多尺度空间同位模式挖掘的点过程分解方法

空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。     

多尺度空间同位模式挖掘的点过程分解方法

空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。     

可视化交互空间数据挖掘技术的探讨

随着地理信息获取技术飞速发展,使得当前存储在空间数据库中的空间数据的深度和广度得到了前所未有的发展,传统的空间统计方法和空间分析方法已经难以有效而迅速地处理和分析它们,如何有效而及时地分析和处理空间数据变得越来越迫切。空间数据挖掘作为上个世纪90年代逐步发展起来的新兴技术,逐渐在研究和实践中显示出它的优势。与此同时,地理可视化技术也逐步走向成熟,二者的结合催生出新型空间数据分析技术———可视化交互空间数据挖掘。本文就该技术的相关问题进行了一些研究探讨。     

地理空间异常模式自适应探测方法研究

地理空间异常模式探测旨在发现地理空间中“与众不同”的实体或现象,为深入剖析地理现象或地理过程的特殊分布状况、变化或发展规律提供重要的理论依据和实践指导。随着异常探测应用需求的越来越广泛、深入,对异常探测的算法精度、智能化以及探测结果的可靠性要求越来越高。因而,一方面需要充分考虑地理空间数据自相关、异质性、多尺度等特性;另一方面需要解决探测参数设置大多依赖主观经验,以及探测结果有效性评价等问题。鉴于此,论文在既有研究的基础上,结合空间认知、空间统计学、图论等理论工具,深入系统地研究地理空间异常模式统计探测模型与方法。     

时序空间关联规则挖掘及其应用研究

空间关联规则挖掘是空间数据挖掘的重要内容,文中给出了时序空间关联规则挖掘的相关概念、原理及实现（算法）,研究了时序空间关联规则挖掘数据集的构造方法,提出通过空间实体关联关系和时间项转置方法将处于不同时刻的、相互独立的空间数据集进行重构,生成隐含了时序空间关联特征的挖掘数据集,进而可应用关联规则挖掘算法获取时序空间关联知识,初步进行了时序空间关联规则挖掘的应用研究。     

数字油藏空间数据挖掘与知识发现框架设计

油藏空间数据挖掘与知识发现是继油藏数字化建设后需要解决的一个重要问题.本文首先总结了数字油藏中空间数据的特征及数据处理的方法学基础,提出把数据挖掘思想用于油藏数据处理以获取更多有用信息,即油藏空间数据挖掘与知识发现.文章列出了四种可能的方案,简述了每一种方案的特点,最后结合数据库数据挖掘与GIS可视化,提出了油藏空间数据挖掘与知识发现的框架.对数据挖掘的主要模式进行了讨论,认为空间关联规则是油藏空间数据挖掘中最重要的一种知识模式,因而空间关联规则挖掘算法的设计也就成了油藏空间数据挖掘中需要解决的一个重要问题.     

空间数据挖掘与发展趋势研究

目前国内外学者已提出不少种空间数据挖掘(SDM)的方法,如统计方法、泛化方法、空间分析方法、聚类方法、探测性的数据分析、粗集方法、云理论、图像分析和模式识别等。本文试从空间数据挖掘方法的角度,探讨空间关联规则的挖掘方法以及它与传统的关联规则挖掘方法之间的区别,介绍空间聚类挖掘方法的分类和几种典型算法,最后概述了空间数据挖掘的发展趋势。     

基于主题特征的地理大数据挖掘与推荐技术

研究了一种基于主题特征的地理大数据挖掘及推荐技术,通过建立空间数据与非空间数据的语义关联、聚类分析等手段,将非空间数据进行空间化,实现同步挖掘。通过对数据单元中含有的主题类别信息的判断,将满足用户需求的地理大数据挖掘结果推荐给用户。该技术可以从大量具有较低密度值的非结构化数据中提取信息和发现知识,且推荐的准确度和效率较高。     

