城市天空可视因子对地表热环境的影响分析

针对城市热岛效应的各类影响因素,该文主要关注城市三维形态与城市热环境的关系,并研究这种关系因建筑高度、密度、季节而变化的原因.作为重要的城市结构参数,天空可视因子能够较好地描述建筑物的三维形态,并可以表征有效太阳辐射吸收强度.因此,该文结合建筑物高度数据集和半球模型计算天空可视因子,并利用Landsat-8热红外波段和辐射传输模型反演地表温度,然后分析了天空可视因子与地表温度在不同季节的相关性.选择地表异质性较高的北京核心建成区作为研究区,并按照不同建筑高度和密度选择4个实验区.实验结果表明,天空可视因子与地表温度的关系存在季节差异,冬季两者的相关性更强.通过对4个实验区的定量分析可知,实验区a中天空可视因子与地表温度夏季是正相关,冬季是非线性关系;实验区b和c中是两者的关系正相关;而实验区d中无明显相关趋势.所以,建筑物的高度与密度对天空可视因子与地表温度的关系有显著影响,并且这种关系随季节变化而不同.     

基于城市建筑物的战场环境可视分析

从城市作战实际出发,主要以建筑物为考虑因素,提出了利用DEM叠加建筑物高度信息进行城市战场环境可视分析,研究了在城市战场环境中进行可视分析时应选择的数据类型,以及DEM与建筑物高度信息的快速获取途径与各方法的特点。利用这种方法对有关城市市区进行了实验分析,验证了方法的可行性与准确性。     

基于Spark的城市居民出行时空特征快速提取

利用交通轨迹挖掘人类活动规律是实现智慧城市与生活的基础,然而常规方法已无法满足高效处理的大数据量要求。以海量出租车轨迹数据分析为例,设计了基于Spark平台的城市居民出行时空特征快速提取方法。借助Spark分布式计算框架,将核心算子匹配应用于二次排序、数据清洗及O/D点提取等预处理工作,并在时间分割和网格剖分统计的基础上完成时空特征提取。利用2014年8月份成都市出租车轨迹数据开展实验验证,结果表明,相较于传统单机环境,在确保准确性的基础上,该方法能够大幅提高特征提取的效率;集群节点一定时,数据规模越大优势越明显;数据规模足够大时,Spark集群节点数量越多,耗时越少。     

基于出租车GPS数据的城市居民出行时空分布研究

随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。     

基于有向层次模型的城市常规公交出行路径优化

基于GIS多层次的公共交通实体数据模型,引入了基于距离的换乘延误,对公交网络要素属性逐步更新,提出了以换乘可比距离为依据、循环优化的分析方法。城市公共交通规划中的分配模型及出行优化过程中都需要考虑公交换乘问题,传统的处理方式一般不考虑换乘延误或采用平均换乘延误进行估算,难以精确地获得最优公交出行路径的换乘信息。基于空间数据建模技术,可以对公交实体要素进行多层次表达,其中有向层次数据模型为精确计算换乘延误提供了可能。     

基于遥感的“天空地”一体化城市动态监测

随着新型城市化进程的进一步加快,中国城市化建设已进入更加规范、科学发展的新阶段,这对城市空间监测提出了更高的要求。鉴于国内城市面貌日新月异,人员巡查、社会举报或采用卫星遥感等周期监测方式已难以满足全范围、动态、精细化监测的需要,迫切需要建立新型空间监测体系,以弥补当前城市空间监测的不足。本文提供了一种“天空地”一体化遥感监测方法,即通过将各类遥感技术、信息化平台有机融合,满足大范围城市变化周期监测与重点建设范围持续监测的需要,为城市空间监测提供现代化技术支撑。本文所述方法已在一些区域进行了应用实践,取得了较好的监测效果,具有广泛的应用前景。     

