光足印位置预报模型。该模型充分顾及卫星平台在轨运行规律及激光与卫星相对几何关系,建立了激光发射点到地面足印的严密几何定位预报模型,通过金字塔地形匹配、基于加速度轨道预测以及频率域姿态分析分别获取预估的激光指向、轨道位置和姿态信息,实现地面激光足印的位置预报。该模型已应用于资源三号02星激光测高仪在轨几何检校试验中,预报的激光足印位置与探测器捕获到的实际位置的最大误差小于150m,充分验证了预报模型的正确性,实现了我国遥感卫星从天上到地面点对点的精确预报,为国产激光测高仪在轨几何检校提供了有力的技术支撑。     

航天双线阵相机无控定位性能预测与仿真

在对双线阵相机定位性能预测模型进行研究的基础上,推导了实用的定位精度预测公式;利用仿真数据分析了各误差因素对定位性能的影响.根据分析结果,并结合工程实现的可能性,对航天双线阵相机关键技术参数确定和设计应注意的问题进行了有益的探讨.     

时空数据质量与模型

时空数据不确定性与数据质量是地理信息科学的基础理论之一,也是GIS应用发展的重要问题。本文作为ISPRS2008大会专题“时空数据质量与模型”导读,从空间实体的位置不确定性、数字高程模型的位置不确定性、遥感数据的不确定性、属性数据的不确定性与质量控制、空间分析与操作的不确定性传播和空间数据采集的不确定性与处理等方面,分析了时空数据不确定性与数据质量的最近发展。     

利用透明度进行时空信息可视化

利用电子地图中透明度视觉变量产生的虚实感,在对当前焦点时刻时空内容进行完全表达的同时,以不同透明度图形对时间上下文中的内容进行辅助表达,实现兼顾焦点时刻和时间上下文的时空可视化。该方法能够从时间全局上描绘时空对象的时间分布和时态关系,帮助把握时空发展的趋势和规律,同时更加高效地利用地图幅面,时空信息量更加丰富。     

基于夜光遥感的山东省城市时空格局演化分析

基于1993年、1998年、2003年、2008年、2013年由美国军事气象卫星计划/线性扫描系统(defense meteorological satellite program/operational linescan system,DMSP/OLS)获取的山东省夜间灯光数据,结合山东省社会经济统计数据,采用夜间灯...     

时空三维相位解缠算法改进研究

三维相位解缠是时序干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术的关键环节之一,解缠结果直接影响时序InSAR地面沉降监测的精度。针对地面沉降严重、地形坡度变化较大的区域,因相位欠采样引起的整周期解缠误差问题,提出了一种基于频域置信度的加权最小二乘相位解缠算法,并以此替代时空三维相位解缠中空间维以相位梯度为权重的加权最小二乘相位解缠算法。通过提高相位坡度变化估计的准确性,进而提高时空三维相位解缠的精度和稳定性。以北京地区地面沉降监测为例进行了验证,结果表明,与经典的时空三维相位解缠算法相比,改进算法得到的沉降监测结果精度更高,特别是对于坡度变化较大、失相干现象明显的沉降漏斗区,其沉降监测精度有明显改善。     

An Experimental Performance Evaluation of Spatio-Temporal Join Strategies

Many applications capture, or make use of, spatial data that changes over time. This requirement for effective and efficient spatio‐temporal data management has given rise to a range of research activities relating to spatio‐temporal data management. Such work has sought to understand, for example, the requirements of different categories of application, and the modelling facilities that are most effective for these applications. However, at present, there are few systems with fully integrated support for spatio‐temporal data, and thus developers must often construct custom solutions for their applications. Developers of both bespoke solutions and of generic spatio‐temporal platforms will often need to support the fusion of large spatio‐temporal data sets. Supporting such requests in a database setting involves the use of join operations with both spatial and temporal conditions – spatio‐temporal joins. However, there has been little work to date on spatio‐temporal join algorithms or their evaluation. This paper presents an evaluation of several approaches to the implementation of spatio‐temporal joins that build upon widely available indexing techniques. The evaluation explores how several algorithms perform for databases with different spatial and temporal characteristics, with a view to helping developers of generic infrastructures or custom solutions in the selection and development of appropriate spatio‐temporal join strategies.