基于布尔矩阵的空间关联规则提取方法研究

空间关联规则是空间数据挖掘(SDM)中的重要内容之一。由于空间数据的复杂性,传统的空间关联规则挖掘方法主要是将空间数据库变换为非空间数据库,通过挖掘算法挖掘空间关联规则。目前,Apriori算法是关联规则挖掘中使用最为普遍的算法,但是,由于该算法在关联规则提取过程中需要多次扫描数据库,并且产生冗余的候选项集,因此,在执行大型数据库的关联规则挖掘时,具有效率低下的缺陷。本文基于Apriori算法提出了基于布尔矩阵的空间关联规则挖掘算法,并以挖掘福建省厦门市土地覆盖现状与地形特征因子的空间关联关系作为试验案例,对比Apriori算法的提取结果与提取效率,结果表明:该算法不仅减少了扫描数据库的次数,而且减少了冗余候选项集的产生,提高了空间关联规则的提取效率。     

基于用户的空间知识地图可视化探析

实现地理空间数据由信息管理向知识服务跨越是当前地理信息科学研究热点之一。本文从探讨空间知识地图及其可视化相关理论入手,针对当前地图服务应用需求和发展趋势,研究了地理空间知识分类及其可视化要点、空间知识地图特征等内容,并基于用户与空间知识地图可视化的关联,探讨了空间知识地图可视化系统研究流程模型和关键策略。     

WiFi室内定位的不同接入点选取策略的性能评估分析

最优无线接入点(access point,AP)子集的选取是进一步改善WiFi室内定位技术的一个难题。本文介绍了现有的AP选取算法并提出了基于奇异检验的AP选取算法,给出了WiFi室内定位的性能评估指标。通过实验评估分析了各AP选取算法的综合性能,结果表明:基于相同原理的AP选取算法,其位置估计误差具有相似性,但不同AP选取算法由于选取原理不同各自具有局限性。在实践应用中,要贴合实际情况,结合各AP选取策略特点,选择合适的AP选取策略。     

时空大数据在空间优化中的应用

空间优化提供资源、实体等的高效配置与最佳空间组织方案,是地理学的重要研究领域。大数据背景下,各类蕴含时空信息的时空大数据能反映地表各要素的空间格局特征与演变过程,为空间优化提供强大的数据支撑。基于国内外时空大数据、空间优化研究成果,分析大数据发展历程、特征、定义及其影响,概括时空大数据的定义与特征,总结出对地观测、社会经济、物联网、互联网与社交网等5类时空大数据;在宏观(全国)、中观(省域)、微观(市县)3个尺度下,综述现有研究中的各种空间优化;将时空大数据在各类空间优化中的应用归纳为城市(镇)体系空间结构分析、自然生态环境监测、土地利用分析等7大类,并分别梳理了国内外的相关应用研究。该综述可为时空大数据、空间优化相关研究提供参考。     

基于Android的精密三角高程测量系统开发及应用

与普通水准测量相比,精密三角高程测量在特殊环境下的作业效率更高,为推广该测量方法的使用,开发一个功能完善的精密三角高程测量软件是必要的。本文在Android精密三角高程测量软件基础上,结合Android程序设计和精密三角高程测量系统的作业需求,开发了Android平台精密三角高程测量系统。在中国某长江大桥精密三角高程测量的应用中,通过将测量结果与普通二等水准测量数据进行检核与对比,证实该系统能够满足普通跨江水准测量作业的要求。     

轻便型变形监测雷达的研制与基本性能测试

本文介绍自主研发的轻便型变形监测雷达的原理结构和特点,并通过一系列实验对该雷达进行基本物理参数和精度的初步测试以及建筑物变形监测方面的应用实验。通过实验证明,该雷达的测量精度达到0.1mm,最远可以观测到800m外的目标,可以用于建筑物变形监测,该雷达也用于边坡、大坝、桥梁等目标的远程变形监测。同时,该雷达在重量、体积、功耗等方面有着优势,解决同类产品笨重、难以携带作业的问题。     

基于WSR框架的《开发区土地集约利用评价规程》指标体系分析

旨在剖析我国《开发区土地集约利用评价规程》中指标体系存在的问题并提出改进建议。在界定开发区土地集约利用内涵基础上,从要素特征(W维)、利用目标(R维)和评价过程(S维)等3个维度阐述了开发区土地集约利用评价的系统要求,构建关联分析矩阵,对《规程》中评价指标体系的特征差异化、层次完整性和目标关联性等3个方面进行了分析讨论。针对当前《规程》中存在的评价对象混杂、开发区类型需要细化、指标体系不完整、计算方法需修正等问题提出了相应修改建议。     

