S-101与S-57分类编码对比分析(三):复杂结构

地理要素的分类编码是人类认知地理信息世界的成果,也是人类对地理信息世界再认知的入口和关键。在海洋地理信息领域,S-101数据标准即将替代现行S-57 ENC标准,分类编码方案也将会相应改变。从复杂要素、复杂属性两方面内容,对新旧两套分类编码进行对比分析,为涉海人员消化吸收新标准提供一定的参考。     

不动产登记该咋收费

正我国《物权法》、《不动产登记暂行条例》等相关法律法规对不动产登记收费的规定比较宽泛,不动产统一登记以后,不动产登记机关会产生相应的运行成本,对不动产登记收取一定的费用是合理且正当的。当前,涉及不动产登记费用制度的法律法规比较零散,各地不动产登记收费标准和相关政策不同,     

粗粒碎屑岩砾石定向性定量表征方法及应用

砾石定向性可用于辅助判断粗粒沉积物沉积环境的介质动力性质与强度。在岩芯图像分析与测量的基础上,运用砾石长轴视倾角玫瑰花图中任意相邻三个小扇形的半径之和的最大值（参数a）和小扇形半径大小偏离程度（参数σ）对玛湖地区百口泉组砂砾岩中砾石定向性进行等级划分和定量表征。通过该方法的应用,建立了该区不同级别砾石定向性的定量划分方案:有明显定向性（a大于35%且σ大于4）、有一定定向性（a大于35%且σ小于4）、有模糊定向性（a小于35%且σ大于4）、定向性杂乱（a小于35%且σ小于4）。并对研究区典型季节性辫状河道和暂时性辫状河道的定向性进行了实测,结果表明季节性辫状河道中σ为4.8~8.13,a为40%~62%,而暂时性辫状河道中σ小于4,a小于35%。该方法能够有效表征砾石定向性,并为沉积环境判断提供依据。     

城市测绘地理信息标准体系研究与实践——以南京市为例北大核心CSCD

为了做好城市测绘地理信息生产、管理、应用标准化的顶层设计,城市测绘地理信息标准体系建设势在必行。该文分析了国内外标准体系的现状和城市测绘地理信息标准体系的特点,提出了城市标准体系构建原则、方法和技术路线,并在国家两大标准体系指导下,利用UML统一建模语言,构建了从采集到服务、从基础到专项、从地上到地下的城市测绘地理信息标准体系层次模型及框架,同时以南京市为例开展标准体系的实践,在全国率先构建了首个层次清晰、结构合理的城市测绘地理信息标准体系。     

智慧城市建筑物数据库建设及应用——以南京市建邺区为例北大核心CSCD

为了满足智慧城市建设和城镇精细化管理的需要,该文对建筑物数据标准、数据采集规范进行了研究,对建筑物实体数据模型、数据分类、编码、采集更新方法、数据库建设和应用、建筑物地理信息服务进行了实践,研发了“智慧建邺建筑物数据库综合应用系统”,并将建筑物基础数据库与财税、人口和物业管理数据进行了关联和挂接,进一步验证和提升了数据库建设的合理性。     

基本比例尺地形图图示符号认知实验

用户对地图符号表达含义的解译过程直接影响地图的认知效果,研究地图符号的认知程度可以指导地图符号的增强设计。本文从认知角度建立地图符号三元结构,根据事物特征与符号解译关系相似性将标准图示符号划分为联想型、推断型和学习型3类,通过问卷调查的方式验证各类符号的认知度差异,最后提出地图符号的增强设计方法。实验结果表明,本文提出的符号分类方法切实可行,3类符号的认知准确率呈现出明显的梯度趋势,可以确定符号阅读中的难点,进而有针对性地增强符号设计。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。     

基于支持向量机的膨胀土胀缩等级预测

膨胀土的胀缩等级判定对膨胀土地区工程建设具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于支持向量回归机（SVR）模型的膨胀土胀缩等级预测方法。基于肯尼亚“蒙内铁路”沿线膨胀土的土工试验数据,以土体自由膨胀率作为预测目标,构建了包含两种不同预测指标体系的膨胀土胀缩等级预测模型。模型I以液限、塑限、塑性指数、3种不同粒径的颗粒含量（< 0.075、0.075～0.25、0.25～0.5）、土的类型为输入参数,模型II以液限、塑限、塑性指数、粒径< 0.075的颗粒含量、土的类型为预测参数。两个模型在预测时采用Linear、Polynomial、RBF和Sigmoid核函数进行训练。结果表明:（1）当预测采样次数达到1000次时,训练模型均趋于稳定;（2）整体而言,模型I的预测精度要优于模型II,模型I中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率86.6%,其次为Linear核函数（准确率82.9%）和Sigmoid和函数（准确率75.1%）。模型II中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率77.4%,其次为Linear核函数（准确率74.3%）和Sigmoid和函数（准确率72.9%）;（3）采用Linear函数、Sigmoid函数和RBF函数作为核函数模型对44组未知胀缩等级的土样预测时,模型I中三者预测结果相同的数量占比为73%,其余组土样的预测胀缩等级相同或相邻,不存在“越级”现象,模型II中三者预测结果相同的数量占比为68%,不存在“越级”现象。最后,通过与模糊层次分析法评价结果对比,进一步证明了本文研究结果可为肯尼亚等类似地区工程建设中膨胀土的胀缩等级预测和处理提供依据。     

泰青威天然气管道临朐段水毁灾害分布特征与风险评价

对泰青威天然气管道临朐段地质灾害发育特征进行调查研究发现,临朐段地质灾害类型主要为水毁灾害,具体可分为坡面水毁、河沟道水毁和台田地水毁。野外地质灾害实地调查临朐段管道沿线共发现地质灾害15处,其中坡面水毁点6处,河沟道水毁点4处,台田地水毁点5处。采用定性与半定量相结合的评价方法对其进行地质灾害风险评价,结果表明: 地质灾害风险等级较高的有1处,占6.66%; 风险等级中等的有4处,占26.67%; 风险等级较低的有10处,占66.67%。根据管道沿线地形地貌、地质灾害发育密度、风险等级等因素,划分地质灾害中易发区61 km,低易发区10 km,管道沿线以地质灾害中易发区为主。最后,针对不同类型、不同风险等级地质灾害提出了相应的防治消减措施,为后期管道安全运营和风险整治决策提供了有效的技术依据。