2003—2019年邯郸市叶面积指数时空变化特征

研究和掌握叶面积指数(LAI)时空变化特征,对区域植被保护、植树造林和环境保护具有重要的参考意义.本文以邯郸市为例,基于MCD15A3H遥感影像数据、DEM数据和土地利用等多元数据,引入Sen趋势与Mann-Kendall趋势检验分析方法,系统分析了邯郸市像素尺度上的LAI数值的变化特征,并基于不同的土地利用类型、不同...     

基于Stacked ConvLSTM的时间序列森林火烧迹地检测

确定森林火烧迹地的准确时间点以及空间范围对于森林的受损评价、管理、碳核算以及森林恢复的管理有重要意义。由于森林火烧迹地在空间分布上具有一定的连续性,现有的森林火烧迹地提取方法大都采用先分类再后处理的两步处理策略来抑制虚警像素的影响。本文提出将时空检测方法 Stacked ConvLSTM用于时间序列森林火烧迹地的检测,在保持结果具有较好空间连续性的基础上避免了具有主观性的后处理操作,实现端到端提取森林火烧迹地信息,提升了森林火烧迹地的提取精度。采用MODIS时间序列数据,基于2001年—2008年以及2001年—2016年的黑龙江沾河林业局伊南河林场和内蒙古自治区毕拉河林业局北大河林场两个区域的历史时间序列,分别对这两个区域2009年以及2017年发生的特大火灾区域进行火烧迹地检测,利用Stacked ConvLSTM、Stacked LSTM以及bfast算法在两个区域的MODIS时间序列中提取森林火烧迹地,并将火烧迹地检测结果与ESA发布的Fire＿CCI 5.1火烧迹地产品进行对比分析。结果表明：首先,从目视效果来看,在研究区域Ⅰ,Stacked ConvLSTM检测的结果比St...     

空间分析技术在研究传染病时空传播规律中的应用

以手足口病为例,介绍了地理信息的空间统计技术在传染病时空传播规律研究中的应用,包括传染病空间分布模式研究、传染病聚集性分析、传染病扩散传播模式分析、传染病发病率空间自相关分析及传染病发病率空间回归模型预测方面的研究,为传染病防治决策提供科学依据,具有一定的实用性。     

西安市土地利用格局动态演变及其驱动力研究

基于多时相TM/ETM+数据,以RS和GIS技术为支撑,采用监督分类、非监督分类等方法,辅助土地利用动态度和土地利用耗减度等定量指标,分析了西安1995-2010年的土地利用时空动态变化。结果表明,15年间西安市城区土地利用空间格局发生了较大变化,土地利用时空演变以速度加快,强度显著,建设用地急剧扩张,占用大量耕地、林地为主要特征;景观斑块破碎化程度高,不稳定斑块呈现出先分散后集中的特点,土地利用类型的空间稳定性低;经济增长、城市化、人口增长等因素是其主要驱动力。     

基于云计算的智慧唐山时空信息平台数据库构建

随着云计算技术的不断发展,大数据与信息化时代的优势越来越突出,应用越来越广泛。时空信息平台作为智慧城市建设的重要内容,管理海量基础地理信息数据,是智慧城市建设的基础。因此,海量数据的管理成为时空信息平台设计的关键。以智慧唐山建设为例,结合云计算技术,探讨时空信息平台数据库的构建,针对云平台基础地理信息数据体系、云平台数据库体系架构以及云平台数据库管理系统等方面进行设计,明确基于云计算时空信息平台数据库建设内容,探讨适用于智慧城市建设的时空信息云平台解决方案。     

基于MODIS的植被指数变化研究及其与气候因子的关系分析

以2012年1~12月的MODIS 13Q1数据产品为基础,提取四川西南地区7市植被指数进行相关分析。基于各月植被指数,采用对比分析法,研究植被指数时空变化规律。同时,结合研究区内2012年月降水量和气温月平均值,选择多项式拟合法,对EVI,NDVI月平均值进行相关性分析,研究植被指数与气候因子的相关性。     

结合微博数据挖掘的时空特征分析

在大数据背景下处理海量数据时,数据的获取和分析手段至关重要。本文运用网络平台的开放接口API,对特定的地理区域和特定的用户采集包含时空信息的数据,建立了一个通过模拟登录自动发送网络请求,解析与提取返回数据,集数据采集、处理、入库于一体的微博数据采集系统;用微博数据的发布位置分布及集聚状态研究了用户的行为特征。试验表明,该方法可为事件发现、趋势预测、用户特征分析等方面提供信息。     

海岛礁及周边复杂环境动态三维建模

对海岛礁及周边包括海浪、潮汐、潮流、温度等在内的复杂环境要素及其特点进行了分析。针对海洋复杂要素的特点,提出了适用于海洋高动态的面向可细分对象的时空数据模型,能够有效地对高动态及交互性较强的对象进行建模。以舟山群岛附近海域为例,对海岛礁及周边复杂环境进行了动态三维建模,并在Geoglobe等平台上进行了验证。实验表明,该模型对海岛礁及周边复杂环境建模有较好的实用性。     

基于MapReduce的时空数据模型设计方法

针对时空数据存储与查询问题,传统方法存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对MapReduce模型和Hadoop框架等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop的时空数据存储模型,并在此模型的基础上,设计了基于MapReduce的时空数据查询并行化框架。该框架通过对时空数据的并行操作,使其适用于海量时空数据的存储与管理。     

实时交通数据支持下的医疗服务时空可达性分析

针对现有城市医疗服务可达性分析方法未考虑就医偏好,导致测算结果与居民实际感受相差较大的问题,本文提出了一种顾及时间和距离成本偏好的医疗服务时空可达性分析方法,并以武汉市中心城区为例进行了分析。试验结果表明,研究方法充分利用交通路况,兼顾了交通距离和通行时间对就医选择的影响,距离偏好在新方法中作用显著。该方法一方面可以体现不同时刻可达性差异,另一方面又强调了居民就医的时间和距离成本偏好,相比单一的时间或距离成本更具优势,分析结果更符合现实。