基于WebGIS的GIS网络虚拟实验室建设

虚拟实验室是高校教学改革的重点方向之一,WebGIS技术完全可以将传统桌面GIS软件上机操作过程中的各个功能移植到Web客户端中。基于WebGIS技术,设计一个基于REST服务和Ajax客户端的GIS网络虚拟实验室,重点研究GIS网络虚拟实验室的系统体系架构,对虚拟实验室中的各个组成部分和功能进行设计,设计的GIS网络虚拟实验室能够提高学生上机实验过程中的学习兴趣和积极性,提高GIS上机实验教学效率和教学质量,为其它同类课程建设网络虚拟实验室提供技术参考。     

Galileo导航系统观测值的质量分析

从信噪比、伪距多路径效应、单差残差和非差观测值精度等方面对进入初始服务初期Galileo导航系统观测值的质量进行了对比分析,最后简要评估了Galileo导航系统的单点定位精度。结果表明:在信噪比方面,Galileo E5最高,E1、E5a和E5b次之且基本相当;在伪距多路径方面,Galileo E1最大,其次分别为E5b和E5a,而E5最小;在单差残差方面,Galileo导航系统单差相位残差基本在±4 mm内,单差伪距残差基本在±0.3 m内;在非差观测值精度方面,Galileo导航系统相位观测值精度E1最高,E5a、E5b和E5次之且基本相当,而伪距观测值精度E5最高,E5b最差;整体上而言,Galileo导航系统观测值的数据质量略优于GPS和BDS;Galileo导航系统单频伪距单点定位的水平精度约为2.2 m,与GPS和BDS的水平定位精度基本相当,而高程精度约为5.2 m,稍差于GPS和BDS,这与可观测卫星数和PDOP有很大的关系。     

乘车软件应用前后出租车寻客路径偏好分析

本文尝试通过模拟出租车的路径选择探索乘车软件推广对出租车寻客路径偏好造成的影响。基于出租车的历史寻客轨迹,提取起终点对之间的出租车寻客路径集,选取路径的行程距离、历史乘客数目、历史载客行程距离等六个指标,对出租车的寻客路径选择行为进行多项Logit模型建模。通过分析模型的系数大小,得到各因子对出租车寻客路径选择的影响以及出租车在起终点对间寻客的偏好因子;通过统计出租车在各行政区内或跨行政区寻客时以各因子为偏好因子的起终点对数目,得到偏好因子的空间分布差异;此外,通过对比乘车软件推广前后的建模结果,得到出租车寻客路径选择偏好的变化规律。     

利用多频多系统GNSS OEM板卡实现高精度变形监测

针对近年来被广泛应用的多频多系统GNSS OEM板卡,设计并实现了一套基于多频多系统OEM板卡的低成本变形监测系统,包括数据解码、基线处理、网平差和坐标转换等,能够实时获取测站点高精度空间坐标。以某高层建筑形变监测为例,通过串口通信获取板卡多频多系统观测信息,并经过该系统解算,实现了监测点实时定位,且系统成本相比市场上测量型GNSS接收机系统下降了约40%。实验结果表明,该系统解码精度可达0.2 mm,静态模式定位精度可达到平面2 mm以内,高程5 mm以内,动态模式定位精度可达到平面5 mm以内,高程10 mm以内,验证了该系统的可靠性和适用性。     

基于HJ-1A/B CCD影像的神农架巴山冷杉森林地上生物量估算

神农架林区气候复杂,森林类型多样,巴山冷杉林生境复杂,生物量估算难度较大。本研究首先将神农架林区植被细分类,提取出研究区巴山冷杉林分布范围,然后使用换算因子连续函数法对外业调查的研究区22块巴山冷杉样地进行样地生物量估算;最后利用逐步多元回归分析方法,估算巴山冷杉生物量。回归方程的拟合优度检验R值为0.851,决定系数R2为0.725,显著性检测值F为11.20。主要结论有:1)研究区提取出巴山冷杉面积为8 347.41 hm2,巴山冷杉生物量总量为102.51×104t,平均值为122.8 t/hm2。与前人的研究成果相比,估算平均值基本一致,实验结果可信。2)巴山冷杉林生物量出现了从边缘向内部的递减现象,巴山冷杉在林区呈现"离散化"分布,生物量也存在空间上的"退化"现象。