基于网络形态的街道空间环境与“两抢一盗”犯罪的关系研究——以HS市原DP区为例

城市街道网络是承载人们日常行为的空间载体,街道网络及其中人的日常行为共同构成了主要的街道网络空间环境,并影响着犯罪行为的发生。既有研究表明街道空间中多发“两抢一盗”侵财类案件,并且街道网络形态和日常行为主体与犯罪存在联系,但对这一问题的深入探究较少。本文基于HS市原DP区的派出所辖区单元,使用路网数据、人口统计数据、手机信令数据等相关资料,采用空间分析和统计分析方法,对街道网络的几何形态和拓扑形态、动态人口和静态人口等因素与犯罪分布的关系展开分析,尝试探索街道网络空间环境对“两抢一盗”犯罪的影响。结果表明,街道网络空间环境中影响盗窃和两抢犯罪的要素存在较大差异。“X形单元”式街道网络、路网密度、低速交通的路网渗透性、静态人口密度和动态人口密度均对盗窃犯罪产生重要影响,与两抢犯罪相关的仅有“T形单元”式街道网络、静态人口中的实际居住户籍人员和外来人员密度,街道网络形态没有表现出与两抢犯罪的显著相关。最后提出,由于街道网络的通达性和危险性往往并存,如何通过调控或改善整体的街道网络空间环境来尽可能减少犯罪风险,是未来规划建设安全的街道网络空间需要思考的话题。     

一种高分辨率光学卫星遥感影像直线匹配算法

高分辨率光学卫星遥感影像直线自动匹配算法的具体流程包括:进行影像尺度调整,对影像进行边缘提取,采用Hough变换提取直线;同时基于直线几何特征和灰度特征提取同名直线,利用Hough变换模型,将线转换为参数空间中的点,并建立转换模型;最后采用RANSAC算法剔除错误同名直线,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,本文提出的算法能显著提高影像同名直线提取的数量和精度,特别是对异源影像具有抗噪能力强、鲁棒性好等特点。     

地表移动观测站GPS连接测量控制网坐标系统转换

为监测潘一东区1252(1)首采面开采引起的地表移动变形规律,布设了由1条全走向线和一条全倾向观测线、12个控制点和186个监测点构成的地表移动观测站。在采用GPS定位技术实施观测站平面连接测量过程中,为克服转换基准点中存在的位移对求解的转换参数的影响,采用了抗差估计理论,并建立转换后GPS网的质量评价模型。根据对GPS连接测量平面控制网的处理结果分析,采用抗差估计求参,有利于保留GPS技术高精度的特点。     

Isolation, cloning and sequencing of AFLP markers related to disease-resistance traits in Fenneropenaeus chinensis

Amplified fragment length polymorphisms （AFLP） technique was used to analyze the fingerprinting of four successive generations of Fenneropenaeus chinensis to reveal their disease-resistance traits. Some loci showed quite different genetic frequencies due to artificial selection, which implied that these fragments were putative markers related to the disease-resistance trait. We developed a simple and effective method to further characterize these AFLP fragments. Specific AFLP bands were cut directly from polyacrylamide gels, re-amplified, cloned and sequenced. Eight putative genetic markers were sequenced and their sizes ranged from 63 to 209 bp. The sequences were submitted to dbGSS （database of Genome Sequence Survey）; and the BLAST analysis showed low similarity to the function genes, indicating these markers were tightly linked to a disease-resistance trait but were not functional genes.     

运动目标轨迹数据管理的关键技术研究

运动目标的轨迹数据是空间信息系统的重要信息源。只有科学、合理、高效地利用运动目标的轨迹数据,才能更好地掌握多维动态变化的空间环境。在介绍运动目标的概念和国内外研究现状之后,重点分析运动目标时空数据模型(Moving Objects Spatio-temporal Data Model)相关的关键技术并提出相应的解决方案。     

形态参数下地表采动裂缝三维建模及可视化方法

实现对地表采动裂缝的三维建模及可视化能促进裂缝的形状、成因研究,并为开采沉陷监测和生态环境恢复提供科学支持。目前三维建模方法和软件主要面向建筑物、管道、地质体等地物地貌,若直接应用于地表裂缝的建模与表达会存在野外测绘工作量大、形态规律表达不准确、呈现不逼真等问题。本文结合三维地形建模、分形、空间插值等理论,提出了基于几何形态参数的地表裂缝三维建模方法,并利用ArcEngine平台实现了对裂缝的三维可视化;选取甘肃省东峡矿区为试验区,根据裂缝分布与形态预计参数,实现了对区域内裂缝的模拟,并通过与实测数据和高分辨率影像进行对比,验证了该方法能真实逼真呈现裂缝的形态、延伸与细节信息。     

城区重度污染水体遥感识别研究

城市污染水体整治对城市良好水环境具有重大意义。本文基于污染水体形成机理,构建污染水体遥感识别模型,实现了城市污染水体快速、高效、大范围的提取。本文以银川市为研究区,开展银川市污染水体遥感识别,并进行实地验证。验证结果表明污染水体遥感识别精度可达62.96%,共确定银川市污染水体12条,为银川市污染水体整治工作提供参考。此外,本文还分析了影响识别精度的原因,以提高后续污染水体遥感识别精度。由于遥感识别污染水体尚属首次,因此识别精度一般。在今后研究工作中,将会加入其他指标继续研究,以提高精度。     

基于深度学习的地震震级分类

为了探索地震加速度时程记录的震级信息,训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类,将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本,对其进行信息筛选和归一化,之后将地震加速度时程记录用作输入,训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示,在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6％,在测试集中的准确率为92.3％,具有良好的分类效果,这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别,即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。      

电子政务多数据中心地理空间元数据共享服务

通过对地理空间信息元数据标准的研究,分析了元数据的表达形式与存储策略,构建了多数据中心地理空间元数据共享服务系统,实现了分布式信息资源元数据共享交换和数据下载预览服务。