基于微博位置签到数据的POI更新方法

POI的现势性对于位置服务至关重要,但传统人工实地调查效率低,现势性无法满足需求。以当前用户参与数众多的微博社交网络为数据平台,提出了一种基于微博位置签到数据的POI更新方法。首先,对微博位置签到数据进行预处理,剔除语义与空间位置不一致的噪声点,在此基础上提出一种基于RANSAC算法的位置签到数据集地理配准方法,实现位置签到数据与已有地理数据库的可靠配准;然后,将位置签到数据集与已有POI数据库进行空间分析与匹配建模,对匹配不成功的位置签到数据进行有效性验证,提取有效新增数据入库用以更新POI;最后,以武汉市的街旁网位置签到数据进行POI更新实验,能够有效地发现新增POI和消失POI,为POI快速高效更新提供了全新的方式。     

地震灾情位置微博抓取与展示

探索了一种地震灾情位置微博的抓取与展示方法。通过分析位置微博在地震灾情获取中的作用,建立了位置微博地震灾情抓取框架。基于新浪微博SDK,实现了有效位置微博的抓取;在顾及地震灾情专题属性的基础上,对抓取的微博进行分级。以云南省昭通市鲁甸地震为例,实现了灾情的提取与严重程度的图示化展示。     

结合微博数据挖掘的时空特征分析

在大数据背景下处理海量数据时,数据的获取和分析手段至关重要。本文运用网络平台的开放接口API,对特定的地理区域和特定的用户采集包含时空信息的数据,建立了一个通过模拟登录自动发送网络请求,解析与提取返回数据,集数据采集、处理、入库于一体的微博数据采集系统;用微博数据的发布位置分布及集聚状态研究了用户的行为特征。试验表明,该方法可为事件发现、趋势预测、用户特征分析等方面提供信息。     

微博数据位置信息反映台风灾情的有效性分析

准确识别灾情相关的空间位置是利用社交媒体数据进行灾情分析的关键。首先采集2016年正面袭击福建省的两次台风"莫兰蒂"和"鲇鱼"期间新浪微博上灾情相关的微博数据,识别和提取其中的用户注册位置信息、签到位置信息和文本隐含位置信息;然后基于微博数量变化和内容分析3种位置信息与现实台风灾情之间的联系;最后基于分析结果确定台风微博的位置信息,利用台风微博对两次台风主要灾情进行提取与制图。结果表明利用该方法得到的台风微博位置信息可以有效反映灾情的空间分布。     

一种基于微博语义的天气情感地图设计

天气情感地图是一种表达情感相关的专题地图。本文提出了一种基于微博语义的天气情感地图设计方法,基于程序获取了合肥市区2016年6月20日至2016年7月10日暴雨期间带有地理位置的新浪微博数据,通过数据清洗及标准化处理,利用情感词库,结合人工判读,将暴雨天气过程相关情感微博文本数据分为8种情感类别,设计了8种情感着色,结合GIS格网技术与核密度分析方法,制成暴雨天气过程前、中后期情感地图,并分析了暴雨天气过程3个阶段中微博用户多维情感变化。该研究可为政府相关部门在突发性天气灾害过程中制定救助与决策提供参考。     

面向新浪微博签到数据的时空热点事件检测方法

传统面向文本数据的事件检测方法在处理以微博为代表的社交媒体数据时面临着效率和准确性的挑战。同时,社交媒体数据中富含的位置信息常常不能被有效地识别和利用,这无疑会影响到事件检测的效果。本文基于对已有研究的总结归纳,定义了一类面向微博签到数据的时空热点事件,并提出了一种新的微博时空热点事件检测方法对其进行识别。通过两组实际数据的实验,证明该方法能够有效地从海量的微博数据中挖掘出具有时空特征的热点事件。     

