Discovering Spatial Interaction Communities from Mobile Phone Data

In the age of Big Data, the widespread use of location‐awareness technologies has made it possible to collect spatio‐temporal interaction data for analyzing flow patterns in both physical space and cyberspace. This research attempts to explore and interpret patterns embedded in the network of phone‐call interaction and the network of phone‐users’ movements, by considering the geographical context of mobile phone cells. We adopt an agglomerative clustering algorithm based on a Newman‐Girvan modularity metric and propose an alternative modularity function incorporating a gravity model to discover the clustering structures of spatial‐interaction communities using a mobile phone dataset from one week in a city in China. The results verify the distance decay effect and spatial continuity that control the process of partitioning phone‐call interaction, which indicates that people tend to communicate within a spatial‐proximity community. Furthermore, we discover that a high correlation exists between phone‐users’ movements in physical space and phone‐call interaction in cyberspace. Our approach presents a combined qualitative‐quantitative framework to identify clusters and interaction patterns, and explains how geographical context influences communities of callers and receivers. The findings of this empirical study are valuable for urban structure studies as well as for the detection of communities in spatial networks.     

Integrated data processing method for GPS and INS field test over Rocky Mountain

The method of integrated data processing for GPS and INS(inertial navigation system) field test over the Rocky Mountains using the adaptive Kalman filtering technique is presented. On the basis of the known GPS outputs and the offset of GPS and INS, state equations and observations are designed to perform the calculation and improve the navigation accuracy. An example shows that with the method the reliable navigation parameters have been obtained.     

FY-3A/MERSI数据在典型大城市热环境监测预报中的应用——以上海市为例

以上海市为例,探索中国新型自主的FY-3A/MERSI数据在典型大城市热环境研究中的应用模式,包括实时监测与同化数值预报两个方面。结果表明:FY-3A/MERSI反演的250 m地表温度及其他衍生指标能够客观呈现城市热场格局及热岛效应,精细揭示出上海市区—近郊—远郊的地温明显分异,热岛由中心城区呈放射性面状过渡到远郊以乡镇为中心的团块状,其形成与下垫面介质关系密切。同化FY-3A/MERSI数据产品的中尺度数值模式,耦合城市冠层参数化方案,可实现250 m格网0～48 h城市近地层气温空间精细化预报,提取1 h间隔的热环境日演变特征将有助于在不同天气形式下进行热环境灾害潜式预报及机理分析。预报结果在时空分辨率方面明显优于常规数值预报,并避免了卫星云污染的影响,说明FY-3A卫星探测资料能有效改善模式背景场与初始场。     

刍议《重庆历史地图集·第一卷古地图》的设计思想

介绍了图集的基本情况及当前编纂出版历史地图集的不足,以此为基础提出了本图集内容选录的特点。重点对《重庆历史地图集·第一卷古地图》中涉及的内容、结构、文字符号化、版式及各元素设计思想作了全面的阐述,并将这些设计思想应用于本图集,取得了较好的效果。最后,总结了图集设计的创新点,为今后其他省市编制相关的图集作参考。     

警用地理信息平台中三维全景系统建设研究

针对当前警用地理信息平台中空间信息表达直观性欠缺的缺憾,提出了三维全景系统的解决方案。结合警用地理信息平台建设的要求,简述了三维全景技术的原理,详细介绍了在PGIS平台中三维全景系统的系统构架、数据体系、系统功能等,并探讨了系统实现的关键技术。通过实际应用,验证了系统建设的合理性和可操作性,为各地公安三维全景系统的建设提供了较好的参考和借鉴。     

天津地区Sentinel-1A雷达影像PSInSAR地面沉降监测

利用2015-05—2016-02获取的天津地区23景哨兵-1A(Sentinel-1A)卫星IW模式影像,进行基于地面散射特性保持稳定的高相干点永久散射体干涉测量处理(PSIn SAR),获取了地面沉降速率,分析了重点沉降区域时序形变特征和成因。实验结果表明,天津地区沉降严重区域主要集中在北辰区和大寺镇,结合北辰区沉降速率图和第2、3承压含水组水位降落漏斗等值线图,分析发现地面沉降中心和地下水位漏斗大致吻合,呈现整体向东北方向偏移的趋势,得出造成地面沉降的主导因素可能为超量开采地下水的结论。     

高分二号影像融合方法质量评价

针对实际应用中因融合方法选择不恰当而无法充分发挥高分二号数据优势的问题,对常用影像融合算法进行了分析评价,旨在寻找最适用于高分二号数据的影像融合方法。采用Brovey变换、改进IHS变换、PCA变换、GS、HPF、小波PCA、Ehlers、Subtractive、HCS、NND 10种影像融合方法对高分二号影像进行融合处理,并从定性和定量两方面对融合结果进行质量评价。结果表明,针对高分二号数据,综合考虑光谱保真度和空间细节表达以及目视效果,HCS和NND方法的融合效果最佳。     

基于距离和姿态观测量的GNSS基线网平差方法

针对目前单历元算法需要连续观测较长时间才能够得到较为精确的解算结果的问题,利用载具同时架设3台GNSS接收机,获得基线观测量,同时事先精确测定接收机之间的距离,并利用陀螺仪获得载具的姿态角,通过增加距离和姿态观测量,与基线观测量共同进行平差处理,可以得到单历元较为稳定而精确的坐标解算结果。试验表明,平面精度在10 mm以内,高程精度在3 cm以内,相较于不添加距离和姿态观测量的结果精度提高了15%以上。     

自由设站起算点可用性的两步判断法研究

目前在地铁隧道结构变形监测中通常采用自由设站极坐标的测量方式,起算点准确是保证监测结果有效性的关键。地铁隧道监测自由设站起算点数量有限,当多点存在变动时通常难以准确判定各点的可用性。本文针对自由设站已知起算点的可用性问题,采用坐标系转换求解各已知点的位移分量完成可用性判断。重点关注坐标系转换关系的求解,提出了两步法的求解思路：采用RANSAC算法计算初值,然后进行迭代权估计计算得到最终结果。最后通过现场实测和模拟测试的方式验证了该算法的探测能力。     

地理国情普查质量控制体系构建及效果分析

地理国情普查是采用空间化的方法反映自然要素与人文要素的空间分布、基本特征及其相互关系,为政府提升宏观决策的科学性及优化各类资源的配置提供依据。完善的质量控制体系是获取真实、准确、可靠的地理国情成果的有力保障。本文介绍了地理国情普查质量控制体系设计出发点、内容及其效果,对未来开展地理国情常态化监测的质量控制具有一定借鉴意义。