面向城市精细化治理的"地楼房权人"实体构建

构建基础时空信息底板,是实现智慧城市内部多源、异构、海量数据间的关联与融合,保障各类智慧应用正常运转,实现城市精细化治理的前提.文中提出"地楼房权人"多层次城市实体模型,并基于该模型设计并实现"地楼房权人"实体建库、城市多源信息关联融合的业务框架,并通过应用展望,从教育学位配置和医疗资源管理等方面举例说明基于"地楼房权人"实体模型的多源信息关联在城市精细化治理中的应用价值.研究表明,通过构建"地楼房权人"等城市实体数据,并基于此关联集成各类城市数据,最终形成面向城市精细化治理的基础时空信息底板,将为智慧城市的各类应用提供基础支撑.     

基于有理多项式模型的GF4卫星区域影像平差处理方法及精度验证

分析了我国首颗静止轨道光学遥感卫星高分四号(GF4)特有的区域成像模式的几何特性,基于静止轨道成像基高比较小的几何特性提出一种利用平均高程面的区域网平差方法。该方法针对GF4卫星影像构建了基于有理多项式模型RFM的区域网平差模型,并在无控制条件下,对GF4卫星区域影像进行区域网平差处理,解决了GF4号区域影像由于定轨误差、定姿误差、大气折光以及镜头畸变等因素导致的拼接精度较低的问题。最后,通过两组真实数据试验对本文方法的精度及有效性进行了验证,同时分析了采用不同的误差补偿模型对于平差结果精度的影响。     

黄土填方区地表沉降时序InSAR监测分析

削山填沟造地等岩土工程在湿陷性黄土沟壑地区屡见不鲜,掌握填方区沉降情况具有重要意义.本文收集了2017年11月—2020年12月获取的56景TerraSAR-X StripMap模式影像,利用时序InSAR技术监测了陕北某湿陷性黄土填方地基工程的沉降信息,并与2017年11月—2020年12月期间监测区3个水准点的...     

多尺度GTWR城市住宅价格建模与分析

尺度、时间、空间距离一直是制约地理时空加权回归模型求解精度的关键.本文基于欧氏距离约束和路网距离约束,将多尺度扩展到时空地理加权回归方法的建模中,以检验多尺度GTWR模型的改进性能,同时验证路网距离约束在多尺度GTWR模型中的优越性.以2015—2018年成都市主城区商品房社区作为案例对象,将多尺度GTWR与GTWR在拟合优度(R2)、残差平方和(RSS)及AIC等方面进行比较.试验结果表明,与GTWR相比,多尺度GTWR对影响住宅价格的自变量提供了更有效的解释,同时路网距离的使用也提高了模型的合理性.在基于欧氏距离约束和路网距离约束方面拟合优度分别提升了0.123和0.208,RSS和AIC值得到了有效的降低.相比于使用欧氏距离约束的GTWR与多尺度GTWR模型,路网距离约束的GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.007,多尺度GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.092,基于路网距离的计算结果进一步证实了多尺度GTWR模型的正确性,也进一步证明了综合考虑尺度、时空距离后的多尺度GTWR具有很好的通用性.     

城市空间三维地图及其在智慧城市中的应用

对城市空间三维地图相关的关键技术进行了系统梳理,结合深圳市拟建设的"数字政府"基础时空平台——"深圳市可视化城市空间数字平台"开展实例研究。结果表明,从二维地图可视化提升到城市空间的三维地图可视化,需要从现有的空间数据模型、数据组织与调度逻辑、地图可视化表达方法等方面开展研究,形成城市级的三维数据可视化表达核心框架,满足各类城市应用可视化渲染与仿真需求。     

OpenCV的相机标定在高速相机中的应用

视频测量是近景摄影测量的一个分支,是在非接触的状态下,对处于运动状态的物体以视频或影像序列的形式瞬时记录运动物体的空间位置和状态,并通过摄影测量解析处理,获取运动物体特征点的高精度三维空间坐标,从而对运动物体的特征进行定性和定量分析,描述物体的运动轨迹和运动参数。视频测量已经逐步应用于土木工程、考古学和航空学等领域,并取得了一定的成果。相机定标是计算机三维重建不可或缺的步骤,相机定标的精度和可靠性直接影响计算机视觉系统的三维定位精度。相对于传统标定方法,本文在张正友算法的基础上结合OpenCV实现的算法。该方法使用更加方便、快捷,标定结果更加精确。     

数字城市到智慧城市的思考与探索

首先综述构建权威、唯一、通用数字城市地理空间框架的必要性,然后详细介绍我国数字城市建设的总体思路、进展情况、发挥的作用及产生的影响。并针对时代发展、技术进步和需求变化,论述当前地理空间框架面临的全新发展机遇和挑战,以及当前存在的问题,明确指出智慧城市阶段地理空间框架的建设目标与内容,展望下一步技术突破的方向。     

敏捷开发在软件项目中的实践——以江苏省国土资源厅门户网站建设为例

介绍了敏捷开发方法,并基于此方法设计和实现了江苏省国土资源厅门户网站。该网站功能齐全、结构清晰,具有良好的交互性、可扩展性和可维护性,表现出稳定的性能,并取得了良好绩效。     

基于神经网络的房地产估价研究

根据房地产估价的特点将人工神经网络引入到房地产价格评估领域,创建了基于神经网络的房地产估价模型,在对训练样本验证结果分析的基础上,对两种神经网络估价模型进行了对比分析,指出了两种网络各自的优缺点以及改进措施。     

喀斯特流域降雨-径流人工神经网络模型结构分析及模拟

喀斯特流域降雨-径流响应是一个非线性过程,分析确定地下河流量过程的主要影响因子对喀斯特流域水文过程模拟具有重要意义.本文利用普定后寨河流域实测降雨、径流系列资料,采用神经网络权重分析法确定该流域的人工神经网络模型结构为两个隐含层、三个输入变量,该人工神经网络模型结构可以保持降雨-径流模拟的稳定性.模型经交叉训练与验证,训练期效率系数(NSC)达0.9以上,验证期NSC达0.88以上.说明神经网络权重分析法能够较好地确立预报因子与预报对象的关系,为喀斯特流域降雨-径流模拟提供一种有效的分析手段.