格网化的位置微博数据抓取与人群信息提取

空间位置信息通常代表了设备使用人群的地理空间活动特征,客观体现人群活动的时空分布。针对现有的微博数据抓取方法由于普通用户的访问限制易导致采集的目标数据缺失的问题,该文提出了一种目标区域空间划分策略。在数据抓取之前对目标区域实行格网化,进而实现数据的同时抓取。通过统计分析基于网格单元抓取的位置微博数据,从中提取出人群活动信息,结合位置微博数据所在的兴趣点类型,统计分析了位置微博用户的时空分布和活动特征。这种方法缩小了采集区域,可实现并行高效的位置微博抓取,并保证了采集范围的重叠,最大限度地保证采集数据的完整性。     

社交媒体数据的获取与处理分析研究

带有地理空间信息的社交媒体数据是由众多专业和非专业用户主观发布并通过社交媒体向公众或组织提供的一种开放地理空间数据。为了高效地获取签到数据以及保证签到数据的正确性、可靠性、完整性,满足数据挖掘算法的需要,本文以微博签到数据为例,提出了获取数据的关键技术,包括调用微博API的方法、研究区域格网化的获取方法,提高了数据的获取效率。并且针对获取的原始数据提出了对其处理的方案并对获取的数据结果进行了相关的统计描述。     

北京地区居民时空行为的大数据分析

信息技术的快速发展带来了"大数据"时代的到来,使得城市时空行为研究面临变革。传统的城市时空行为研究方法并不能涵盖居民空间移动的复杂性和工作生活的移动性。随着智能手机的普及,微博也成为人们日常生活中常用的社交网络。本文通过获取新浪微博的签到数据,应用GIS软件分析北京地区居民行为的时空间关系。研究发现:工作日的热点要比周末集中很多,上下班高峰期多条地铁线路客流量较大,北京地区办公地区比居住地更加集中。     

基于微博文本的灾害事件信息时空过程聚合方法

各类灾害事件频发已成为全球可持续发展面临的重大威胁。在大数据环境下,微博文本逐渐被应用于灾害管理的预防、准备、响应和恢复工作。以往研究多关注微博文本中灾情信息的获取,却忽略对这些碎片化信息进行有序化整合。本文从时空视角构建多层次的灾害事件信息模型,在抽取出微博文本中灾害事件信息要素的基础上,提出基于“对象-状态”的过程信息聚合方法,解决微博文本中灾害事件信息分散化、时空粒度多样化和无序化的问题。基于新浪微博进行台风“利奇马”事件的案例分析,结果表明,本文方法能够全面地获取灾害事件过程中各个时空节点上的灾情信息,有利于从微博文本中挖掘小尺度下的灾害突发状况。     

基于GIS的突发事件网络舆情传播可视化探究

我国处于社会转型期,对突发事件引起的网络舆情分析需求迫切。微博由于其大数据特点为公众舆论和自然环境知识发现提供大量数据,将其与位置信息联系能给地理分析提供新的发现。通过用户发布的微博消息进行分析挖掘,为公众舆论监督提供帮助,为政府决策提供信息。本文在微博数据帮助下进行了数据挖掘,在空间维度上分析了舆论传播模式,使用可视化与统计方法相结合的方式探究了舆情传播规律。     

地面三维激光扫描的点线变形分析与精度评价

作为一项新的数据获取技术,地面三维激光扫描技术的应用越来越广泛,目前已开始应用于变形监测这一领域。本文通过阐述数据获取方法,详细分析了地面三维激光扫描的点与线变形分析,并分别对其精度进行评价,为提高今后地面三维激光扫描在该领域的测量精度提供参考。     

基于卷积神经网络的地铁保护区风险源识别北大核心CSCD

城市轨道交通沿线的风险源识别是防止违规作业导致的安全事故的重要手段。为解决传统识别方法效率低、漏检率高、成本大等问题,本文基于无人机地铁保护区巡检系统,采用卷积神经网络对无人机采集的影像数据进行风险源识别。首先介绍无人机影像获取的流程,并在原始影像数据的基础上,通过数据增强的方式制作多角度、多尺度的风险源数据集;然后使用卷积神经网络建立风险源识别模型,对无人机采集影像中的风险源进行自动识别和定位。试验结果表明,多角度、多尺度风险源数据集的建立进一步提升了模型的识别准确率,且比传统方法具有效率高、成本低等优点。     

