利用高分七号卫星开展1∶10000立体测图精度验证

针对当前我国1∶10000基础地理信息成果急需加快生产速度,以及基于GF-7影像的测图精度能否满足1∶10000基础地理信息成果要求还需进一步验证的现状,开展基于GF-7影像的1∶10000立体测图试验以及成果精度验证试验.试验利用外业控制资料,全面验证了利用GF-7影像生产的1∶10000数字表面模型(DSM)、数字...     

基于GPS垂向位移测定云南地区陆地水储量及其对累积降雨的响应机制

本文基于中国大陆构造环境监测网（陆态网）GPS台站垂向形变数据,通过主成分分析计算云南省6大流域陆地水负荷形变,并与降雨数据进行相关性分析和交叉小波分析。结果表明,云南省各流域陆地水储量变化相对于降雨在半年和年周期上分别存在1.5~2.25和3~6个月的滞后,不同周期滞后的叠加使陆地水储量与累积降雨量之间存在显著的负相关性,6大流域的降雨累积天数各不相同,均在47~109 d之间。本文由此提出一种云南地区陆地水储量对累积降雨的响应机制。     

逻辑回归元胞自动机模型的鸡西市城市扩张分析及预测

城市的快速扩张导致人地矛盾激化,土地利用效率下降.分析并预测城市发展状态,可以实现土地资源的合理配置,为城市发展提供合理规划.本文以鸡西市市辖区为例,利用Logistic-CA模型进行城市扩张模拟及趋势特征分析.结果表明:1)鸡西市在2005—2015年间城市处于低速扩张阶段,土地利用效率较低,城市发展较为分散;2)通...     

基于GEOWAY软件的基础地理信息数据更新方法--以山西省1∶10000 DLG数据更新为例

以近年来山西省1∶10000 DLG数据更新及检查工作为基础,以GEOWAY软件作为更新平台,对更新过程中数据更新要点以及接边和自检方法进行了探讨,为基础地理信息数据快速更新及加强DLG数据过程质量控制奠定了基础。     

玉米大豆生长中后期遥感辨识的指示性特征研究

玉米和大豆是两种主要的粮食作物,及时准确地监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集,为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象,以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区,以高分一号影像为数据源,计算多种植被指数特征和两种纹理特征,同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性,并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响,得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异,遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集,并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明：在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集,能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力;在不同实验区,基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集,得到两者最优的识别效果,比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点,总体分类精度能够平均达到97%,Kappa系数0.96,玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%;在不同的种植区,利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果,且具有稳定性和有效性,较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI）,差值植被指数（DVI）,转换型植被指数（TVI）,改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the Second Moment）和熵（Entropy）。     

高精度住房空置率的地理空间影响因素定量研究

为揭示住房空置率对地理空间因素的依赖性,本文首先以50 m×50 m格网为基本单位,通过建模等方式计算格网尺度的住房空置率、自然因子、社会因子,然后对研究区进行不同级别的划分和相关性分析,最后采用地理探测器法对自然因子的影响机制进行进一步研究。结果表明：①研究区住房空置率与所选地理空间因子均呈显著性相关,植被占比对住房空置率的影响程度最大,其他自然因子的影响程度普遍偏小;②由于非建成区尚处于快速发展阶段,有较大的发展潜力,因此非建成区对于社会因子和自然因子的依赖程度均大于建成区;③各街道的住房空置率受坡度的影响程度普遍小于其他自然因子,各因子两两之间的交互作用对住房空置率的解释力具有显著增强的效果。本文为小区域住房空置率的影响因素剖析提供了参考。     

联合时变重力数据与测高数据反演全球海平面变化及其分量贡献

理解全球海平面变化具有十分重要的意义,它间接反映了地球系统中气候性相关因素的变化。本文基于一组海平面指纹和比容经验正交函数,联合时变重力数据和卫星测高数据反演了2002年4月至2020年2月的全球海平面变化,将全球海平面变化分解成南极冰盖融化、格陵兰冰盖融化、陆地冰川融化、陆地水储量变化、冰川均衡调整和海水比容效应这6个分量的贡献。联合反演结果显示,全球平均比容海平面变化为1.08±0.05 mm/a,与相关文献的结果相吻合。研究发现,联合测高数据和时变重力数据的反演方法能够一定程度上减弱GRACE Follow-On卫星时期海水质量变化被低估的现象。本文利用联合反演的结果研究了区域海平面变化,在大部分近海区域反演效果较好,这表明该方法可用于区域海平面变化的研究。     

Visualizing spatiotemporal trajectories of mobile social media users using space–time cube

The implementation of social network applications on mobile platforms has significantly elevated the activity of mobile social networking. Mobile social networking offers a channel for recording an individual’s spatiotemporal behaviors when location-detecting capabilities of devices are enabled. It also facilitates the study of time geography on an individual level, which has previously suffered from a scarcity of georeferenced movement data. In this paper, we report on the use of georeferenced tweets to display and analyze the spatiotemporal patterns of daily user trajectories. For georeferenced tweets having both location information in longitude and latitude values and recorded creation time, we apply a space–time cube approach for visualization. Compared to the traditional methodologies for time geography studies such as the travel diary-based approach, the analytics using social media data present challenges broadly associated with those of Big Data, including the characteristics of high velocity, large volume, and heterogeneity. For this study, a batch processing system has been developed for extracting spatiotemporal information from each tweet and then creating trajectories of each individual mobile Twitter user. Using social media data in time geographic research has the benefits of study area flexibility, continuous observation and non-involvement with contributors. For example, during every 30-minute cycle, we collected tweets created by about 50,000 Twitter users living in a geographic region covering New York City to Washington, DC. Each tweet can indicate the exact location of its creator when the tweet was posted. Thus, the linked tweets show a Twitter users’ movement trajectory in space and time. This study explores using data intensive computing for processing Twitter data to generate spatiotemporal information that can recreate the space–time trajectories of their creators.     

加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像

加速迭代硬阈值(AIHT)作为一种压缩感知(CS)算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法(SBL),在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法(IRLS)和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。