基于灰色新陈代谢模型的建筑物沉降分析

变形监测数据处理有助于及时了解建筑物安全状态。本文在对灰色模型基本理论作阐述的基础上,结合沉降监测实例,采取新陈代谢法对实测数据进行分析与预测,得到了满足精度要求的成果,验证了该方法应用于建筑物沉降分析的可行性。     

多尺度空间格网数据的索引编码研究北大核心CSCD

针对多尺度格网数据访问效率问题,设计了一种基于格网空间索引的多尺度格网数据索引编码体系。该索引编码有着较高的编码和访问效率,能较好地满足多尺度格网数据分析时的效率需求。     

融合图像和时空信息的社交媒体用户活动分类方法

社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R²≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。     

移动背包三维激光扫描系统在陡岸水库测绘中的应用——以白鹤滩水电站库区典型河段为例

针对陡岸水库岸坡度大、地形狭窄复杂、植被覆盖度高、水文泥沙监测精度要求高,且传统人工走测难度大、效率低、风险高的问题,本文提出了移动背包三维激光扫描系统观测方法,并以白鹤滩水电站库区典型河段为例,开展了移动背包三维激光扫描系统的应用试验研究。定性定量成果表明,移动背包三维激光扫描系统测量平面中误差为0.024 m,高程中误差为0.044 m,相对面积较差为0.24%,精度符合技术要求,较人工走测工作效率提高3.75倍,十分适用于陡岸水库监测。     

一种基于域适应的动态商品视觉识别方法北大核心CSCD

由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,然后在此基础上识别商品的类别并给予推荐,辅助完成消费结算。针对商品拿取视频与商品库图像、训练图像之间的跨域差异,引入邻域风格自适应模型(IBN)和卷积注意力模块(CBAM),提升模型的域适应能力。为了验证该方法的有效性,构建了一个真实的场景数据集Commodity247,数据由智能货柜的顶视摄像头采集,包含247类常见的零售商品,以及37 050张带标注框和商品类别的图片。试验结果表明,在Commodity247数据集上,商品识别的准确率(mAP)可达96.84%,第一推荐正确率(Rank1)可达98.41%,最难样本检索准确率(mINP)可达85.24%;与基于ResNet搭建的基础模型相比,mAP提升了2.91%,Rank1提升了0.60%,mINP提升了10.86%,有效降低了多角度、多光线、多背景的影响。     

微型地基干涉雷达变形数据后续处理

基于笔者所在单位研制的微型地基干涉雷达,结合微型地基高速实孔径干涉雷达获取的重庆赖家桥大桥变形数据实例,本文对变形数据后续处理方法进行了研究。针对变形数据中存在的噪声及由于遮挡等原因造成的相位断裂问题,提出了处理方法并进行解决;针对噪声问题,对多种滤波器的去噪效果进行了仿真对比,小波变换滤波器效果最好;针对相位断裂问题,提出了一种基于变形数据时频特征的相位断裂探测与修复算法,实现了对相位断裂问题的自动化处理,效果显著。     

祁连山自然保护区生态环境大数据管理模式的探讨

大数据时代的到来给生态环境领域的数据管理带来了新的挑战与机遇。本文从生态环境大数据的内涵、特征、技术体系及其在生态环境领域的应用等角度出发,探讨了适用于祁连山自然保护区的数据管理模式。首先,保护区内的生态环境大数据来源广泛、结构多样、数据处理方式复杂,难以通过传统技术手段被有效收集、处理和应用,除了具备一般大数据的“5V”特征外,还具备地理空间特征;然后,大数据技术贯穿于数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析及数据解释在内的整个流程,为保护区多源异构数据高效管理与综合利用提供技术支撑;最后,将生态环境大数据技术应用于解决错综复杂的生态环境问题,结合GEE云平台与生态环境模型模拟技术对植被变化问题进行了科学分析,获取了2000—2020年保护区植被覆盖度的演变趋势及不同海拔高度的垂直地带性差异规律。基于大数据技术的管理模式是生态环境大数据面对新形势、新趋势的必然选择,也是生态环境问题解决的重要支撑。     

城市空间立体单元在CIM建设中的探索实践

CIM基础平台的建设使得城市大量的时空与非时空数据汇聚,为智慧城市提供丰富数据源的同时,数据的融合使用也遇到了新挑战。本文针对CIM平台建设中多源数据融合存在的问题,利用地球网格空间编码规则、知识图谱、多源语义模型等先进技术和模型,重点研究空间网格与CIM数据融合的关键技术,在CIM1-7成果的基础上提出城市空间单元的概念,构建多层级的三维空间立体单元,实现以城市空间为基本单元的海量城市底板和城市空间的多种要素信息融合,为城市提供更便捷、更安全的城市信息基础服务。     

基于Autonomy的国土资源档案知识挖掘与应用平台研究

本文在分析大数据背景下国土资源信息化面临的挑战及国土资源档案数据现状的基础上,提出基于Autonomy知识与服务架构,重点阐述架构的三个组成部分：数据采集平台、本体构建与分析平台、数据处理平台,介绍了基于Autonomy Idol的应用功能设计实例。探讨海量国土资源档案数据管理与应用的新方式,为国土资源数据档案的管理提供大数据支持的理论基础。