城市土地密度圈层分布的反S型规律及其应用

城市土地密度分布在很大程度上决定城市形态,研究城市土地密度分布的时空变化是理解城市动态增长过程的基础。通过比较中国、美国、欧洲50个典型城市的实证案例,揭示了城市土地密度由中心向外递减分布的反S规律及其普遍性,建立了采用反S函数分析城市圈层结构和增长模式的定量方法。①采用反S函数拟合样本城市土地密度分布具有很高的拟合优度,并具有普遍性。②通过反S函数定量分析中国、美国和欧洲地区城市土地密度分布,可以比较城市形态和城市扩张模式：中国城市空间形态最为紧凑,但在过去20年,城市紧凑度降低,呈现蔓延趋势;美国城市具有蔓延形态,在过去20年,城市紧凑度增加。③反S函数也可以用于分析城市扩张在方向、廊道上的异质性特征。④反S规律亦适用于描述商业网点密度、人口密度、容积率、道路密度等其他城市要素,并区分其集聚程度和特征。     

宁波市避难场所信息普查与统计分析

避难场所是城市居民在灾难发生后居住和生活的重要临时场所,一座城市避难场所的分布体现着这座城市的危机意识。以宁波市建成区范围内的避难场所为研究对象,对避难场所的定义、普查技术路线、数据库结构等进行研究,基于普查成果对数据进行了简单的统计分析。     

面向地理国情监测的地表覆盖变化信息提取方法

提出了一种基于矢栅协同的地表覆盖变化信息提取方法,并详细分析了其关键技术。在变化检测指标设计中,提出顾及遥感指数量化范围拉伸的变化发现算法;通过选取试验区,利用统计计算与空间叠置分析,提取出地表覆盖变化发生区域与变化类型信息,对方法的可行性进行了验证。研究表明,该方法以地理国情普查成果本底数据作为基础,可获得高精度的地表覆盖变化信息,能够为地理国情监测提供一种适用而有效的、基于高分辨率遥感影像的变化信息提取模式。     

基于签到数据的城市热点功能区识别研究

城市功能是城市整体活动特点和类型的体现,识别城市内部功能区的空间分布结构,有利于城市结构优化,城市资源优化配置和城市发展规划等。以深圳市为例,对抓取的新浪微博位置签到数据进行了有效的数据筛选清洗,结合《城市用地分类与规划建设用地标准》和居民出行目的,对兴趣点(pointsofinterest,POI)数据重分类,并针对分类完成的POI数据进行点要素空间多密度聚类,结合用户签到频率、POI数量比例以及土地利用混合程度构建了POI数据模型,以综合POI空间信息和语义信息,实现了城市空间自组织形态的功能区域主体功能识别。识别结果与深圳市城市布局结构规划图以及高德地图对比发现,该方法的聚类结果大体吻合深圳市空间布局的基本骨架,同时也能基本识别各大功能分区的主体功能和具有明显特征的功能区。     

应用3DGIS实现三维地籍：实践与挑战

人口的聚集和城市的建设使城市内形成许多复杂的三维空间,如跨街建筑、地上下一体化设施等。面对集约化土地利用和城市空间管理的需求,三维地籍应运而生。3DGIS提供3D目标建模技术,可以有效地进行3D目标几何表达与管理,并将其与空间对象的属性、语义或社会交易关联,为三维地籍的系统实现奠定技术基础。从三维地籍管理的需求和特征出发,探讨应用3DGIS实现三维地籍的产权体表达、建模、可视化等几个方面的实践和挑战。     

噪声模型的建立对速度及其不确定度的影响分析

针对现有全球定位系统时间序列研究中不同时间序列跨度内噪声模型的建立对速度及其不确定度的影响方面研究较少,选取ITRF2008框架下中国区域的10个国际GNSS服务组织基准站的坐标时间序列,将每个序列按照时间跨度分为5a、10a、15a和20a四个时段,采用不同的噪声模型组合对它们进行噪声分析,并对结果进行对比。结果表明,在各时间序列跨度内,噪声模型的建立对精化速度场非常重要;随着时间序列长度的增加,速度不确定度比值呈上升趋势。     

利用Google Earth的PS-InSAR地表形变监测可视化展示方法

提出使用GoogleEarth进行PS-InSAR形变成果展示的方法,并以成都部分PS-InSAR监测成果数据作为示例,构建了KML(keyholemarkuplanguage)文件,基于GoogleEarth三维场景进行了展示。结果表明,相对于传统二维地图的展示方法,新方法能够进行监测成果的三维展示,同时通过用户交互操作,可以查看相应PS点累积形变量变化信息,能够更全面地展示PS-InSAR监测成果,具有更好的展示效果。     

不同计算形式的相关分析在气象中的应用综述

相关分析在气象科研和业务中具有广泛应用,是定量分析气象变量之间关系的重要工具。首先系统综述了气象科研与业务中不同计算形式的相关分析算法,然后重点阐述了相关分析在气象领域应用的最新进展,特别是全窗口滑动相关和相关系数的扫描式多尺度突变检测算法。接着介绍了大数据研究领域中新发展的相关分析算法,简析了其对气象相关分析的启示。最后分析了气象相关分析中存在的问题,并且对相关分析在气象领域未来的发展趋势进行了展望。     

计算机人工智能的发展现状与未来趋势

测绘科技发展已进入一个相对关键的时期,需要从战略层面来考虑如何推动其未来发展。基于对测绘科技发展历史的系统回顾,深刻剖析了测绘科技发展的一般规律,即所处的科学范畴、应用需求、新技术发展是影响和决定测绘科技发展方向的三大关键因素。这一规律是研究确定未来测绘科技发展战略思路的基本遵循。基于此,在重点分析人工智能技术发展趋势及其对测绘科技发展已有影响的基础上,阐述了人工智能与大地测量、地理信息数据获取、地理信息数据处理与应用等技术融合发展下的未来智能化测绘科技发展趋势,提出了传统的野外测量将逐渐被无人驾驶飞机、汽车、轮船以及卫星等智能化的机器所替代的设想,以及实现这一设想需要解决的系列难题。