天津市塘沽区地面沉降监测网络优化

以天津市塘沽区为研究区域，利用空间聚类与数据序列特征分析相结合的方法，对原有86个监测点的地面沉降监测网络进行优化，使优化兼顾了空间均匀分布和最小化时间冗余。给出了监测点数目，仅保留其中大约25％的监测点进入优化后的监测网络。     

利用误差熵确定激光点云变形可监测指标

利用三维激光扫描确定变形区域的主要方法是对相同区域的点云进行对比分析,根据对比值确定变形区域及变形量,这种方法虽然能够简单地实现变形监测,但对于监测结果的可靠性并没有进行评价。因此,为了提高变形监测结果的可靠性,对点云误差及点云配准误差进行分析,并由此确定点云变形监测的可监测指标。为了避免相邻点位误差之间的相互影响及误差空间大小的不确定性影响,利用误差熵来确定点云误差空间,并根据其实际大小和误差极值的关系来确定变形可监测指标。通过不同距离和入射角下模拟的平面板变形来验证其可行性,并将该方法应用于某个滑坡场景,以确定该滑坡的变形区域和变形大小。     

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。     

畜产品质量安全监测系统的设计与实现

通过分析中国畜产品安全生产的具体流程,从点和面两个层次采集畜产品质量安全监测信息,并存入设计好的专题数据库,构建监测系统。该系统集成了GIS分析、网络等功能,可对数据库中畜产品质量监测数据进行查询、统计、评价和预警分析,得到质量安全预警发生的位置、等级、类型、覆盖范围等。利用GIS空间分析进行畜产品质量安全预测预警可降低食品事故损害程度。     

基于GIS的城市消防风险评估及其空间布局合理性探讨：以北京市核心区为例

如今我国一、二线城市普遍建筑规模大、人口密集、功能复杂,城市灾害风险更大,一旦发生大的灾害后果将会很严重,因此应该重点关注人员密集、消防难点区域,提前做好应急预案,加强城市安全韧性监管,提高应急预警能力。文章以北京市地理国情监测（城市国土空间监测）和高德兴趣点（POI）作为数据源,研究创新网络空间分析技术的新应用,并将道路、建筑等实际地物等实际地物作为参数,应用数学分析法构建消防风险评估模型和消防机构布局合理性评价模型,以地理空间的角度分析当下北京市核心区的消防机构空间分布问题。成果表明,通过地理空间分析的方式对城市内消防机构布局合理性进行分析评估具有良好的适用性,可为今后韧性城市建设提供支持。     

毕节地区重点污染源及生态环境动态监控平台

本文对毕节地区重点污染源和生态环境进行动态监测技术研究,把对重点污染源的定点监测和对生态环境的区域监测进行有机结合,使区域生态环境评价具有定量化的指标依据。在此基础上把污染源动态监测系统、空间分析、评价模型和地理信息系统进行集成,研究建立毕节地区环境综合监控平台,系统已经过严格的测试和业务试运行,证明能够很大程度地提高监测编报、信息采集、网络传输、数据管理、信息分发和综合评价服务的自动化程度。     

基于网络Voronoi图启发式和群智能的最大覆盖空间优化

提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,并应用于城市响应时间敏感型公共服务设施的空间优化。本文考虑设施功能沿交通网络辐射以及需求非均匀分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型同时顾及了设施利用率的最大化,规定设施对给定距离以内的需求实行的完全服务覆盖和对给定距离以外的需求实行随距离衰减的部分服务覆盖。本研究提出基于遗传机制和广义Voronoi图改进的粒子群算法以提高其空间优化性能,通过对南京市消防站最大覆盖空间优化实验表明,该研究取得了较为理想的结果,可应用于城市化区域应急设施最大覆盖空间优化。     

基于WebGIS的饮用水水源地水质监测与评价系统设计

随着工业化进程加快,居民饮水安全受到的威胁日趋增多,因而以水源作为核心标准,加强对饮用水水源地水质的监测与评估对确保饮用水安全具有重要意义。本文利用GIS技术具有的空间特性,以城市饮用水的水源地为对象,结合单因子评价法和综合标识指数评价法建立水质评价模型,建立基于WebGIS的水质监测与评价系统,为水源地信息管理工作和保障城市饮用水安全提供技术支撑与数据依据。     