一种城市公共自行车接驳地铁出行的时空可视化分析方法

公共自行车是城市轨道交通的重要接驳方式。为了更加清晰、直观地展示公共自行车接驳地铁出行的时空特征,本文提出了一种公共自行车租赁点接驳地铁出行客流量的时空可视化分析方法。该方法首先将地铁客流与公共自行车的IC卡数据进行预处理与时序分析,初步分析了两者之间的时序相似性;通过对地铁客流的时间聚类进行分析,得到了3种类型的出行日;然后分别对各类型出行日的相关性计算结果进行了特征可视化与空间信息可视化,实现对公共自行车接驳地铁出行时空特征的综合分析;最后运用该方法以北京市西城区宣武门地铁站为例,对该站合理范围内的公共自行车接驳地铁出行情况进行了时空可视化分析。结果表明,对地铁客流与公共自行车IC卡数据的融合可视化分析可更加全面、动态地掌握城市公共自行车接驳地铁出行的时空分布情况,该方法可为城市轨道交通站点处公共自行车租赁点的规划及建设提供量化依据。     

大数据驱动的个体出行模式与城市空间结构交互研究

快速城市化背景下,个体移动行为变得复杂多元,人类活动对于城市结构的影响和约束越来越大,产生了一系列人与城市互动过程中的问题.人的活动与移动如何改变城市结构以及如何被城市结构限制仍然缺乏有效的研究.论文利用城市时空大数据,以"活动—行为—结构"3个维度构建个体出行模式与城市空间结构交互的框架模型,研究个体的移动与活动模式...     

基于MODIS的城市大气颗粒物污染指数研究

遥感特征指数法是一种简单、高效的信息提取方法。根据气溶胶散射或吸收引起的卫星不同波段间表观反射率变化,构建了基于MODIS的城市大气颗粒物污染指数,结合石家庄市各环境空气质量站实测颗粒物浓度数据,分析差值植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化灰霾指数(normalized difference haze index,NDHI)、归一化建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)和差值建筑指数(difference built-up index,DBI)与PM10之间的相关关系。结果表明,除NDHI外,DVI,NDBI和DBI与大气颗粒物质量浓度均呈现负相关关系,DBI与PM10之间线性相关关系较为明显,综合多种大气颗粒物污染指数构建的大气颗粒物质量浓度估算模型,可以用来简便、快速地指示城市大气颗粒物污染状况。     

一种改进的城市不透水面指数

以Landsat-8为数据源,美国波士顿为研究区,在归一化差异不透水指数(NDISI)基础上,进行热红外波段细化,提出修正归一化差异不透水面指数(Modified NDISI,MNDISI),并对二者进行比较。结果表明,NDISI得到的不透水面总体精度和OK系数分别为84.19%和0.68,MNDISI提取的不透水面总体精度和OK系数达到87.52%和0.749。MNDISI相比NDISI,提取不透水面的效果更优。     

一种面向对象的城市湖泊遥感提取指数

城市湖泊是城市水资源环境的核心组成部分,可对城市区域微气候产生积极的调节作用,同时能反映当地的文化底蕴特色.在当今城市化进程的影响下,城市湖泊比自然湖泊更脆弱且更易发生变化.提出了一种面向对象的城市湖泊遥感提取指数方法,并以武汉市中心城区为研究区,实现了该研究区域城市湖泊对象的一次性提取.定量统计表明,湖泊提取的准确率...     

上海地铁设可视提醒

上海地铁运营公司相关负责人表示,在4号地铁线上,已经运用了GIS电子地图,采用红/绿两种指示灯,分别显示列车途经的站点和即将抵达的站点。今后新投入运营的地铁线路,都将要安装可视设备,让失聪乘客能够看到到站信息,所有运营的地铁线路也都考虑到特殊人群的需要,设置相应的可视     

无智慧不出行

正智慧出行是现在科技界和商界关注的技术与模式创新热点,人工智能、大数据、云处理、5G通信等技术纷纷加持,涉及到智慧出行的物联网、产业互联、自动驾驶等都是能孕育新业态的领域,而且,共享经济的爆发式实践直接推动了智慧出行的大众化体验。作为测绘地理信息人,笔者关注的有三个问题。     

