基于MapReduce的时空数据模型设计方法

针对时空数据存储与查询问题,传统方法存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对MapReduce模型和Hadoop框架等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop的时空数据存储模型,并在此模型的基础上,设计了基于MapReduce的时空数据查询并行化框架。该框架通过对时空数据的并行操作,使其适用于海量时空数据的存储与管理。     

基于T-GIS方法的大学生时牢变化规律研究

T-GIS作为GIS的一个新兴研究领域,用于采集、存储、管理、分析与显示地理实体随时间变化的信息。结合T—GIS和时间地理学基本理论,以华中师范大学为例,分析了学生时空活动的动态表现,利用学生出行日志的问卷调查数据,开发了基于ArcGIS的大学生行为链时空分布工具,揭示了典型时间断面大学生的空间分布特征,为高校管理人员对大学生行为活动实施管理以及掌握校园相关设施、场所的利用情况等提供依据。该方法同样适用于其他与时态相关的领域。     

基于过程的面向对象时空数据模型数据组织方法

本文在分析现有时空数据模型和面向对象方法的基础上,提出了基于过程的面向对象时空数据模型,该模型从时空语义建模的角度反映空间对象的演变过程,以及在这个过程中产生的事件因果联系,并且通过过程语义和面向对象思想两者的结合解决了时空动态数据的组织、存储和查询问题。     

全球电离层时空变化特性分析

采用谱分析和小波分解的方法对全球电离层VTEC量的时空变化特性进行了分析。使用IGS中心发布的全球电离层网格图数据,分别从高中低纬度全年变化特性、南北半球全年变化特性、全球范围内随经纬度的变化特性对电离层VTEC进行了分析。结果表明,高中低纬度地区VTEC量具有周日和半周年变化现象,在二分点处存在峰值,南半球电离层较北半球电离层活跃,经度变化对VTEC值的影响较纬度变化大,总体上,太阳辐射是电离层活动的主要影响因素。     

实时交通数据支持下的医疗服务时空可达性分析

针对现有城市医疗服务可达性分析方法未考虑就医偏好,导致测算结果与居民实际感受相差较大的问题,本文提出了一种顾及时间和距离成本偏好的医疗服务时空可达性分析方法,并以武汉市中心城区为例进行了分析。试验结果表明,研究方法充分利用交通路况,兼顾了交通距离和通行时间对就医选择的影响,距离偏好在新方法中作用显著。该方法一方面可以体现不同时刻可达性差异,另一方面又强调了居民就医的时间和距离成本偏好,相比单一的时间或距离成本更具优势,分析结果更符合现实。     

岸基GPS-R水面高反演测站时空布局优化

岸基GPS-R反演水面高度的精度、可用性及可靠性,与测站可见卫星落入指定水域方位、入射角度、有效弧段长度与数量密切相关。为提高反演点位的观测效率,本文综合考虑第一菲涅尔区、测站与水系方位关系及不同水系类型入射角区间范围选择等多种因素,提出反演事件的概念,并以此建立岸基GPS-R时空布局优化策略。通过设计仿真试验与实测数据进行验证,结果显示两者具有良好的一致性。但由于现有GPS星座结构导致北半球用户在观测时反演事件分布呈现“北部最多,东西次之”的特点,因此,基于反演事件的优化策略可有效开展测区备选站点评估与选定;同时,根据反演事件可进一步筛选测站最佳时段及其周期变化规律,从而验证了开展测站时空布局优化研究可有效保障岸基GPS-R反演水面高的效率与质量。这对促进GPS-R技术由理论向应用推广,以及充分利用现阶段我国大中型水库大坝、库岸边坡及海岸等周边均布设的GNSS永久观测站开展GPS-R反演水面高度应用,具有重要的参考和使用价值。     

面向非均质区域的空间增强型时空融合模型研究

随着遥感技术的发展,遥感数据日益增加。然而,受传感器限制及云雨天气影响,单一传感器难以获取高时空分辨率的遥感影像,从而在一定程度上影响全球及区域环境变化研究。遥感影像时空融合理论与技术的发展为解决这一问题提供了有效途径。近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂地表景观区域空间细节的融合仍存在挑战,地表非均质区域时空融合的精度有待提高。为此,本文提出了一种面向非均质区域的空间增强型时空融合模型。首先,基于混合像元分解原理与遥感数据空间特征尺度不变性假设,将低分辨率光谱变化降尺度为高分辨率光谱变化值;然后,基于不同分辨率遥感数据光谱关系的时间不变性假设,获得最终融合影像。试验结果表明,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,本文模型既能有效反映不同地物物候变化信息,同时能更好地保留地表的空间细节,增强了非均质地表覆盖区域融合影像的空间特征与效果;本文模型的均方根误差RMSE、相关系数r及结构相似性指标SSIM平均值分别达到0.024、0.898、0.897,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,RMSE平均值分别降低了6.71%和4.33%,r平均值分别提高了1.9...     

时空和语义结合的船舶轨迹数据压缩方法EI北大核心CSCD

大数据时代积累了覆盖范围广、时效性强的船舶轨迹数据。对海量冗余轨迹数据进行压缩,可提高检索效率,降低数据存储和传输负担;然而现有方法容易忽略移动对象的运动特征。因此,本文提出一种顾及轨迹时空特征和航行语义特征的压缩方法。首先,分析船舶轨迹的空间、时间和语义特征,设计顾及时空语义特征的轨迹数据压缩流程;其次,通过道格拉斯-普克和滑动窗口法计算轨迹点的时空和语义特征值;然后,加权融合轨迹点的时空和语义特征,构建轨迹点的重要性排序,并通过指定压缩比例获取保留轨迹点数目,实现船舶轨迹数据压缩;最后,根据压缩算法效率、质量和实例分析,表明本文方法可保留行驶的动态语义信息和时空形态特征,既可根据压缩比例控制压缩过程,又可显著减少数据冗余,为后续轨迹挖掘等应用提供数据基础。     

基于时空实体与实景三维实现公安人口精细管理

基于时空实体、实景三维(3D)、网络地理信息系统(WebGIS)、空间数据库等技术,构建了立体化、空间化信息关联的人、地、事等公安实体资源,建立了公安人口精细化管理系统,提供了辖区实景三维可视化、警务机构目录导航、人员实体画像、房/人/事关联查询上图、警务分析展示等功能,实现了“一房一档、一人一档、一事一档”“以图看人、以图看事、以图管房、以房管人”的人口精细化管理目标,可为公安部门(重点)人口管理工作提供更加高效的服务支撑。     

内蒙古自治区旅游流时空特征分析

旅游数字足迹数据源的出现,使学者对旅游流时空特征分析更细致且准确性更高。本文以“去哪儿网”的网络游记作为数据源,聚焦于游客赴内蒙古的旅游流时空特征及网络特征,并运用统计分析、空间分析以及社会网络分析法进行时空以及网络结构分析。以研究结果表明：(1)赴内蒙古旅游的客流量具有明显的季节性特征,且游客停留时间较短。(2)旅游流节点空间分布表现出明显的不均衡性,如呼伦贝尔大草原等核心节点集聚性表现明显。(3)各节点在旅游流网络中表现出的内部关联性整体较差。(4)旅游流网络中,以呼伦贝尔大草原、满洲里套娃景区、满洲里国门景区等核心节点之间的关联性较高,具有显著的高集聚性和高辐射力,对周边的劣势景点造成负面影响。