基于深度学习的镜下矿石矿物的智能识别实验研究

矿石矿物鉴定的智能化是智能地质学和智能矿床学的基础技术之一。计算机视觉技术和深度学习理论使矿石矿物鉴定的智能化成为可能。本研究基于深度学习系统Tensor Flow,以吉林夹皮沟金矿和河北石湖金矿的黄铁矿、黄铜矿、方铅矿、闪锌矿等硫化物矿物为例,设计有针对性的Unet卷积神经网络模型,有效自动提取矿相显微镜下矿石矿物的深层特征信息,实现镜下矿石矿物智能识别与分类。实验显示,模型在训练过程中,随着训练次数的增加,模型精度在不断增大,损失函数不断减小;经过3000个批处理之后,模型精度和损失函数基本趋于稳定。训练出的模型对测试集中的显微镜镜下矿石矿物照片的识别成功率均高于90%,说明实验所建立的模型,具有很好的图像特征提取能力,能完成镜下矿石矿物智能识别的任务。     

两种大旋转角三维基准转换算法比较研究

分析了两种大旋转角条件下的三维基准转换算法,比较了两种算法的优缺点和使用范围,讨论了选定基准转换所需的公共点及其精度和数量。     

智慧潍坊时空大数据与云平台建设及应用

针对数字城市建设存在的问题和智慧城市背景下对时空地理信息资源的需求,以潍坊市为例,探索提出了智慧城市时空大数据与云平台的建设思路和建设内容,构建了市级时空大数据中心,面向多用户研发了时空信息云平台,打通了测绘地理信息数据与业务数据的融合应用通道,并结合现实需求开展了智慧化的推广应用和大数据决策分析,对当前智慧城市时空大数据与云平台建设具有一定的借鉴意义。     

基于天地图的便携式自然资源政务云平台研发

以国家天地图互联网数据为基础,以充分融合的某市地理信息三维倾斜数据、VR数据、专题数据与政务大数据为基础平台数据,在便携式移动设备上研发通用的政务大数据平台。并以云服务的形式提供大数据,为政府现场办公管理提供了科学的数据参考,在河长制管理、生态红线划分保护、工农业经济发展、旅游产业发展等方面进行了应用,在推动数字城市、智慧城市发展方面,具有积极的社会意义。     

基于中国主体功能区划的国家与省级点-轴结构解析

中国主体功能区划作为国土空间开发保护的基础制度,其空间结构是各级各类空间规划遵循的重要约束性指标以及主体功能区精准落地的关键参数。本文将面状功能区纳入点-轴系统结构,探索主体功能区点-轴结构的科学内涵,以中国主体功能区划为研究对象,聚焦国家与省级层面,着重从主体功能区点-轴结构的要素构成、功能区与点-轴结构的空间分异、以及功能区与点-轴结构的相互作用三个方面进行解析。研究结果表明：① 中国主体功能区划这张图本身就蕴含着点-轴系统结构,城市化地区是不同等级极核的集合,极核的等级和空间分布决定了开发轴线;② 点-轴地域开发系统、农业发展和生态安全地区呈现圈层式的结构特征,随着距离轴线越远,城市化类型比重越低、生态安全类型比重越高,点-轴结构受粮食安全与生态安全保障需求的约束;③ 无论是国家和省级层面,联系最紧密的区域连线与开发轴线基本吻合,不同层级等级较高的城市化功能主导区域之间的相互作用决定了主体功能区点-轴的拓扑结构,这在自然约束较弱、人类活动相对强度的区域更为显著。本文的研究成果有助于科学认知主体功能区的科学内涵及有序化的空间组织规律,为国土空间规划及功能区降尺度传导提供关键指标与参数,也将为中国综合地理区划提供重要的参考。     

网络关联、空间溢出效应与中国区域经济增长——基于腾讯位置大数据的研究

以腾讯公司根据手机位置得到的中国地级及以上城市之间人口流动数据为基础,考察人口流动网络下地级市经济增长的空间关联模式及其演变,结合网络分析方法,测度地级市间经济增长的空间溢出效应。主要结论有：① 符合现实的空间权重矩阵应该是非对称的,且随着互动关系的改变而发生变化。② 人口流动网络等反应地级市之间互动的因素在经济增长空间溢出中发挥了重要作用。③ 基于网络的空间溢出效应是地级市经济增长的重要因素。     

生态遥感新锐——轻小型无人机的应用

基于研究对象视角梳理轻小型无人机遥感手段在生态学研究中的应用现状,重点分析了无人机在不同生态对象应用的优势和局限：优势主要在于其能够高灵活性、高分辨率地获取各生态对象的数据,为较大规模的生态研究提供了便利。在农田生态系统应用中主要关注农田信息检测、自动化农作等方面,但在这方面的应用还比较单一,缺乏更深层更全面的系统化应用;在森林草地中主要关注植被结构参数提取、生物量反演等,在数据采集过程中应注意设备的稳定性避免对数据准确性造成影响;城市生态系统主要集中在城市环境监测和测绘方面,同时城市方面飞控政策尚待完善;水生生态系统主要关注水生动植物监测和潮间带观测等,大规模监测也对设备续航和数据标准化处理提出了要求;动物研究应用中主要关注动物迁徙规律、物种分布等方面,在监测过程中需注意不要对动物栖息造成干扰。总的来说,无人机应用局限主要在于其获取的数据处理尚未标准化,飞控政策尚未成熟和硬件续航等方面。在此基础上探讨了未来无人机遥感在生态学研究的应用趋势：随着无人机智能化的软硬件发展和云端生态大数据的建立,无人机数据的获取和处理将更加智慧化,多源的无人机遥感数据将会更好地服务于生态学研究。     

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析

大数据为政府用户、企业用户与个人用户提供前所未有的应用价值和服务能力。针对十九大提出的自然资源调查监测的要求,从数据体系、技术能力和应用需求等方面分析了自然资源调查监测和地理空间大数据的关系,提出了由全天候立体化监测网、自然资源调查监测大数据仓库及自然资源调查监测大数据计算中心和自然资源调查监测大数据服务平台组成的自然资源调查监测地理空间大数据技术架构。同时,指出地理空间大数据服务自然资源调查监测面临获取、融合、知识发现、可视化和可靠性等方面主要挑战。     

多源空间大数据的获取及在城市规划中的应用

在当前数据爆发式增长的背景下,通过对互联网大数据的获取、处理,将数据成果更好地应用于城市规划研究中。通过对互联网数据获取、清洗、存储及在城市规划中的应用,使数据的获取方式和手段更加的多样化,对城市规划的研究起到了基础的支撑作用。不同数据源、不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究,对于降低地理数据的生产成本,加快现有地理信息更新速度,提高地理数据质量有着重要的现实意义。对于改进传统的城市规划理念,以及科学的指导城市规划有重要的意义。     

基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局

基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现：① 北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;② 不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③ 餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。