GIS技术支持下的江苏省环境自动监控系统建设

GIS是江苏省环境自动监控系统建设中重要的支撑性信息技术，在GIS数据以及软件系统的支持下．全省各种环境自动监控信息的获取、存贮、管理和显示实现了信息处理业务化集成，网络化环境自动监控信息共享与服务GIS系统为增强我省适应环境管理现代化的环境信息快速获取和应急决策响应能力发挥了良好作用。     

土地利用动态管理系统研发中的若干问题研究

土地利用管理是土地管理的核心内容之一。土地利用动态变化加剧了土地管理的压力，建设具有辅助决策功能的土地利用动态信息系统是大势所趋。本文在阐述建设此系统的重要意义基础上，讨论了系统研发中几个关键问题，即“动态”管理的实现、空间数据和属性数据集成管理和决策的初步实现等。本文提出的解决方法，对于类似土地信息系统的建设具有普遍的指导意义。     

中国圈定重要地质灾害隐患5050处 建三级防御网

中国共圈定重要地质灾害隐患点5050处，并在此基础上初步建立了地质灾害群测群防三级网络，使中国地质灾害防治工作由被动救灾转为主动预防。     

强强联手智斗龙王 防灾减灾东海出招

地处我国东南沿海的浙江省，是我国海洋灾害较为严重的省份之一。多年来，浙江省高度重视海洋灾害防御工作，坚持工程性和非工程性措施并重，着力推进海洋防灾减灾建设，取得了明显成效。但是，在这样一个海洋大省，在6600多千米的海岸线上，只有东海分局建设的20个海洋观测站（点），     

地理国情普查和监测地图产品体系研究

第一次全国地理国情普查工作已进入尾声,大量地理国情数据迫切需要转化为有效的地图产品,从而更有效地服务于政府、企业和公众。由于地图产品体系的缺失,使得测绘单位在对地理国情数据的进一步生产中缺乏有效指导。针对当前地理国情普查服务形式单一、产品目标不明确的现状,以地图产品为主线,提出了一套地理国情普查与监测地图产品体系,为地理国情数据的进一步加工提供了明确的指导。同时,为缩短从国情数据到地图产品的生产时间,提出了地理国情地图产品在线生产系统的逻辑框架,该系统已投入生产应用,取得了较好的效果。     

村镇建设用地再开发辅助决策系统设计与实现

为了使村镇建设用地再开发工作顺利开展,结合GIS技术、数据仓库技术、数据挖掘技术,集成专家库、知识库、模型库、元数据库和共享信息库,建立集空间数据管理、空间应用模型分析和可视化空间辅助决策于一体的村镇建设用地再开发辅助空间决策支持系统。系统实现了对再开发数据的一体化管理、村镇建设用地再开发的适宜性分析与评价、设计与模拟、效果预评估等功能,并将其应用于广东省佛山市南海区广佛智城二号地块的再开发工作中,为村镇建设用地再开发提供了科学合理的决策支持。     

土地收储三维辅助决策系统的设计与实现

分析了土地收储对3DGIS决策的需求,利用数字城市地理空间框架的数据成果,设计并实现了土地收储三维辅助决策系统,为土地收储工作提供辅助决策支持。     

基于CityEngine的三维城市规划设计与研究

城市规划领域越来越需要三维建模技术的支持。CityEngine作为一种新型的三维建模软件,不仅可以批量生成规划模型,还可以用来辅助三维城市规划设计。本文基于CityEngine规则建模方法,实现了规划方案对比、建筑体量调整、规划指标计算等功能,通过对某小区进行实际建模验证,证明了CityEngine可以为城市规划者们提供新的思路,为城市设计和城市管理提供决策支持。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。