基于手机信令数据居民出行链提取算法

研究居民出行链不仅能够准确预测交通状况而且对城市规划有着重要的意义。经典DBSCAN算法以距离衡量不能完全聚类时空大数据,本文以北京市手机信令数据为基础在经典DBSCAN聚类算法的基础上扩展时间维度提取用户出行链,实验表明该算法能够解决相同地点不同时间停留点判读问题,通过与经典出行链提取算法对比表明该算法具有可行性,并且在职住停留点提取方面比较符合实际情况。     

利用手机信令数据刻画不同人物画像

本文基于微软亚洲研究院Geolife项目北京志愿者2007—2012年长时间尺度的手机信令数据,以个体为单元开展了出行类型和人物画像研究,提出了一种基于高簇聚类对用户轨迹类型进行划分,然后结合出行规律,综合考虑职业类型、年龄、爱好属性特征的人物画像刻画的方法.研究主要结论为:①本文划分了包括两点一线固定型、两点一线变化...     

结合手机信令数据和地理空间数据的居民职住信息识别

基于手机信令数据和地理信息数据,融合地理信息空间运算能力,创新性地提出了一种识别居民职住信息的方法。在Spark平台上,首先运用地理信息空间分析服务将手机信令数据绑定至地理实体,再通过降噪算法完成定位校准和信令数据的清洗、加工,最后构建数学算法和模型得到居民的工作地和居住地。以成都市居民连续两周的手机信令数据为例,验证了该方法的可行性,该成果将会为商业选址、客群管理、城市规划等应用提供数据支撑。     

多源地理空间数据差异的成因探讨

随着地理信息的应用不断深入,人们对地理信息的需求也在不断变化,不可避免产生不同来源、格式、比例尺、多投影方式或大地坐标系统的地理空间数据.从空间实体或现象本身不确定性、人类认知表达能力的局限性、空间实体或现象观测的误差、计算机表达地理对象的局限性和空间数据操作产生的误差等方面详细分析了多源地理空间数据产生的客观和主观原因,这对GIS部门之间的数据共享和数据集成来说,具有重要应用价值.     

面向地理空间数据更新的数据同化

针对目前地理空间数据整合与持续高效更新存在的问题,将"数据同化"这一概念和思想引入地理空闻数据的更新,目的是提高空间数据质量和空间数据库更新的效率.着重论述了"地理空间数据同化"的概念、内涵和关键技术.最后提出了"地理事件一条件一操作GECA(Geographical Event-Condition-Action)"规则驱动下的基于数据同化的地理空间数据更新机制.     

面向地理空间数据更新的数据同化

针对目前地理空间数据整合与持续高效更新存在的问题,将数据同化这一概念和思想引入地理空间数据的更新,目的是提高空间数据质量和空间数据库更新的效率。着重论述了地理空间数据同化的概念、内涵和关键技术。最后提出了地理事件-条件-操作GECA(Geographical Event-Condition-Action)规则驱动下的基于数据同化的地理空间数据更新机制。     

基于手机信令数据的北京市景区游客时空活动特征研究

手机信令数据可以用于研究区域人群时空活动特征,但利用手机信令数据对景区客流活动规律探究的研究较少。本文基于手机信令数据,以北京市32个景区为研究对象,建立客流时空特征评价指标,对北京景区2021年3月1日至2021年5月13日的客流时空变化规律进行了分析。结果显示节假日和周末北京客流量有明显的增长,不同景区间存在客流拥堵差异,近80%的景区在节假日会面临较高的客流压力。研究结论可为北京旅游发展和风险防范提供信息参考。     

一种基于多源数据验证的手机信令数据分析结果不确定性研究方法

手机信令数据被广泛应用于城市人群的动态特征分析,但其分析结果的不确定性尚不明确。因此,提出一种多源数据验证的不确定性分析方法。将从手机信令数据中提取的分布特征与多源数据进行对比,用人群代表性、转移覆盖率、聚集一致性3个指标评价分析结果的不确定性。并基于深圳市手机信令数据,选取了城市感知中人群分布、区域流动、热点识别3个典型城市动态特征,用人口网格分布、营运车辆GPS数据、高德兴趣点（point of interest,POI）等数据集对手机信令数据的分析结果进行验证,得出该区域手机信令数据分析结果的不确定性特征。     

多源地理空间数据一致性处理研究进展

多源地理空间数据的处理和应用近年来受到广泛关注,多源地理空间数据一致性处理技术是消除多源、异构、多时相、多尺度地理空间数据之间矛盾和问题的关键技术,也是地理空间数据生产和更新的主要手段。本文讨论了多源地理空间数据不一致性产生的原因,从几何、语义、关系3个方面对一致性处理技术的研究进展进行分析和阐述,在此基础上分析地理空间数据一致性处理目前仍存在的问题,对未来的研究重点做出展望。     

联合InSAR技术和地质数据反演普宁城区的地表沉降特征

地表沉降是全球性的地质灾害之一,地表的迅速沉降会导致地表塌陷,从而破坏地下管道及地表建筑,最后造成巨大的经济损失甚至人员伤亡。我国地下工程及地表建筑扩建规模较大,这种地质灾害问题尤为突出。目前,监测地表形变的方法有很多,如水准测量、GPS、InSAR技术等。但通常情况下这些技术只能对地表的高程变化进行定量分析,而无法寻找灾害发生的诱因,缺少对地表沉降时空特征的定性分析。本文以广东普宁地区为例,将InSAR技术与该地区的水文地质特征相结合,从而实现对地表沉降监测从数据采集、处理到成因分析的整个流程的把控。InSAR技术可以验证地质特征的合理性,而地质特征又可以对监测范围及监测周期进行更科学的指导。本文通过这种分析方法,既调查出普宁城区的沉降区域,又对其背后成因进行了系统性的分析,为后续的防治措施及国土空间规划提供了更科学的指导。