知识经济时代的区域地理学创新

区域地理学研究充分体现了地理学的地域性和综合性,并不断将自然科学与社会科学结合起来综合研究区域中出现的务种实践问题。知识经济的来临将从多方面影响区域地理不研究,也将为其提供新的研究领域。因此,区域地理学需要创新、扩展自身的研究领域并不断提高解决实际问题的能力,以适应知识经济时代的要求。文章探索性地提出了知识经济时代区域发展的四大驱动力和区域地理学的创新方向。     

依法行政从严管矿努力提高矿产资源管理水平

文章论述了依法行政、从严管矿的必要性、紧迫性、长期性及可行性,提出符合广西情况的对策措施,以确保矿业经济可持续发展.     

关于人才效益的几点思考

阐述人才效益对经济发展的促进作用及提高人才效益的基本途径。     

Geomatics 与数字地球

本文论述了Geomatics的内涵及特点,强调了数字地球是真实地球的数字化再现,是信息高度富集的统一体,是当代科学技术高度发展的产物,也是人类资源共享的一种概念模式.两者包含了地球系统的相关内容,并以3S等技术为支撑.知识经济时代对地理学提出了诸多问题,人类必须从全球的角度研究一系列资源环境问题,以保证全球性可持续发展战略的实施.     

积极探索建立适应社会主义市场经济的地质矿产资源管理新体制

文章从适应社会主义市场经济要求出发,根据我国建立社会主义市场经济体制的理论和成功经验,论述了矿产资源管理方式转变的总体思路、要求、矿产资源管理新体制的构架和运行机制,论述了地方地矿行政管理的职能。     

Climatology of Shear Line and Related Rainstorm over the Southern Yangtze River Valley Based on an Improved Intelligent Identification Method

Based on four reanalysis datasets including CMA-RA, ERA5, ERA-Interim, and FNL, this paper proposes an improved intelligent method for shear line identification by introducing a second-order zonal-wind shear. Climatic characteristics of shear lines and related rainstorms over the Southern Yangtze River Valley(SYRV) during the summers(June-August) from 2008 to 2018 are then analyzed by using two types of unsupervised machine learning algorithm,namely the t-distributed stochastic neighbor embeddin...     

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提...     

城市用地功能精细化识别方法：时序动态图嵌入深度学习模型

多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据（Point of Interest, POI）基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。     

面向高分遥感影像道路提取的轻量级双注意力和特征补偿残差网络模型

针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影...     

基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法

传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进:(1)在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;(2)在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;(3)在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到8...