利用词向量模型分析城市道路交通空间相关性

刻画城市道路之间的交通相关性是提高交通插值及预测水平的基础。现有研究及应用通常假设一定空间或拓扑距离内的道路相互之间具有相关性,这种方式忽视了道路之间交通影响的时空异质性。例如,上游道路交通流通常不会均匀扩散到所有下游道路,而是集中在特定方向上。道路之间产生交通影响和交互作用的根本原因是大量机动车辆穿梭其中。为从数据驱动的角度度量道路之间的交通相关性,从而顾及其时空异质性,本文利用词向量模型Word2Vec从大量机动车出行路径中挖掘道路之间的交通交互影响关系。首先把"路段-路径"类比为"词-文档";其次利用Word2Vec模型从大量路径(文档)中为每条路段(词)训练出一个实数向量(词向量);然后以向量之间的余弦相似度度量对应路段之间的交通相关性;最后利用交通状态数据对结果进行验证。以北京市200万条出租车出行路径为数据进行试验,结果表明:(1)平均水平上,向量相似度越高的邻近路段,其交通状态变化趋势也越相似,证明了本文方法可以正确度量道路之间的交通相关性,并刻画出其空间异质性;(2)工作日早、晚高峰及节假日路段之间的交通相关性大于工作日平峰和周六日,其合理性体现了本文方法可以正确捕捉道路交通相关性的时间异质性。本文方法及分析可为交通规划、诱导等提供方法论和理论基础。     

森林沼泽景观区遥感矿化蚀变信息提取方法研究

采用遥感技术,以最新的遥感数据为基础,充分收集近年来新取得的地质资料和矿产信息,以多宝山地区为例,在森林沼泽景观区进行遥感蚀变异常提取研究。在遥感彩色合成影像上做掩模之后分别进行蚀变异常分级方法和蚀变异常信息提取,并参考地质图,依据不同区域影像中的色彩差异进行小区划分,再对各小区分别进行异常信息提取。这样不但减少了去除伪异常信息的工作量,而且使不同分级标准区分同一地区不同地物中成为可能,从而提高了异常信息提取的准确度。     

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。     

云计算时代的地理信息服务标准建设研究

当前,城市信息化建设正经历从数字城市向智慧城市的转变,云计算作为跨领域深度融合集成的基础已成为地理信息行业的核心技术之一,对地理信息服务标准化建设提出了更高的要求。本文首先阐述了当前地理信息服务发展现状与趋势,并基于国内外服务标准化现状,分析了在云计算时代地理信息服务标准化存在的问题,针对当前的问题,文章对地理信息服务从服务功能、技术类型和接口协议角度进行了初步的分类,提出了GeoREST服务是云计算时代地理信息服务标准化建设的重点,并提出了一个扩展了GeoREST的地理信息服务标准体系建议及相应的测试认证手段。     

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.     

三江盆地富锦隆起珍子山组古环境恢复及其油气地质意义

通过对三江盆地富锦隆起金山村附近实测剖面的岩石组合、古生物化石及元素地球化学分析,对该地区珍子山组沉积环境进行研究。结果显示,该区珍子山组沉积时期为温暖湿润的气候条件,沉积环境主体为陆相还原环境。地球化学特征所反映出的沉积环境为页岩气的成藏及储集提供了良好的条件。     

顾及时空语义的疑犯位置时空预测

预测疑犯的社会活动行踪,对案件嫌疑人的排查以及犯罪行为的主动预防具有重大意义。当前研究主要依据疑犯的历史系列作案位置预测其住址或未来犯罪位置,缺少对其复杂社会活动位置的转移过程进行建模,也没有考虑位置数据稀疏性对预测性能产生的影响。为此,提出了融合时空语义的位置时空预测（spa-tio-temporal semantics location prediction,SSLP）模型。首先,利用疑犯在不同语义时段和语义位置上的分布邻近性提取目标疑犯的相似疑犯群体;其次,结合该群体的轨迹数据和位置语义信息,基于核密度平滑方法估算出涉及未记录位置的转移频次及其时态访问概率;最后,采用贝叶斯模型实现疑犯个体的时空预测。实验结果表明,基于W市2013年1月至6月间158名疑犯的17 539个位置记录数据,SSLP模型在top-k距离偏离度和top-k精确率上优于其他流行方法40%~50%,对疑犯位置数据稀疏性具有优异的适应能力。     

山东大汶口盆地采盐溶腔的不稳定性及变化特征

山东大汶口盆地岩盐矿层为多层薄层盐,夹层以硬石膏岩、泥灰岩等为主,厚度较大.在双井对流采盐中,形成横截面近倒梯形的长形体溶腔.由于溶腔顶底板岩石与溶腔存在巨大的压力差,这种形状的溶腔不稳定,顶底板岩石发生向溶腔方向的蠕变,使溶腔大小、形状不断发生变化.一是开采盐层埋藏浅,开采速度慢,虽经多年开采,但溶腔跨度尚未达到极限...