基于自然语言处理的大气质量舆情空间化方法

为了弥补由于固定监测站点稀疏而造成的局部区域大气污染事件的漏查漏检,提出了基于自然语言处理(natu-ral language processing,NLP)的大气质量舆情信息空间化方法,通过使用中文分词、词性标注等方法对舆情数据中地址信息进行提取和有效的筛选组合,实现了投诉点的地址匹配和空间定位,并以热力图的形式实现...     

国家基础地理信息中心应急测绘保障服务现状与展望

从数据获取、传输、制图服务、数据分发服务与应急系统建设5个方面介绍了国家基础地理信息中心应急测绘保障服务的现状,阐述了应急测绘保障服务技术体系、产品形态与服务模式等方面的内容,展望了应急测绘保障服务下一步的发展,提出了"纵向延伸,横向合作、向外扩展"的总体思路。     

一种新的非差FCBs估计方法

提出了一种新的非差FCBs估计方法,利用三角函数周期特性消除整周模糊度,避免了模糊度固定的难题.基于该方法,实现了PPP模糊度固定.实验结果表明,模糊度固定后,北、东、高程3个方向上的RMS分别从1.44 cm、3.37 cm、2.88 cm减小到0.75 cm、0.78 cm和2.06 cm,分别提高约47.8％、76.8％和28.5％.     

“数字周边”总体架构与研究方向

从"数字国界"走向"数字周边"是我国周边外交提出的一项重要任务,也是地理信息服务外交的热点方向。首次提出"数字周边"的基本概念,分析讨论其数字化建模、定量化分析、可视化表达等基本技术内涵;继而从境外信息获取、周边信息分析、信息集成分析3个方面,讨论提出"数字周边"的总体技术架构,然后指出周边信息分类与建模、地理空间信息整合提取、地缘环境信息建模、动态信息服务等是亟待研究解决的关键技术问题。"数字周边"研究涉及国际关系、地理学和地理空间信息等多个学科,需要深度交叉与协同创新。     

综合景观格局与经济指标进行土地利用二维尺度分区——以青海省为例

运用空间统计分析方法综合表征土地利用特征的景观格局指数和社会经济指数进行土地利用分区.经过指数降维、筛选指数因子进行系统聚类,在聚类分区方法的选择上,经过反复验证选定标准欧氏距离-加权平均法和明科夫斯基-加权平均法两种最佳匹配算法.将聚类结果合并分区,将青海省土地划分为4个区,各区地类景观和经济水平相异,分析结果对指导青海省土地利用合理规划开发意义重大.     

陕西省地理国(省)情监测中的基本地貌类型及划分指标

基本地貌类型划分是陕西省地理国(省)情监测试点需要解决的重点问题之一。以数字高程模型为基础数据,根据地貌划分基本原理,将陕西省划分为6个典型地貌区。探讨省域地貌区域划分的方法和指标,确定符合陕西省地方特点的地貌类型系统,并介绍根据省域地貌特点选取划分指标的方法。以此为依据完成陕西省基本地貌区域的定量划分,并从划分成果的位置关系、统计数据和形态成因等方面讨论划分方法和成果的合理性。     

利用TrackRT进行GPS实时动态形变监测研究

在相对实时动态定位软件TrackRT的基础上进行二次开发,完善了数据流实时传输与解码,并设计了两组模拟地面运动的观测实验,分别对TrackRT水平向和垂直向上的内外符合精度进行了评定。结果表明,在观测数据质量较好的情况下,实时定位水平分量精度优于2cm,垂向分量精度优于4cm。     

主元分析变换空间上的鉴别共同矢量人脸识别方法

给出了在主元分析(PCA)变换空间上求取DCV投影矩阵的方法(PCA+DCV),在保留所有鉴别信息的条件下,显著降低了算法复杂度,提高了运算效率。进一步提出了依据主元成分对应特征值进行适度权重的DCV识别方法(WPCA+DCV),一定程度上减小因光照、饰物遮挡等造成的面部变化带来的识别影响,增强表征信息,提高识别率。在ORL、YALE和AR人脸库上的实验结果证实了本方法的性能。     

Exploring uncertainty in remotely sensed data with parallel coordinate plots

The existence of uncertainty in classified remotely sensed data necessitates the application of enhanced techniques for identifying and visualizing the various degrees of uncertainty. This paper, therefore, applies the multidimensional graphical data analysis technique of parallel coordinate plots (PCP) to visualize the uncertainty in Landsat Thematic Mapper (TM) data classified by the Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Fuzzy C-Means (FCM). The Landsat TM data are from the Yellow River Delta, Shandong Province, China. Image classification with MLC and FCM provides the probability vector and fuzzy membership vector of each pixel. Based on these vectors, the Shannon's entropy (S.E.) of each pixel is calculated. PCPs are then produced for each classification output. The PCP axes denote the posterior probability vector and fuzzy membership vector and two additional axes represent S.E. and the associated degree of uncertainty. The PCPs highlight the distribution of probability values of different land cover types for each pixel, and also reflect the status of pixels with different degrees of uncertainty. Brushing functionality is then added to PCP visualization in order to highlight selected pixels of interest. This not only reduces the visualization uncertainty, but also provides invaluable information on the positional and spectral characteristics of targeted pixels.     

非平行结构建筑化简方法的探讨

平行结构建筑是3维城市中建筑的主体,随着建筑风格的多元化,非平行结构建筑所占的比重越来越大,因此必须对其多尺度表达的方法进行研究.此处根据复杂程度的不同将建筑分为简单建筑和特殊建筑两类.在简单建筑的化筒中,首先讨论了倾斜房顶的几何表示方法,在此基础上建立了房顶的关系信息,采用成组处理与斜面的扯直拉平算法相结合的方式实现了简单建筑的化简.在分析复杂建筑倾斜面结构特点的基础上设计了适于复杂建筑的化简方法,并针对两类典型建筑进行了实验.