不同尺度综合地表形变InSAR时序监测与机理分析

正合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术作为近年来发展起来的一种空间对地观测技术被广泛应用于不同类型的地表形变监测。为克服时间、空间基线失相干,DEM误差、大气延迟效应等因素对形变监测的影响,具有稳定后向散射特性的相干点目标作为研究对象的时序InSAR技术应运而生。然而,由于其应用研究起步较晚,在高精度地表形变监测中仍面临诸多技术难题,如常规SBAS方法时序形变监测时因多数据子集而导致的基准缺失、低相干条件下高相干点目标的有效识别、时序InSAR大范     

一种基于地理空间大数据的网络舆情监测软件架构

在梳理网络舆情大数据相关理论的基础上,对网络舆情监测软件的发展现状作了全面分析,结合舆情监测系统对地理空间信息的需求和现有的不足,提出了一种基于地理空间大数据环境的网络舆情监测系统的软件架构,实现地理空间数据环境下网络舆情的数据采集及处理、地理空间专题网络舆情的可视化、地理空间深层次的数据挖掘、网络舆情的时空关联性分析等功能。研究已得到一定的实践检验,结合地理空间数据可提高网络舆情监测和管理的高效性,能有效监测网络热点事件,做到科学辅助决策。     

面向特征的网络空间点群要素自动综合方法

网络空间信息可视化对揭示网络空域规律、促进网络空间认知具有重要意义。将网络空间节点与拓扑关系直接可视化的视图中存在大量的点重合和线交叉,目前已有的网络节点布局算法、集束边技术、骨干网提取和网络路由拓扑多尺度表达等方法能够优化视图效果,但在网络的微观结构上,对保持网络空间点群要素的特征信息关注不够。通过分析并量化网络空间点群要素的各类特征信息,提出了一种基于层次聚类的要素聚合方法和一种基于节点重要性度量的要素选取方法,以自动综合的方式对网络空间点群要素进行综合。实验结果表明,该方法能够保持网络空间点群要素的空间特征,为定量表达网络空间特征、加速生成视觉效果良好的网络空间地图提供基础数据综合方法。     

南京地铁沿线地面沉降监测与危险性评价

采用MCTSB-InSAR技术监测南京市主城区地面沉降状况,揭示研究区内地面沉降空间分布特征;通过对地铁线路进行条带空间缓冲区分析和沿线路剖面线分析,进一步研究地铁沿线的地面及周边建筑物不均匀沉降信息;针对主要影响路段进行地质灾害危险性评价,评价结果及特征点时间序列沉降结果与同时期实际情况基本吻合。研究表明,长期进行城市主城区及地铁线路地面沉降监测具有重要意义,同时地质灾害危险性评价工作能为灾害防治及评估提供可靠的支持,具有较大的应用潜力。     

网络RTK内插模型抗差性分析

空间相关误差精确建模是网络RTK技术的关键,定量分析内插模型抗差性对网络RTK内插模型的选择和优化具有重要意义。以现有内插模型为研究对象,根据误差传播定律提出误差影响因子以评价内插模型的抗差性,通过理论结合实验的方法探究不同内插模型抗差性的空间分布特征。结果表明:不同内插模型抗差性空间分布有较大差异,三角形解算单元内,不同内插模型的抗差性均满足要求。      

基于空间句法的陕西省路网结构分析

对陕西省地级行政尺度道路交通网络发展水平与经济发展的协调性进行评价。以空间句法理论为基础,结合ArcGIS对各个地级行政区的道路交通网络与国民生产总值进行分析。结果显示:道路交通网络呈现以西安市为枢纽中心向外扩散,且各区域发展差异较大;交通网络发展水平与经济发展之间具有强的正相关性;交通网络发展水平"滞后"于经济发展的城市多位于陕北地区且路网发展水平也较低,是未来陕西省交通网络优化升级关注的重点区域。     

