地貌认知及空间剖分的山顶点提取

本文通过对山顶局部形态特征及空间定量特征的分析,结合传统地貌学认知思路,给出了基于空间剖分的山顶点快速提取方法。空间剖分标准对应于地貌学山地分类,通过高差限制剖分实现DEM分块,并在此基础上拟合函数,给出符合地貌认知的山顶点。实验结果表明,该方法操作简便、结果相对准确可靠,提取的山顶点符合传统地貌认知,可以给出不同高差阈值的山顶信息。     

顾及空间特征的地形特征点提取方法

针对传统地形特征点提取方法未能全面顾及地形特征点空间特征的问题,该文提出一种顾及空间特征的地形特征点提取方法.该方法在系统分析地形特征点的空间分布差异性、空间耦合性、层次等级性的基础上,采用均值变点法确定适宜阈值,利用成熟的水文分析法提取沟谷线和山脊线.在此基础上,通过窗口分析、矢量分析等方法实现对山顶点、鞍部点、脊线源点、脊线交点、径流源点、径流节点、流域出水口点的有效提取和分级.以福建省九龙江支流吕凤溪流域30m空间分辨率数字高程模型进行实验.从目视解译、地形模型对比、分级适宜性3个角度对提取结果进行评价,同时分析了空间分辨率对地形特征点提取的影响.实验结果表明,所提方法能有效保证地形特征点提取结果的准确性,空间分辨率对地形特征点提取结果的总数目、最高级别和分级数目以及空间位置具有重要影响.     

基于DEM汇流模拟的鞍部点提取改进方法

鞍部点是重要的地形控制点之一,由于其特殊的形态特征,基于DEM的鞍部点提取算法较山顶点、山谷点提取更为困难.本文提出一种基于DEM汇流模拟的鞍部点快速提取改进算法.该算法利用DEM地表汇流模拟的方法提取山脊线,利用地形倒置得到的反地形地表汇流模拟提取反地形流域边界线,获得能自动实现地形部分的原始地形汇水线,进而通过特征...     

一种基于流域剖分的山顶点提取方法

山顶点自动提取是数字地形分析的重要研究内容之一。本文总结了山顶点自动提取的主要技术方法。在此基础上,以基于流域剖分的山顶点自动提取方法为主线,详细阐述了流域剖分模型的建立过程。以大兴安岭与东北平原过渡的草原丘陵地带为试验样区,以ArcGIS Python框架为地理处理平台,对模型进行了实现与验证。并深入讨论了高差阈值对模型精度的影响,为山顶点自动提取提供了一种新思路。     

利用DEM提取山顶点精度研究

山顶点是重要的地形特征点之一,针对现有的基于DEM的山顶点提取算法存在的缺陷,本文首先依据山顶点的地表形态特征,建立了基于最大起伏度阈值的山顶点提取模型;然后,以黄土丘陵1∶5万不同格网属性DEM为基础,分析了DEM格网属性对山顶点提取精度的影响特征;最后,基于1∶100万DEM提取了中国内陆山顶点数量及分布情况。研究结果表明:1基于最大起伏度阈值的山顶点提取模型提取的山顶点符合实际地形意义,具有很好的应用价值。2对于已知综合尺度的地形,存在最佳DEM格网分辨率阈值,当实际DEM格网分辨率不低于该阈值时,提取的山顶点具有很好精度,否则提取的山顶点数量及空间位置均存在不确定性偏差;3在我国的1∶100万DEM中,中国内陆满足海拔高度500 m以上、相对起伏大于200m的山顶点共有40 038个。     

基于DEM的山顶点快速提取技术

通过对山顶点形态特征的分析,基于GIS栅格数据邻域分析和叠置分析功能从DEM中快速提取山顶点。实验结果表明,该方法操作简便、结果准确可靠,提取的山顶点更具有实际的地形意义,可以方便的在DEM中提取各种高差阈值的山顶点信息,是DEM数字地形分析理论与方法的进一步完善,具有很好的实际应用价值。     

