基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表数据精度验证

GlobeLand30数据已被广泛应用于生态、环境、气候等研究领域,对其进行精度验证是保证GlobeLand30产品推广应用的首要前提.本文提出了一种基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表精度验证方法:首先利用随机抽样的方法布设样本点,其次应用LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型计算众源数据文档的地表覆盖主题,最后通过构建样本点与GlobeLand30数据产品之间的混淆矩阵,以实现人造地表数据的精度验证.研究区域为我国27个省级行政区,众源地理数据选用POI数据,对本文提出的方法进行了实例验证.结果表明:2000年和2010年的人造地表总体精度分别为87.63％和88.81％,这与GlobeLand30人造地表第三方评价精度86.97％相近,验证了本文方法的有效性.     

基于OSM的地表覆盖变化数据提取

2014年,中国研制出了2000年和2010年两期30 m分辨率的全球地表覆盖数据产品,为了保持该数据集的现势性,持续更新成为该领域关键问题。变化数据的快速收集是全球地表覆盖数据更新的核心,志愿者地理信息(volunteered geographic information,VGI)的兴起为解决此问题提供了一条新的途径。在目前VGI项目中,OpenStreetMap(OSM)具有数据丰富、现势性强等优点,可以作为全球地表覆盖数据更新的参考信息来源,然而OSM数据不能直接对应地表覆盖增量数据,因此,本文提出了一种基于OSM的地表覆盖增量数据提取方法。该方法首先以OSM定义的几何类型和属性数据作为分类依据,建立OSM数据到地表覆盖数据的转换规则;然后针对类型转换后数据存在的目标零散等问题,采用四叉树聚类方法对转换数据进行综合;继而对整合后的数据栅格化并与GlobeLand30数据进行叠加运算得到地表覆盖增量数据。最后以爱沙尼亚区域的OSM数据验证了本文方法的可行性。     

基于多源数据的地表覆盖制图与分析——以广东省广州市为例

地表覆盖数据是关于土地利用信息的重要来源,在地理国情监测、气候变化研究、生态环境评估等方面发挥着重要的作用。本文以广东省广州市作为研究区域,利用OSM数据结合FROM-GLC数据和Landsat-8遥感影像数据,对研究区域地表覆盖进行分类并完成地表覆盖制图。实验结果表明,利用OSM数据进行地表覆盖制图结果总体精度较高,具有可用性,但是OSM数据空白区域占比较大,有数据区域个别要素数量较少,在参考选取样本时,样本代表性不够高,部分类型的地表覆盖分类精度较低。     

全球地表覆盖高分辨率遥感制图

全球地表覆盖分布及变化是气候变化研究、生态环境评估、地理国情监测、宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息.国际上现有全球五套地表覆盖数据产品的空间分辨率为1 km或300 m,数据精度、分类体系、时空分辨率等均存在不足.为了满足全球变化研究与地球模式模拟的需求,应该研制具有较高时空分辨率、更符合全球变化需要、精度较好的全...     

众源地理数据的质量问题与研究进展

众源地理信息已成为我国全球测图的重要境外数据来源。质量是判断众源数据可用性的主要依据。重点探讨众源地理数据质量的特点、控制与评价的问题与研究进展。首先从生产者、比例尺、状态-版本关系、质量控制、完整性、逻辑一致性等方面与专业数据对比,分析了众源地理数据的质量特点。然后从平台控制和后处理两方面阐述了众源数据质量控制的研究进展;从整体与个体评价角度探讨了众源数据质量评价的问题与进展。最后指出众源数据的不完整、分布不均匀、个体质量评价的全覆盖与可靠性仍是众源地理数据质量提升与评价的难点问题。     

基于地表覆盖数据的湿地知识图谱构建

湿地作为地表覆盖类型的一种,对于生物多样性与气候变化有着重要的意义,也是人类的基本生存环境之一。为更好地理解和表达湿地知识及分类间关系,本文提出了一种基于本体的湿地知识图谱构建方法。首先,利用GlobeLand30数据、生态地理分区数据,围绕湿地类型、特征分布等要素分析湿地领域知识,提取知识间的语义关系,通过本体建模形成湿地知识图谱的概念框架;其次,融合百度百科数据等进行湿地实体的提取、属性信息抽取,丰富湿地知识图谱的数据层;最后,使用图数据库Neo4j存储实体关系和实体属性,实现了湿地知识图谱构建。本文构建的知识图谱扩充了湿地实体的概念描述信息,探索了顾及时空特征的湿地知识表示方法,为地表覆盖领域的知识图谱构建提供了一个应用范例。     

基于众包数据的室内定位方法和平台

随着WLAN的普及,基于Wi-Fi的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。虽然,其中基于位置指纹的定位算法研究相对广泛,应用效果较好,然而现有的指纹定位方法或系统仍存在以下3个问题：① 离线阶段的数据标定和定位模型的训练需要耗费大量人力物力,以及时间消耗,使系统很难得到实际应用;② 真实环境中WLAN信号波动呈现高动态性,采集的数据存在显著的时效性,无法提供长时间的有效定位保证;③ 实际环境中AP设备变动频繁,导致训练数据与定位数据特征维度不等长,造成模型失效。针对上述问题,本文提出了一种基于众包数据的模型更新方法,通过不断融合增量数据,使定位模型保持实时有效。该方法主要包括半监督极速学习机(SELM)、具有时效机制的增量式定位方法(TMELM)和特征自适应的在线极速学习机(FA-OSELM)3部分。基于上述方法,本文设计并实现了基于众包数据的室内定位平台系统。实际应用表明,本文提出的方法能够显著降低模型训练阶段的数据采集工作量,有效提升模型训练速度,并且长时间保持较高的定位精度。     

