信息化对社会经济空间组织的影响研究

信息技术的惊人进步正在深刻地改变着社会和经济生活方式.这种变化已经引起了来自各学科的学者们的强烈关注,并引发了一场关于新的信息技术之影响的争论.伴随这些争论,全球化和信息化时代的城市与区域发展已经成为学术界的热点议题.作者主要依据西方学术文献(特别是英语学术刊物),从技术进步的一般影响、信息化时代的特征、区域空间重组、城市空间演化、企业空间组织等方面,回顾对信息技术之空间影响研究进展.现有文献表明,新的信息技术在经济空间变化中起着越来越重要的作用,但是它只是一种提供可能或促成发生的介质,并不是决定性的.所造成的空间变革是一个复杂的过程,它的趋势可以从不同的部门和不同的空间层级来观察.总体上,新的信息技术引起的企业层面空间组织变化还没有得到地理学家的足够重视.     

基于网络分析法的武汉市景观生态网络格局特征分析

从网络分析法的角度对武汉市水系网络、道路网络、绿地网络及其复合网络构成的景观生态网络格局进行分析。根据总体景观生态网络格局特征、分区统计景观生态网络格局特征、分等级统计景观生态网络格局特征分析结果显示,道路网络和绿地网络的α指数、β指数、γ指数都明显好于水系网络,相比较而言,三网复合网络都有比独立网络更好的连接度,分区统计结果显示,主城区复合网络的三项指标均处于最高,网络连通度最好,分等级统计结果显示,等级道路网络的α指数、β指数、γ指数均高于全部道路网络,等级水系和等级绿地网络的α指数、β指数、γ指数均低于全部水系和全部绿地网络。     

基于网络GPS-RTK技术的地籍测量研究

地籍测量工作是地籍管理和地籍信息系统建设的基础,在地籍测量土地状况利用调查中,查清各类土地的分布和利用状况需要有一个准确的定位。随着GPS测量技术的飞速发展和不断成熟,网络GPS-RTK技术以其高精度和高自动化优势在地籍测量中的作用越来越重要。在手机网络流行的今天,网络GPS的应用也越来越便利。本文结合河南理工大学新校区地籍测量工作,首先介绍网络RTK组成及定位原理,分析了网络RTK测图的关键技术,重点说明了网络GPS-RTK的数据采集作业方法以及数据处理和在地籍测量中的使用步骤,得出了网络GPS是一个快速和准确的测量方法,具有较强的实用性,可以满足地籍测量的需要。     

顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法

针对互联网POI(兴趣点)地址信息中广泛存在的地址要素不完整、文字表达不一致等不规范现象,提出一种顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法,首先对POI信息进行切分提取并逐层匹配地址树模型;然后基于4种位置关系从标准POI库中选出相应集合,作为丰富和修正非标准POI地址要素的候选;最后通过最小粒度地址要素的回溯,实现POI地址信息的快速标准化处理。试验表明该方法可以获得较高的准确率,尤其适用于在互联网数据环境中的POI地址信息标准化。     

网络环境下的“微课堂”实验教学改革

针对目前遥感科学与技术专业部分课程没有专门的实验教学、学生实践能力培养欠缺的问题,对实验教学模式进行了改革,提出了一种新的基于网络环境的"微课堂"实验教学模式。以"微波遥感"课程为例,构建了8个专题的"实验教学微课堂"及相关教学资源,实现了实验课的远程教学。通过改革,拓宽了学生的实践渠道和空间,提高了学生的创新思维和数据处理综合应用能力。     

基于无人机的配电导线断股缺陷检测系统设计与实现

配电导线的状态对用电需要和用电安全而言有着重要的意义,当配电导线处于断股状态时,将可能导致严重用电事故.传统断股检视方法常依赖于人工,费时费力.为此,本文设计与研发了一套基于无人机影像的配电导线断股缺陷实时在线检测系统.该系统利用无人机获取配电导线影像,通过WiFi和WinSock机制完成影像数据传输;采用FCN网络而...     

市县级智慧城市时空信息云平台建设方案研究与应用——以智慧大丰时空信息云平台建设为例

分析了智慧城市时空信息云平台在智慧城市建设中的定位,针对目前国内时空信息云平台建设中普遍存在的一些问题,提出了平台架构云端化、市县运维一体化、数据内容泛在化、更新方式多样化的市县级智慧城市时空信息云平台的建设模式,并在智慧大丰时空云平台建设项目中进行了实践。     

现代专题地图制图研究进展与趋势分析

针对专题地图制作相关研究不足的问题,该文通过归纳总结专题地图理论与应用、网络共享等方面的研究进展,从功能转变、模式转变和内涵冲击三方面分析专题地图研究趋势,并探讨现有制图理论技术存在的不足之处。文章认为:研究专题地图符号的内在结构及统一构建方式,在符号学和微观语言学的理论框架下建立专题符号句法模式,注重对专题地图符号模型的整体描述,并通过相应制图模型的研究来优化制图过程,发掘和创新制图理论成果,将会促进专题地图理论的完善,深化专题符号的自适应表达。     

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。     

一种适用于多源道路网自动匹配的通用算法

多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。