基于轨迹语义的船舶活动知识图谱构建

随着全球经济一体化的深入推进,海上交通拥堵和船舶事故频发。为了对海上船舶活动进行监管和分析,传统的方法主要利用船舶定位数据进行数据挖掘,未结合其他海上多源数据进行船舶时空活动过程和行为模式分析,缺少深层次的知识挖掘。为此,本文综合利用多源数据,在提取轨迹的语义信息基础上,构建船舶活动知识图谱,为低知识密度的轨迹时空点序列向高阶语义知识转化提供一种有效途径。具体地,首先通过解析船舶活动的特征和组成要素,基于“过程-事件-行为”的核心思想,设计船舶活动知识图谱本体层;然后利用Stop/Move模型提取轨迹语义信息,利用DMCNN模型抽取船舶突发事件,完成实例层填充;最后通过构建原型系统,对上述模型和方法进行验证。结果表明,本文所构建的船舶活动知识图谱,可以支持对船舶常规活动和突发事件进行知识表示,并可以实现时空活动查询和回溯,进而达到语义增强效果,具有一定的应用价值。     

基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别

港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477,Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结...     

基于轨迹数据的遵义市红色旅游者时空行为模式研究

通过轨迹大数据的挖掘,揭示旅游者时空行为模式是旅游地理学的重要研究内容。本文引入时间、空间和方向相似度对基于密度的聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）进行了改进,选择典型的红色旅游目的地遵义市为案例,对2010—2019年的红色旅游者轨迹进行分析。研究发现：(1)所构建的研究框架和方法能够有效提取轨迹大数据中隐含的旅游者的时空行为模式;(2)遵义市红色旅游以半日游为主,夏季是红色旅游旺季;(3)红色旅游有6类模式,分别为“红色+购物娱乐”、“红色+历史文化”、“红色+登山旅游”、“红色+生态休闲”、“红色+古镇旅游”、“红色+乡村旅游”,主要分布于遵义市的西北部、东南部和西南部,模式长度12.03～18.42 km,模式持续时长0.65～13.60 h;(4)所有模式中共提取出24条旅游线路,包括全红色旅游线路（58.33%）和混合线路（41.67%）,平均长度为17.69 km,平均时长2.36 h;(5)遵义会议旧址作为核心吸引物,支撑了38.46%的线路的形成;(6)蓉遵...     

耦合手机信令数据和房价数据的城市不同经济水平人群行为活动模式研究

有效分析城市不同经济水平人群的分布特征和活动模式对优化城市资源配置和揭示空间隔离现象有着极高的价值。但人群活动和社会经济等级数据较敏感,使得以往研究仅停留在宏观层面,难以合理划分人群经济等级并对其空间分布和活动模式进行定量分析。本研究以深圳为研究区,基于空间位置关联分析方法,耦合手机信令数据和细尺度房价数据实现了人群经济水平的准确划分,通过计算活动指标定量的分析了不同经济水平人群的空间分布和行为活动特征。研究表明：深圳市不同经济水平人群活动分布与各行政区经济发展相关,呈现“南高北低,西高东低”的格局;深圳市不同经济水平人群之间活动模式存在差异,活动范围、出行距离、出行速度与经济水平存在正向相关;高经济水平人群职住地点相距较远,存在跨行政区分布的现象。本研究分析了城市不同经济水平人群的空间分布特征和活动模式,对城市规划和解决社会不平等问题具有重要的参考价值。     

基于时序影像的农业活动因子提取与闽西耕地SOC数字制图

人类活动对表层耕地土壤有机碳(Soil Organic Carbon, SOC)影响强烈,但目前大范围复杂地貌地形区的耕地SOC数字制图对人为因素的空间刻画不足。本文以福建省西部耕地为研究对象,基于Sentinel-2/MSI时间序列数据提取轮作模式分类信息(Crop Rotation, CR),以及可反映轮作模式信息的植被特征变换变量(Harmonic Analysis of Time Series, HANTS),分别作为农业活动定性和定量因子,将常规气候和地形因子作为自然环境因子,并对不同类型环境变量进行组合(气候+地形、气候+地形+轮作模式、气候+地形+HANTS变量、气候+地形+轮作模式+HANTS变量)。基于随机森林模型(Random Forest, RF)对不同环境变量组合驱动的耕地表层SOC空间预测精度进行对比分析,探索以轮作模式为例的农业活动因子提高耕地表层SOC数字制图精度的可能性。结果表明,同时加入两种农业活动因子的RF模型表现最佳,其模型预测精度相较于纯自然环境变量驱动的模型有明显提高(R²提高了89.47%,RMSE和MAE分别下降了10...     

基于动态模拟视角与共享社会经济路径的多情景县域可持续发展潜力评价

作为可持续发展的重要主题之一,科学评估县域可持续发展潜力是制定县域发展战略的基础。现有可持续发展潜力评估方法多是基于县域发展现状的多维度综合分析,在体现发展的动态性上仍存在不足。本文构建了面向联合国2030年可持续发展目标的县域可持续发展潜力指标体系,采用系统动力学和FLUS模型对发展潜力指标进行预测,提出了一种结合共享社会经济路径的多情景县域可持续发展潜力评估方法。本文以山东省招远市作为案例区,基于2009—2018年的社会经济以及土地利用数据,通过模拟2030年招远市基准情景、SSP1、SSP2、SSP3、SSP5共5种情景下的县域发展态势,对比评估了实验区可持续发展潜力的差异性。结果表明：(1)经济发展、居民福祉维度的多数指标在所有情景下均呈增长趋势,而生态维度指标则呈显著的下降趋势;(2)相比2018年,SSP1、SSP2情景下县域发展潜力均值分别提升了17.36%、9.80%,而在SSP3、SSP5情景下分别下降了0.50%、4.20%,可见,SSP1情景能够最大限度提升招远市发展可持续性,SSP5则将产生显著的负面影响;(3)招远市未来发展应持续优化SSP1路径,重点关注不...