基于PDA的森林资源样地调查记录系统的设计与实现

本文介绍了一种基于PDA并将GPS、MobileGIS等技术进行综合集成的森林资源连续清查样地调查(一类调查)应用系统的设计和实现,并对其系统结构、工作原理、硬件构成、软件设计等进行了论述。该系统将野外调绘和数据采集融为一体,改变了传统的野外调查方式,实现了数据采集自动化,大大提高了外业和内业的工作效率。     

基于机载LIDAR技术快速建立3维城市模型研究

传统的3维数据获取方法已不能满足城市日益加快的发展速度,机载LIDAR技术作为一种方便、快捷、高效的3维数据获取方法,正在逐步得到广泛认同.目前,机载LIDAR硬件和系统集成发展已比较完善,研究重点主要集中在数据后处理及应用等方面.本文结合国际上最新研究进展,系统介绍了机载LIDAR数据的后处理过程,提出了一种实用的3维城市模型,实现了基于LIDAR数据3维城市模型的快速重建,使该技术能更好地服务于城市信息化建设.     

海洋磁力测量中异常数据探测方法研究

本文采用门限滤波法、滑动拟合法及其基于三维可视化的滑动拟合方法对海洋磁力测量地磁日变数据和海上磁测数据中的异常数据进行探测,并结合实际试验数据进行了详细比较分析,结果表明方法合理,该方法具有一定的实践理论意义。     

基于共享单车时空大数据的细粒度聚类

针对传统上单独采用K-means或DBSCAN等方法对共享单车位置数据聚类时造成的聚类结果与真实的聚类结构不符的问题,本文提出了一种基于共享单车时空大数据的细粒度聚类方法(FGCM)。该方法通过DBSCAN进行初始聚类,并在此基础上采用GMM-EM算法进行细部聚类,以提取细粒度层级的热点区域。试验表明,该方法可根据密度阈值排除噪声和离群值,无需指定细部聚类簇数,簇的形状和大小比较灵活。在对共享单车大数据位置特征进行聚类时,与传统的单独采用K-means或DBSCAN的方法相比,FGCM具备更高的精细程度,能够充分展现共享单车的实际聚集特征,可用于规划共享单车电子围栏等设施,在不降低通勤效率的基础上规范共享单车的停放问题。     

基于动态化简的多源数据相似性评估

随着空间数据获取手段和途径的丰富,多源数据的差异性对数据更新的影响一直备受关注。本文提出一种基于动态化简的多源空间数据相似性评估方法。首先,将多个来源数据分别与参考数据用传统方法进行匹配;其次,利用加入动态化简的匹配方法对多源数据重新匹配;最后,分析上述两次匹配结果的差异,从数据匹配的角度出发,通过整体一致性和数据详细程度评估对数据匹配质量进行对比,根据获取的评估结果实现更新数据的选择。通过实验和分析,验证了本文方法的科学性和可操作性。     

基于影像的明长城资源田野调查技术

明长城资源调查采用了基于影像的田野调查技术。该技术主要包括两部分,一是通过影像进行田野调查任务分配、路线规划、属性和定位信息的标示;二是通过田野调查数据采集系统数字著化录了田野调查成果。历时3年的明长城资源田野调查工作证实,该技术科学、高效、可操作性强。     

地磁室内定位技术研究

基于指纹库进行室内定位,传统的数据采集方式为单点采集,这种采集方式既费时又费力,又不利于数据的更新。本文针对地磁数据的特征,提出一种指纹快速采集方法,借助克里金插值算法快速建立地磁数字基准图,并利用动态时间规整算法实现快速定位。通过试验测试和数据分析,快速采集方式的定位精度能够满足用户的位置服务需求,具有较高的实用价值。