BDS不同卫星选择对相对定位精度的影响研究

针对第三代北斗卫星导航系统(BDS-3)全球成功组网完成后,原先第二代北斗卫星导航系统(BDS-2)部分广播星历轨道精度较差的卫星会影响整体相对定位解算精度的问题,提出了在使用BDS-2/BDS-3卫星进行相对定位过程中,需要顾及某些长基线的存在,并且对参与解算的卫星进行慎重选择.该文采用亚太及周边区域内部分多模GNS...     

高性能GIS动态目标渲染引擎的设计与实现

针对海量动态目标渲染效率较慢的问题,本文研究并设计了基于混合加速的高性能GIS动态目标渲染引擎,并利用SuperMap的组件GIS研发了动态目标渲染引擎原型系统.通过比较不同类型海量空间数据的可视化实验结果表明,本文研究成果在渲染二维和三维空间海量动态目标时,满足GIS高性能可视化需求,可视化效果流畅.     

人工智能GIS软件技术体系初探

作为人工智能的代表性技术,深度学习已经成为大数据等各个领域中最具有突破性发展的新技术。深度学习的成功主要得益于其新颖的数据驱动的特征表示学习能力,这种能力成功地替代了传统建模中基于领域知识人为设计特征的方式。在这些技术推动下,人工智能技术在新一代GIS基础软件技术的研究与应用中发挥着极为重要的作用,而现有人工智能GIS（AI GIS）技术研究整体仍处于初步探索阶段,距离成熟阶段尚有较大距离。作为新一代GIS基础软件的方法和技术,AI GIS已经广泛应用在遥感数据分析、水资源研究、空间流行病学和环境健康等地学领域,与传统GIS模型相比大大提高了对非结构化的遥感或街景影像和文本的地理信息提取和特征理解能力,显示出巨大的价值和发展潜力,但现有研究对AI GIS软件技术体系的梳理和总结尚不够全面。大部分研究只关注地理空间人工智能算法的研究及其特定场景下的应用研究,而对相关的AI GIS软件技术体系关注较少。本文分析了地理智慧的几个层次,并讨论了其与AI GIS的关系,总体介绍了国内外现有人工智能技术与GIS软件相结合的发展现状,进而提出了AI GIS软件技术体系。根据AI与GIS的结合关系提出了AI GIS由地理空间智能算法、AI赋能GIS和GIS赋能AI三部分组成。此外,为深入介绍AI GIS各部分组成,本文以SuperMap为例,探讨了AI GIS软件的设计与实现。最后,探讨了AI GIS的未来发展中亟需解决的问题。本文基于AI GIS软件技术的初步探索,尝试为地理智能的基础GIS软件技术体系的构建提供理论基础,以促进人工智能技术与GIS技术的进一步融合和发展,为实现地理智能提供一个可行的研究方向。     

含气地层中气体释放对盾构隧道稳定性影响研究

随着地下工程的建设日益增多,部分工程穿越含气地层,含气地层会对隧道的施工产生一定不良的影响。盾构在沼气地层掘进过程中,由于管片气密性不良造成沼气通过管片环缝进入隧道,引起管片的纵向变形。针对这一现象,建立管片环缝单点气体释放条件下的管片变形模型,并用数值模拟方法与理论结果进行对比验证。通过其变形公式,分析不同含气层厚度、不同初始气压条件对管片的变形及管片接缝张开量的影响,探讨管片损坏的地层条件。结果表明,对于含气层较薄（＜1.5 m）、气体压力比较小（＜150 kPa）的地层,隧道气密性不严导致气体泄漏进入隧道会导致管片下沉,但一般不会破坏管片的防水设施。当含气层厚度大或气体压力较大时,气体释放会引起比较大的管片变形,破坏管片的防水能力,导致地下水进入隧道,引起管片的进一步变形;地层扰动大时,地层土体随地下水进入隧道,会造成管片的严重损坏,以至于断裂。     

SuperMap GIS地理加权回归模型研究与实现

地理加权回归分析是对普通线性回归模型的扩展,将空间数据的地理位置嵌入线性回归参数之中,以此来研究空间关系的空间异质性或空间非平稳性,属于局部空间分析模型.通过地理加权回归分析可以确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系,局部区域的参数估计可以得到地理空间存在的不同空间关系,核函数的选取规则和带宽参数的验证方法也是本文研究的内容.     