基于网络Voronoi图的大规模多仓库物流配送路径优化

由于存在多约束和多个优化目标,物流配送决策非常困难。针对城市多仓库物流配送问题,提出基于网络Voronoi图的空间启发式优化方法。从空间角度,将多仓库物流配送优化分解为区域分割和路径优化两个空间子问题。基于网络Voronoi覆盖进行服务区域初始划分,顾及仓库容量差异,进行区域边界修正,并创建初始解。路径优化将局部搜索范围限定在网络K近邻内,只搜索最有可能的空间邻域,迭代改进解的质量。该算法最小化路径数量和路径长度。利用深圳市的大规模多仓库物流配送问题测试算法性能。试验结果表明：本文方法能够在15min内求解6400个客户点的大规模物流配送问题,解的质量优于ArcGIS约10.8%,计算时间约为其21.2%。     

利用模拟退火算法的村镇土地利用空间优化调控模型

提出了一种顾及土地利用监测评价结果的村镇土地利用调控模型。该模型整合空间单元划分、调控单元判别、空间配置于一体,运用模拟退火算法,实现了多目标控制下的空间优化调控。实例验证了此模型的合理性。     

地基合成孔径雷达的边坡形变监测应用研究

针对露天矿开采过程中边坡发生形变导致失稳的问题,使用地基合成孔径雷达对矿坑边坡进行形变监测.基于小基线集技术,该文提出以PS点相位相干系数的均值作为子集划分的参考指标,并提出在子集内采用粗差探测技术对PS点进行时间维解缠,有效削弱了子集内的大气延迟影响并防止了解缠误差在空间域的传递.通过首云铁矿边坡形变监测实验,结果表明:该文提出的方法能有效处理GB-SAR边坡连续监测数据,能够获取露天矿边坡PS点在监测期的时间序列形变,该方法在边坡稳定性监测方面具有实用性.     

浙江平原时序InSAR地面沉降监测

针对浙江省地面沉降监测需求,研究利用时序InSAR技术进行浙江省平原区地面沉降监测的技术流程。以上虞区块为例,反演得到上虞地区2013-2014年度地面沉降信息;结合同期外业水准测量数据,在传统点-点、点-面验证基础上,提出点-线验证方式,将几种分析评价方法进行了对比,对InSAR地面沉降监测精度进行评价分析;最后结合外业实地调查的情况,证明了InSAR技术监测大范围地面沉降分布状况和发现区域沉降中心的有效性和精确性。     

利用空间微分块与动态球策略的k近邻搜索算法研究

提出了一种基于空间微分块与动态球判定策略的k近邻快速搜索算法。该算法以空间包围盒为基础,首先对空间进行微分块,将离散点分配到子空间;然后,以计算点为球心建立动态球,确定k近邻候选点。球半径可根据空间包围盒的大小、离散点数量和k近邻点数进行估算和优化。实验结果表明,该算法可快速完成k近邻搜索,运行稳定可靠。     

结合FCN和多特征的全极化SAR土地覆盖分类

针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像地物分类特征表征性弱,以及传统全卷积网络(FCN)分类精度较低、效果差的问题,该文提出了一种结合FCN和多特征的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,根据PolSAR影像和极化目标分解获取散射特征参数构建特征空间,利用主成分分析(PCA)对特征空间实现降维,以优化特征组合;接着,以SegNet建模思想为基础,在网络中层嵌入多层多尺度非对称卷积单元(MACU)结构,并在中层添加代价函数构建双代价收敛(DC)结构,基于此设计了DC-MA-FCN网络;然后,以优化后的特征组合为输入,通过DC-MA-FCN网络进行多层自主学习训练网络,并利用训练好的网络进行PolSAR影像初始分类;最后,组合DC-MA-FCN网络分类结果和形态学方法实现最终分类。该方法对两地区的PolSAR影像进行取样和试验,并使用多种评价指标定量分析,表明了算法的可行性和有效性。