基于反地形DEM的山顶点提取与分析

从山顶点的地形形态特征出发,以陕西黄土丘陵地区为例,利用反地形DEM的基本原理,同时结合ArcGIS的空间分析功能,实现从DEM数据中对山顶点的自动识别与提取。基于反地形的原理利用水文学及形态学的理论方法对山顶点进行提取,相对于传统方法利用原始DEM提取的方法更加有效,精度更高。     

基于DEM的山顶点高精度提取模型研究

山顶点是重要的地形特征点之一,针对现有的基于DEM的山顶点提取算法存在的缺陷,文中依据山顶点的地形形态特征,构建基于基准面逐次下降法的新型山顶点提取模型。在基于全国1：100万DEM上的实验测试表明,该模型具有很好的应用价值。     

基于改进AKIMA算法的等高线山顶点提取

山顶点是重要的地形特征点之一,其自动提取是数字地形分析的重要内容之一。研究从等高线数据中提取山顶点的角度出发,采用AKIMA算法的改进方法——三点求导分段三次多项式插值方法,将其应用于等高线山顶点提取及其高程插值,并分别以等高线数据和DEM数据作为源数据进行山顶点提取实验。研究结果表明:与邻域分析方法相比,本方法具有更高的算法效率的同时还能保证更高的正确率,且提取的山顶点高程精度符合要求。     

利用局部Moran’s I指数进行DEM地形简化

地形简化是构建多尺度DEM数据库的重要技术。基于DEM地形数据空间自相关特征,提出了一种利用Moran’s I指数的DEM简化方案,即在计算DEM格网单元局部Moran’s I指数的基础上,通过设定阈值提取候选地形特征点,进而重构结果 DEM。以黄土丘陵沟壑区为实验样区,将重要点法作为对比算法,从候选特征点分布、高程统计参数、地形结构特征等方面,对该方法的地形简化效果进行了分析。实验结果表明,基于地形空间自相关特征的DEM地形简化方法原理明确,技术方案易于实现,执行效率高,相对于重要点VIP地形简化算法,重构DEM能较好地保持地形的结构特征。     

Big data analytics: six techniques

Abstract

Big data have 4V characteristics of volume, variety, velocity, and veracity, which authentically calls for big data analytics. However, what are the dominant characteristics of big data analysis? Here, the analytics is related to the entire methodology rather than the individual specific analysis. In this paper, six techniques concerning big data analytics are proposed, which include: (1) Ensemble analysis related to a large volume of data, (2) Association analysis related to unknown data sampling, (3) High-dimensional analysis related to a variety of data, (4) Deep analysis related to the veracity of data, (5) Precision analysis related to the veracity of data, and (6) Divide-and-conquer analysis related to the velocity of data. The essential of big data analytics is the structural analysis of big data in an optimal criterion of physics, computation, and human cognition. Fundamentally, two theoretical challenges, ie the violation of independent and identical distribution, and the extension of general set-theory, are posed. In particular, we have illustrated three kinds of association in geographical big data, ie geometrical associations in space and time, spatiotemporal correlations in statistics, and space-time relations in semantics. Furthermore, we have illustrated three kinds of spatiotemporal data analysis, ie measurement (observation) adjustment of geometrical quantities, human spatial behavior analysis with trajectories, data assimilation of physical models and various observations, from which spatiotemporal big data analysis may be largely derived.     

《测绘科学》2000-2004年引文分析

依据《测绘科学》2000-2004年发表的论文进行引文统计。论文从引文数量、类型、语种、年代分布、普赖斯指数及自引等7个方面予以分析,并对该刊的学术影响力和办刊风格进行了评价。期刊的引文具有很高的情报评价价值,这种价值通过引文分析得到了全面的体现。有学者[5]曾研究出这样的结论,无论采用哪种方法来评价期刊,其结果与引文分析的结果具有很强的相关性。     