空间大数据在MongoDB中的存储探索

最近几年,IT技术,特别是云计算和大数据技术的发展,给传统的地理信息软件平台带来了很大变革.作为地理信息的核心技术之一,空间数据存储技术在地理信息软件平台中发挥着重要的作用,是实现高效的空间查询和空间分析的技术基础.面对数据量的爆发性增长、数据类型的增多等大数据问题,传统的关系型数据库很容易遇到存储瓶颈,存在诸如存储效率低、并发访问能力弱、横向扩展难等问题,这使得发展新的空间大数据存储技术势在必行.为解决传统关系型数据库在面对海量多源异构数据存储时遇到的上述问题,本文利用分布式存储NoSQL数据库进行了空间大数据存储和查询的技术探索,并通过一系列实验证明MongoDB数据库是一种有效的存储空间大数据的方法.     

空间大数据分析引擎的设计与实现

针对空间大数据分析需求日益增加但缺乏关键技术支撑的问题,融合GIS与大数据技术构建空间大数据分析引擎成为有效的解决方法.本文基于SuperMap iObjects for Java和Apache Spark计算框架设计并实现了空间大数据分析引擎,并将其用于计算航路拥挤情况的要素连接分析实验.研究结果表明,空间大数据分析引擎处理性能高,具备保障空间大数据分析的能力.     

Supre MapGIS 公交换乘算法设计与实现

公交换乘分析是地图服务的一项重要内容,在对城市公交数据特点进行分析的基础上,提出了一种高效实用的公交换乘算法。该算法通过引入归并站点概念和记录归并站点间步行邻接关系,完善了公交线路和站点之间的关系存储,并有效减少了换乘方案搜索的网络规模。同时,该算法还支持多样化的用户需求：涉及换乘次数、费用、距离、步行距离等方面。最后,本文使用北京市公交换乘数据进行了算法验证和搜索结果分析。     

基于非均匀多级网格索引的矢量地图叠加分析算法

矢量地图叠加分析在实际场景使用中经常需要处理各种大规模复杂空间数据,因此算法整体分析效率的提升尤其重要.该文重点针对较大多边形对象和大量较小多边形对象的叠加分析使用场景,提出了一种有较强针对性的基于非均匀多级网格索引的矢量地图叠加分析(Non-uniform Multi-level Grid Index Overlay,NMGIO)算法,包括索引构建、网格过滤、叠加计算、拓扑构面4个步骤,通过对待分析数据集和叠加对象双向建立非均匀多级网格索引,利用数据的空间分布特点从根本上提升叠加分析效率.同时给出了算法整体时间复杂度和由C++语言实现的原型系统叠加分析效果验证.     

海上风机稳桩施工平台吊装过程中的多船水动力干扰特性与动力响应分析

建立双臂起重船从运输船上起吊大型稳桩施工平台的吊装系统模型,其中,起重船与运输船呈T型布置。首先基于势流理论,采用专业水动力分析软件AQWA开展了双船系统的频域水动力分析,分析双船起吊系统的水动力干扰特性和遮蔽效应,并对双船间隙自由液面进行黏性修正从而提高频域多体水动力分析的精度。进一步采用频域—时域方法对起吊耦合系统进行参数分析,探究起吊速度、波浪周期等对吊索张力和起重船运动的影响规律。分析多个工况下运输船的遮蔽效应对起吊系统的影响。结果表明,对间隙流体施加阻尼自由液面边界条件可以一定程度提高计算模型的精度,在某些周期的迎浪条件下运输船对起重船的遮蔽效应可以降低吊装系统的响应;起吊速度对时域动力响应的影响较小;周期为8 s的规则波引起过大的动力响应。