乌岩岭国家级自然保护区动态监测系统设计与实现

面向地理国情监测,以自然保护区监测为突破口,分析自然保护区监测内容,研究自然保护区多源异构数据整合、专题信息建模、多时态信息动态可视化等关键技术。在此基础上,以乌岩岭国家级自然保护区为例,构建保护区多层次、多尺度的基础空间数据库和专题数据库,实现保护区动态监测系统,形成动态标注、动态漫游、动态矢量等多种动态表达方式。该系统的建立为自然保护区监测和管理提供了有力的技术支撑,研究所形成的监测内容、关键技术和动态表达方式对地理国情监测具有一定的参考借鉴意义。     

基于决策树的洪泽湖湿地信息提取

湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74％,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33％提高到86.33％,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段.     

大数据时代下测绘地理信息产业的机遇和挑战

我们正在逐步进入大数据时代,大数据开启了一次重大的时代转型,必定会对各个领域中的生存和发展产生重大的影响。本文分析了大数据时代测绘地理信息产业呈现出的新特点、新趋势,阐述了大数据给测绘地理信息产业发展带来的机遇和面临的挑战,提出了推进测绘地理信息产业发展的对策及建议。     

测绘企业内部信息管理的内容及重要性

当前测绘市场竞争日益激烈,测绘企业为获取竞争优势,占领更多的市场份额,必须加强建设核心竞争力,企业内部信息管理是建设核心竞争力的内容之一。对信息进行有效地收集、筛选、分析、整理和储存、高效的管理和应用,是测绘企业现代化的必备条件。它既能满足日常生产需要,也能为企业管理和经营提供必要的统计信息,对其未来发展更具有深远的意义。     

使用自然语言处理和分层匹配方法的地理信息服务语义发现

设计了一种基于自然语言处理和分层匹配的地理信息服务语义发现框架,实现用户输入关键词与地理信息服务的语义匹配。框架基于Word Net知识库,利用消歧技术确定所提取词汇的含义;根据所提取的信息来源以及相关关系将地理信息服务上下文划分为6个信息层匹配,并使用遗传算法确定各信息层在匹配过程中具有的权重。最后将所提出的发现方法与常用的发现方法做实验验证,结果表明该方法可以提高地理信息服务语义发现的查准率。     

Monitoring land changes in an urban area using satellite imagery,GIS and landscape metrics

Monitoring land changes is an important activity in landscape planning and resource management. In this study, we analyze urban land changes in Atlanta metropolitan area through the combined use of satellite imagery, geographic information systems (GIS), and landscape metrics. The study site is a fast-growing large metropolis in the United States, which contains a mosaic of complex landscape types. Our method consisted of two major components: remote sensing-based land classification and GIS-based land change analysis. Specifically, we adopted a stratified image classification strategy combined with a GIS-based spatial reclassification procedure to map land classes from Landsat Thematic Mapper (TM) scenes acquired in two different years. Then, we analyzed the spatial variation and expansion of urban land changes across the entire metropolitan area through post classification change detection and a variety of GIS-based operations. We further examined the size, pattern, and nature of land changes using landscape metrics to examine the size, pattern, and nature of land changes. This study has demonstrated the usefulness of integrating remote sensing with GIS and landscape metrics in land change analysis that allows the characterization of spatial patterns and helps reveal the underlying processes of urban land changes. Our results indicate a transition of urbanization patterns in the study site with a limited outward expansion despite the dominant suburbanization process.     

Linking pesticides and human health: A geographic information system (GIS) and Landsat remote sensing method to estimate agricultural pesticide exposure

Accurate pesticide exposure estimation is integral to epidemiologic studies elucidating the role of pesticides in human health. Humans can be exposed to pesticides via residential proximity to agricultural pesticide applications (drift). We present an improved geographic information system (GIS) and remote sensing method, the Landsat method, to estimate agricultural pesticide exposure through matching pesticide applications to crops classified from temporally concurrent Landsat satellite remote sensing images in California. The image classification method utilizes Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values in a combined maximum likelihood classification and per-field (using segments) approach. Pesticide exposure is estimated according to pesticide-treated crop fields intersecting 500 m buffers around geocoded locations (e.g., residences) in a GIS. Study results demonstrate that the Landsat method can improve GIS-based pesticide exposure estimation by matching more pesticide applications to crops (especially temporary crops) classified using temporally concurrent Landsat images compared to the standard method that relies on infrequently updated land use survey (LUS) crop data. The Landsat method can be used in epidemiologic studies to reconstruct past individual-level exposure to specific pesticides according to where individuals are located.     

基于地貌单元的小区域地质灾害易发性分区方法研究

以汶川县城周边区域为研究区,分别以栅格单元与地貌单元作为单位评价单元,以信息量法与逻辑回归法两种评价模型对研究区进行地质灾害易发性评价分区。根据对评价结果的比较分析,在小区域范围内,基于地貌单元的区域易发性分区不仅仅能够更好地体现出区域内局部综合特性,而且评价分区结果与地质灾害实际分布情况更加吻合,分级层次更加明显,数学模型的适用效率很好。由此可见,在小范围区域内,基于地貌单元的地质灾害易发性评价分区具有良好的适用性与可塑性,在大比例尺地质灾害易发性和危险性制图中是一个有益的尝试与启发。     

基于地理视角的智慧城市规划与建设的理论思考

智慧城市建设是推动城镇化发展的重要动力,其建设除了技术支撑之外,还应充分考虑信息技术对城市政府、企业和居民活动及其空间的影响。本文在对国内智慧城市建设现状与问题分析思考的基础上,认为智慧城市的出现是适应当前城市化战略转型、公共服务提升、社区发展和城市问题解决的必然趋势,从多源异构数据整合、信息系统和空间分析平台两个方面梳理智慧城市建设的关键技术,从流动空间以及新的人地关系、时空协调发展等方面提出智慧城市的理论支撑,并进一步明确地理学应对和研究重点。同时,提出基于城市地理研究的智慧城市规划与建设实践的主要方向,包括顶层设计、功能和空间布局、基础设施整合、城乡治理等内容。     

基于智慧交通的可达性与交通出行碳排放——理论与实证

信息与通信技术的发展推动了智慧交通建设,并将进一步提高城市交通可达性和影响居民出行。在全球应对气候变化、减少碳排放的共识背景下,由于"智慧交通—可达性—出行行为(碳排放)"间复杂的影响作用机制,已有的研究难以判断智慧化背景下的城市交通可达性提高将增加抑或减少出行碳排放。如何通过提高城市交通可达性来缓解交通拥堵,保障城市交通运输系统的有效运行,并提高居民出行效率,减少出行碳排放是当前中国智慧交通发展面临的关键问题之一。针对以上科学问题,本文尝试提出基于智慧交通的可达性与交通出行碳排放的理论框架,并以广州为研究案例地,研究了社区居民通勤碳排放特征及其影响机理,社区出行低碳指数格局及其影响因素的空间异质性,以及基于碳排放—位置分配模型的公共中心规划支持系统设计与应用,可为今后的相关研究提供借鉴。