基于时空影响因子的未来社区生活圈公共服务设施优化配置北大核心CSCD

公共服务设施作为社区生活圈的核心内容,直接决定了社区生活圈的生活品质。对社区公共服务设施建设情况进行量化评价,并对设施建设的未来规划提供科学决策支持逐渐成为规划者和决策者的一大难题。本文通过ArcGIS工具对POI数据进行处理、统计和可视化,在总结他人社区生活圈量化评价方法的基础上,结合温州本地特色,搭建了一套社区生活圈公共服务设施评价模型。利用该模型可对各类社区进行综合评分和分级,并根据模型评分结果挖掘公共服务设施未来优化方向。此外,还实现了社区生活圈评分的动态计算与展示,为社区服务设施建设选址、路网建设与公共服务设施建设优先级评定等提供决策支持。既可帮助规划者和决策者快速建立对整个区域生活圈建设现状的量化认知,又可助力公共服务设施的优化配置,为社区生活圈公共服务品质评价与提升探寻全新的思路与方法。     

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。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

3维场景植被冠层多波段模拟研究进展

植被冠层辐射散射信号中蕴含了丰富的植被信息,通过构建植被冠层辐射散射模型,可以实现植被结构等生物物理参数的遥感定量反演。迄今为止,可见光/近红外、热红外、微波波段均已发展了大量的模型,这些模型在参数反演方面各具优势,但不同波段的模型又有其自身的局限性。跨波段的联合模拟可以实现模型间的优势互补,进而提高地表参数的反演精度,近年来已有学者专注于可见光/近红外与热红外模型,热红外与微波模型,主被动微波模型,以及可见光/近红外与微波模型的联合模拟和协同反演,但多是两两联合,且主要是基于经验模型或解析模型。基于3维场景的植被冠层辐射散射特性模拟模型可以细致刻画不同组分的结构和空间分布特征,对于由植被结构引起的多次散射和组分比例变化的考虑具有优势。本文主要介绍了3维模拟模型在可见光/近红外、热红外和微波波段,以及跨波段联合模拟方面的研究进展,从模型机理、场景统一、以及组分理化参数的统一的角度,探讨了构建多波段3维模拟系统的可行性,展望了多波段3维模拟模型的发展趋势。     

青藏高原东部地壳物质流变模型及汶川地震机理探讨

利用GPS、大地电磁、P波层析成像等数据分析了青藏高原东部地壳运动情况和中下地壳物质流的分布及运动情况,提出了青藏高原东部地壳物质流变模型,认为在青藏高原东部存在两条巨大的、具有固定通道和边界的弱物质流,其他区域则有离散的、不均匀的弱物质流分布。巴颜喀拉块体内部的弱物质流在向东流至龙门山断裂带时,大部分弱物质沿断裂带向南北方向分流,小部分弱物质在断裂带附近沉积、上涌,造成通道堵塞,最终引发了汶川地震。     

一种基于软件网络的重要服务发现方法

与已有的侧重于服务内容的方法不同,本文根据服务组合的历史记录,提出了一种依据服务间依赖关系发现重要服务,以及其他可与之进行组合的服务的方法。在对ProgrammableWeb真实数据的实验结果表明,发现的重要Web API在Mashup中出现率达95%,且在分析给定Web API集的可组合性方面,成功率高达98%。     

高分七号卫星激光测高仪无场几何定标法

无场几何定标是未来多波束激光测高卫星面临的一个关键问题。本文针对高分七号（GF-7）线性体制全波形激光测高仪,提出了一种基于地形和波形匹配的无场分步定标方法。在深入分析高分七号卫星激光测高仪特点的基础上,构建了严密几何定位模型,采用公开版的地形参考数据和某地区1∶2000高精度的DOM和LiDAR-DSM基础地理信息成果,开展了在轨无场几何定标试验,显著提高了高分七号卫星激光测高数据精度。在2020年上半年受新冠肺炎影响未进行外场定标期间,有效解决了激光测高数据处理无定标参数的实际困难。本文对无场定标结果与高分七号实际外场定标结果进行对比验证,结果表明,无场定标结果与实际落点位置的平面误差为11.597±3.693 m,最小值为7.115 m,平坦地区高程精度优于0.3 m,虽然略低于外场定标结果,但能满足1∶10 000高程控制点测量需求。     

高空间分辨率遥感影像最优分割结果自动确定方法EI北大核心CSCD

针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。