解译全景世界,工程化遥感解译又出新利器

正[本刊讯]随着我国国产遥感卫星的创新发展,综合运用空天地一体化的数据采集和处理手段不断创新,新一代的工程化遥感解译系统——解译工厂(Analyze Factory)日前推出。2014年5月29日,在北京召开的"全景天地2014用户大会暨第五届eCognition(易康)中国用户大会"上,北京全景天地科技有限公司进行了解译工厂的发布。该一体化软硬件集群系统可实现各种遥感"大数据"的快速解译分析,从而实现了从影像到信息的工程化、智能化生产。     

GEO广播星历参数设计的无奇点根数法

北斗导航星座的GEO广播星历格式与MEO和IGSO的格式一致,但是GEO星历参数拟合和用户GEO卫星位置计算均需要引进人为设置的5°倾角旋转。从第二类无奇点根数出发,对标准广播星历的轨道及其摄动表征进行改造,提出一套专用于GEO卫星的16参数星历表示法,并推导了相应的用户卫星位置计算公式。拟合试验表明,在非地影期间,2h和3h星历拟合的用户距离误差(URE)的均方根分别优于0.05m和0.1m。     

香港3D街景地图上线

4月16日,国内街景地图的领军者腾讯地图成为首家获得审批通过的港澳街景,用户通过PC或手机版的腾讯地图,搜索香港,进入街景模式即可体验到类真实的游香港体验。香港街景覆盖了主要区域,可供用户浏览使用。腾讯地图是国内首家采用三维激光技术进行香港街景测绘的地图,其采用的先进技术和达到的街景成像的清晰效果均是业界第一。     

地图厂商 商家 用户 荣辱与共

地图厂商、商家、用户,这三者之间是很有意思的组合,从最初的互不相识,再到中间的“阴谋年代”,现在是相互依偎。地图走过的这段经历,确实值得拿出来说一说了。     

Orade＋ArcSDE模式下空间数据库用户监控技术研究

针对Oracle＋ArcSDE模式下空间数据库的特点,分析了Oracle系统表及ArcSDE系统表间的关联性;并基于这种关联性,提出了采用Oracle触发器机制的用户监测技术;最后设计并实现了用户监控系统。     

地理信息系统发展综述

一、地理信息系统的发展 目前,基于位置的服务基本上是狭义的、通过电信网实现的、面向个人的移动空间信息服务,实际上地理信息系统的应用是将基于位置的服务通过各种可能网络呈送到每一个用户面前,政府部门、企业、社会公众只是不同的用户而已。这种宏观的基于位置的服务依赖于网络地理信息系统的技术发展、同时也为技术的发展提供了巨大的需求动力。     

联合国环境署与谷歌合作推出环保卫星地图

联合国环境规划署4日宣布,他们与美国谷歌公司合作推出环保卫星地图服务,使得网络用户足不出户就能观察全球200个环境热点地区发生的变化。     

导航卫星历书参数拟合改进算法

该文对导航卫星历书拟合问题进行了综合研究,结合J2项分析解,提出了一种新的卫星历书拟合方法和用户算法.该方法只需下列参数表示历书: Week、Toa、a、e,i、Ω0、ω0、M0,比正常的GPS卫星历书参数少一个:Ω.用户算法可以根据一阶摄动理论,由新历书参数a、e、i计算Ω,并对MEO、IGSO、GEO卫星的历书参数近地点角进行改进.通过多组模拟轨道和IGS精密轨道的历书拟合实验,结果表明采用新方法具有参数少、计算量少、迭代收敛快、拟合MEO卫星历书精度高等优点,同样适用于高轨GEO、IGSO卫星.     

Web环境下地学数据共享用户行为模式分析

了解科学数据共享用户行为特征对实现高效、精准的数据共享服务具有重要的参考意义。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志及服务记录数据,利用空间数据挖掘及Web使用挖掘技术,探索地球系统科学数据共享用户行为模式。在数据预处理阶段,完成用户识别、会话识别、位置识别,并对数据进行空间建模、空间数据库建库。在数据挖掘阶段,分别对用户产生的网页浏览数、会话数、数据集浏览数为对象进行空间“热点”分析,识别用户行为的地域差异。针对用户数据浏览和下载行为,采用FP-growth算法对用户——数据之间进行关联规则挖掘,发现用户对数据关注和使用的高频规律。分析结果表明：（1）该共享平台用户地在国内各省市均有分布,用户最多的3个省（市）分别为北京市、山东省、江苏省,该分布与国内高校学生分布相关程度不高,但与“211工程”高校学生的空间分布相关度较高;（2）空间“热点”分析表明,北京、天津及河北北部无论在网页浏览、数据浏览还是会话量上都是“热点”区域,但识别的“冷点”区域有较大不同,尤其是数据访问“冷点”分布较广,如南方沿海省份、河南省、山东省、四川省等;（3）关联规则挖掘发现多个数据浏览高频项目集以及关联规则。数据下载高频项与数据浏览高频模式较好吻合,但下载行为未表现出明显关联规则。本文提供了一种结合Web使用挖掘和空间数据挖掘的用户行为模式挖掘方法,该方法也可用于其他类型网站的数据挖掘。     

位置服务的上下文信息模型

在位置服务领域,用户所处环境的上下文信息在分析、处理请求,以及推送相应的位置信息服务方面发挥着至关重要的作用。目前,如何存储和管理上下文位置信息缺乏统一的模型和标准,本文对此提出了一种全新的位置服务的上下文信息模型。利用User Context（< User >,< Time >,< Location >,< Surroundings >,< Demand >）5元素模型描述位置服务上下文信息中5个信息元素（用户信息、时间信息、位置信息、环境信息、用户需求信息）,这5个信息元素均是直接因素,彼此独立且获取方便,人为干预少;同时,利用数据库技术可将5元素模型抽象成5元素表形式存储于数据表中,以便高效检索。最后,通过分析5元素模型中的不同信息元素,可推理出基于搜索关键词的用户需求偏好及基于时间和位置信息的用户轨迹（用户行为、热点区域、用户兴趣）。