A spatially weighted degree model for network vulnerability analysis

Using degree distribution to assess network vulnerability represents a promising direction of network analysis.However,the traditional degree distribution model is inadequate for analyzing the vulnerability of spatial networks because it does not take into consideration the geographical aspects of spatial networks.This paper proposes a spatially weighted degree model in which both the functional class and the length of network links are considered to be important factors for determining the node degrees of spatial networks.A weight coefficient is used in this new model to account for the contribution of each factor to the node degree.The proposed model is compared with the traditional degree model and an accessibility-based vulnerability model in the vulnerabil-ity analysis of a highway network.Experiment results indicate that,although node degrees of spatial networks derived from the tra-ditional degree model follow a random distribution,node degrees determined by the spatially weighted model exhibit a scale-free distribution,which is a common characteristic of robust networks.Compared to the accessibility-based model,the proposed model has similar performance in identifying critical nodes but with higher computational efficiency and better ability to reveal the overall vulnerability of a spatial network.     

ArcGIS矢量数据空间分析在市区择房中的应用

介绍了ArcGIS矢量数据空间分析中的缓冲区分析与叠置分析功能,结合这两类空间分析功能对市区择房购房过程中遇到的实际情况,进行择房分析,对购房范围内各区域作出分级,筛选出满足消费者意愿的合适购房区域。     

城市POI的空间数据分析与可视化表达

随着科技的迅速发展,地理空间数据已经成为人们日常生活中的一部分,城市POI数据则是涵盖城市公共基础设施属性信息与位置信息的大型地理空间数据。针对现阶段对城市POI数据利用程度不充分的问题,本文运用密度分析、热点分析以及服务范围分析等方法研究大连金普新区城市POI数据的空间分布特征。结果表明:大连金普新区城市POI数据呈现"二区八带多点"的分布格局,金石滩街道、中长街道、先进街道以及大李家街道医疗、教育、娱乐设施较为完善,且远离工厂,比较宜居。本研究可为市民生活、工作、学习、娱乐提供参考,也可为城市发展、管理维护提供服务。     

空间分析WEB服务在电子政务中的应用

电子政务是世界各国为应对全球信息化的挑战而积极倡导的五大应用领域之一.在电子政务的建设中,地理信息系统(GIS)因为其强大的空间信息表达、处理功能以及日臻成熟的技术被认为是电子政务信息服务的最理想的基础平台;在政务信息服务中,空间辅助决策分析是不可缺少的内容,空间信息为决策服务是应用的必然要求.本文结合当前我国电子政务建设实际情况,在整合GIS相关技术的基础上,探讨了空间分析为空间辅助决策提供决策分析服务的实现方法和一些具体实际应用.     

基于小波消噪的时序分析改进法在GPS变形监测中的应用

考虑到小波技术在粗差探测、消噪方面有特殊的作用,本文结合实际算例,把小波分析与传统数据处理技术结合作为研究对象,提出一种基于小波消噪的时序分析改进法。并对这种处理方法在GPS监测中的应用作了充分地论证。结果表明,经过小波处理后,时序分析法在预报方面有明显的进步,小波处理后的时序分析法比小波处理前的精度高,从而说明了这种改进方法的可行性。     

空间分析在油料信息管理系统中的应用

本文主要介绍空间分析在油料信息管理系统中的应用.介绍了油料信息管理系统中基础底图数据、道路拓扑数据和油料专题数据的组织方式,奠定了空间分析的基础.油料信息管理系统中的空间分析功能主要有基本的地图量算、油料资源查询和最短路优化分析.结合油料输送的实际,引入邻近点动态加入法对Dijkstra最短路算法进行了改进,并能实现运...     

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。     

遥感信息不确定性研究

近年来遥感技术及遥感信息产业化发展迅猛 ,但遥感信息的不确定性制约着遥感信息的产品化和实用化的进一步发展。虽然 ,这一问题得到了国内外众多学者的关注 ,并提出和采用相关理论和方法进行分析 ,取得了相当的进展 ,但这些方法在分析遥感信息不确定性时忽略了一个重要的研究点 :遥感信息的不确定性传递机理。本文主要目标就是建立一套遥感信息不确定性的处理方法