光谱指数趋势面的城市地表温度降尺度转换

针对城市及周边区域建造区和自然地表交织分布的特点,探讨了利用归一化植被指数(NDVI)和归一化建造指数(NDBI)构造趋势面的地表温度(LST)降尺度方法,以北京市市区及周边较平坦区域为例实现了LST自960 m向120 m的降尺度转换。分析了LST空间分布特征及NDVI、NDBI对地物的指示性特征;以北京市四至六环为界分析NDVI、NDBI趋势面对地表温度的拟合程度及各自的适用区域;在120 m、240 m、480 m和960 m 4个尺度上评价了NDVI、NDBI和NDVI+NDBI趋势面对LST的拟合程度和趋势面转换函数的尺度效应;对NDVI、NDBI和NDVI NDBI等3种方法的降尺度结果分覆盖类型、分区域对比评价。实验结果表明结合两种光谱指数的NDVI NDBI方法降尺度转换精度有所改善,改善程度取决于地表覆盖类型组合。     

利用改进城市遥感生态指数的苏州市生态分析

城市的迅速发展伴随着生态环境的变化,快速掌握生态环境质量以及变化分布已成为近年来的重要研究热点.选取苏州范围内多时相Landsat影像,利用遥感生态指数(RSEI)提取绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)、干度(NDBSI)等4项指标,并通过融入人类活动强度指标IPOI构建改进城市遥感生态指数(IRSEI)...     

基于综合指数分析的城市建筑用地信息提取研究

以西安市长安区TM影像为例,研究关于城市建筑用地信息快速、准确提取的方法。通过对归一化差异型指数构成原理的分析,选取土壤调节植被指数（ SAVI ）、归一化水体指数（ NDWI ）和归一化差异型建筑指数（ NDBI ）来提取植被、水体和城市建筑用地专题影像,并将其构建为一幅新影像,分析新影像谱间特征,运用逻辑运算将城市建筑用地信息提取出来。本文方法总体提取效果十分有效,尤其是对于面积较大的城市建筑用地,总精度高达85．3％。综合指数法弥补了单靠某一指数提取城市建筑用地信息的不足,提取结果客观可信,是一种不经人为干预、快速有效的提取城市建筑用地的方法。     

一种用于城市信息提取的改进居民地指数

区域或者全球尺度上的城市分布信息提取是目前研究的热点与难点。采用DMSP-OLS夜晚灯光数据直接提取城市信息会受到灯光溢出问题的影响,且溢出问题因灯光光斑大小而异,不易定量分析。采用可见光-近红外遥感影像提取城市信息时,多选取植被丰富的地区,避免了裸土对城市信息提取造成的影响,但限制了研究区域的选择。为了解决以上问题,应用DMSP-OLS夜晚灯光数据和可见光-近红外遥感影像,对居民地指数(human settlement index,HSI)进行改进,构建了改进居民地指数(modified human settlement index,MHSI)。采用MHSI对中国和美国的城市进行了提取实验,并利用中国历年城市统计数据和美国NLCD土地覆盖数据集对提取结果进行验证。实验结果表明,MHSI在解决灯光溢出问题的同时,避免了其他地物类型(裸土、水体和植被)对城市信息提取的影响,一次性实现了区域或者全球城市信息的提取,提取精度优于HSI和MODIS土地覆盖数据集。     

城市道路网元胞模式分析的网络景观指数分析法

道路网元胞的组成及其配置构成了特定的网络景观,受启发于元胞和景观格局中斑块的相似性,借鉴景观格局分析中的景观指数分析法,提出了一种城市道路网元胞模式分析的新方法——网络景观指数分析法。该方法基于道路类型生成不同类别的元胞,计算网络景观指数,并通过相关分析与因子分析挖掘主要因子,进而解释主要因子及代表指数在道路网模式分析中的含义。应用该方法计算了中国34个城市街道网络的24个指标,发现了4个主要因子:元胞的空间分布与多样性、元胞最大尺寸与延展性差异、元胞平均延展性和元胞平均尺寸与形状复杂度。反映到道路网中,描述了道路的集聚与分散特征、道路类型的多样性、道路网的规则程度等特征。     

满足对出行的所有期待 百度地图让出行智慧且温馨

正在相同类型的出行产品拥有多种选择之后,即便有了长时间的忠诚度甚至依赖性,在某次时间紧张的出行中因为某些细节的不顺畅,也有可能当即换成同类型的其他产品。在主要基本功能相类似的情况下,关乎细节的服务显得尤为重要。当然,在出行服务不断实现突破的今天,智慧出行高地的激烈竞争也刚刚拉开序幕。