基于众源数据的广武月亮门虚拟修复

数字化修复是文物数字化保护的重要内容之一,针对新广武明长城10号敌台上已倒塌的月亮门,提出了一种基于众源数据的数字化修复方法,修复效果已用于月亮门的实际修复项目中。该方法主要分为4步:①利用无人机对现存遗址进行测绘,对采集到的数据进行空三并生成密集影像匹配点云;②采用网络爬虫技术爬取倒塌前的月亮门影像,基于影像生成月亮门的三维点云;③将基于无人机倾斜摄影生成的点云与基于网上所爬取的月亮门未倒塌前影像生成的两类点云进行融合;④通过分析遗址现状三维数据和文献调研的结构分析以确定其建造形态,实现月亮门的三维重建。实验结果表明,采用多源数据对明长城10号敌台月亮门的三维参数化与虚拟恢复是真实可行的,对指导月亮门的修复具有一定的参考意义。     

OSM简单目标增量更新质量控制与评价的自动化方法

OpenStreetMap是目前最成功的众源数据平台,已成为全球测图和专业数据更新的重要数据来源。由于OpenStreetMap数据本身质量的不确定性,为其更新结果的质量控制与评价带来巨大挑战。鉴于此,提出了一种OpenStreetMap简单目标增量更新的质量控制与评价方法。该方法首先通过自动独立生成增量、更新信息汇总表,并检查对应项是否相等来判断更新处理过程是否完整、正确;自动计算顾及拓扑一致性增量更新处理的点位改正精度来评价更新处理质量。最后开发了相应的试验工具,以长沙市OpenStreetMap数据为基础开展试验,验证了该方法的可行性。     

应用地表覆盖数据估算LiDAR内业工作量的方法研究

针对机载激光雷达内业生产中的图幅工作量估计问题,提出了一个基于10m和30m较优分辨率的全球地表覆盖观测和监测数据(FROM-GLC)来定量估计图幅工作量的方法.首先测评地类的典型图幅的处理工时,获得标准工时,之后计算图幅有效部分,进行图幅采样,获得图幅有效部分的地类构成,最后计算标准工时加权的单个图幅工时.本文利用一...     

基于WiFi探针数据的城市出行轨迹提取

为了更便捷地提取城市居民的出行轨迹,从而分析个体的日常空间行为,进而为城市管理的各项措施决策提供数据支撑,本文提出基于WiFi探针数据的城市出行轨迹提取方法,主要解决WiFi探针数据的路网匹配及丢失轨迹重构问题。首先,通过对终端MAC码和时间戳进行多列排序后提取出轨迹记录序列,利用信号强度RSSI值为每条记录提取坐落在路网上的候选点集。其次,设计基于局部评价的算法,对于每一个候选点,利用其前后相邻的几条记录提取的候选点集与其之间的时空关系,先后对其进行时间一致性评价和空间一致性评价,再结合以时间反比动态构建的权函数,得到最终评分;然后将每个候选点集中评分最高的点作为最佳匹配点,至此完成轨迹记录的路网匹配。最后,先采用基于深度优先的路径搜索算法搜索出丢失轨迹上下点之间的所有可行路径,再基于TOPSIS法决策出最优的重构路径。本文以东莞市市中心区域收集的WiFi探针数据为实验数据进行测试,平均每日可提取6万多条轨迹,与其中获取的GPS数据相比较验证了方法的可行性,为城市出行轨迹挖掘提供了新的解决方案。     

基于低频出租车轨迹的城市路网交叉口提取研究

出租车GPS轨迹数据获取成本低、周期短,且覆盖面广,具有实时性及大规模性,同时其包含大量的行车记录信息,对提取数字道路信息具有巨大贡献,适用于大范围城市交通路网信息的获取和快速更新。基于GPS轨迹数据进行交叉口提取是目前的研究热点,但现有研究方法大多适用于高频GPS数据,不能很好地提取稀疏区域的交叉口,难以适应出租车轨迹点采样频率低、定位精度低、噪声点多、数据分布不均匀的特性。因此,本文聚焦于城市路网的交叉口识别,为尽可能准确、全面地提取道路交叉口信息,兼顾密集与稀疏区域,提出了一种集成识别策略,分别在矢量空间和栅格空间,采用密度峰值聚类和数学形态学处理方法提取交叉口,并设计了一种融合机制探测交叉口,最后结合主成分分析法判断交叉口的真伪性,识别真实交叉口,并去除伪交叉口,从而得到基于低频出租车轨迹的城市道路交叉口。与已有的研究方法相比,本方法提取了更多的交叉口,并与遥感图像显示一致。本文提取结果准确率为92.23%、召回率为77.26%、F值为84.08%,很好地保证了交叉口的完整性和准确性,在智能交通系统中具有一定的应用价值。