面向离散点的空间权重矩阵生成算法与实证研究

采用阈值法和k-近邻法度量空间上离散点间的空间邻接关系,针对不同的距离计算方式(欧式距离和曼哈顿距离)设计了面向离散点的空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对收集的8 367个常州市地价样点构建了不同土地用途地价样点的空间权重矩阵,并计算出分用途的常州市城市地价空间自相关指数。     

基于MATLAB的基本矩阵随机采样鲁棒估计

基本矩阵的估算可以分为线性算法、非线性优化迭代算法、鲁棒估计算法三大类,而以鲁棒估计效率、效果最为突出,但是实现比较复杂。本文通过数码相机获取的两张未标定照片,采样互相关系数法和RANSAC算法,在MATLAB中实现了基本矩阵的自动拟合,实验表明拟合精度较高、速度快,为下一步三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

海洋生产总值核算方法研究

在分析借鉴国内外海洋经济核算相关方法的基础上,研究探索了我国海洋经济核算的模式,以海洋生产总值核算为突破口,系统提出了我国海洋生产总值(GOP)核算的三种基本方法,即剥离法、扩展法、外推法。同时,对几种核算方法进行了综合分析和评估。为我国开展海洋经济核算工作打下了良好的基础。     

社会网络视角中世界文化遗产地旅游村寨的利益关系治理

以云南省红河州元阳县哈尼梯田核心区域2个典型的旅游村寨（大鱼塘村和普高老寨）为例,对两村寨利益相关者从网络凝聚性、网络互惠性、网络核心边缘、网络传递性、网络经纪人等5个方面展开关系数据分析,结果显示：1）大鱼塘村压力集团内部、压力集团与社区、企业与政府之间的利益关联性和联系的紧密性不足;2）两村当地政府和压力集团与社区之间的互惠性低于整体平均互惠性;3）两村利益网络中边缘结构较核心结构更加明显,这导致了利益关系的不平衡;4）两村当地政府利益集团传递性相对较低,当地社区传递性最高;5）两村中利益集团间缺少部分协调人、守门人、代理人、联络人等角色。最后提出相应建议：1）提升哈尼梯田利益关系由弱利益关系转变为强利益关系,改变利益集团间核心边缘利益关系格局;2）进一步加强各利益集团内部及之间的关联性;3）加强以企业和政府机构为顶点的组间利益传递,让利益流动逐步打破哈尼梯田利益集团之间的核心边缘关系结构;4）重点加强社区在利益关系网络中的参与机会与权力,对社区进行增权;5）利益集团内部要重点培育协调人和顾问角色,利益集团之间要重点培育企业与政府、社区、压力集团之间的守门人、代理人和联络人角色,以及社区与政府和企业之间的守门人、代理人角色。     

中国高铁网络结构特征及其组织模式

基于2018年高铁网络OD数据,运用社会网络分析方法从高铁网络、城市节点等方面探讨中国城市高铁网络结构特征及其地域组织模式,结果表明：①中国高铁网络整体较为松散,东北地区网络密度最高,东部和中部地区作为整体网络的中介作用明显;②重要高铁线路的“廊道效应”突出,中心度呈现出以京广、京沪和沪昆高铁组成的“三角旗状”空间格局并向两侧城市呈不规则递减的态势;③多层级网络识别出紧密关联高铁线路和四横四纵向八横八纵格局的转变;④高铁网络的地域组织形式表现为点-轴串珠模式、双核组团模式和极核模式,高铁网络的完善使组织模式由单核趋向于网络化转变。     

2013—2019年度海洋科学技术奖计量统计及其科研合作网络分析

文章基于2013—2019年度海洋科学技术奖,运用计量统计、社会网络分析等研究方法,探究海洋科学技术奖获奖成果计量特征、学科分布、获奖机构及其科研合作关系等,直观揭示海洋科学技术奖所构成的科研合作范式、科研合作网络结构等,以期为海洋科研管理、科技创新和学科建设等提供科学参考。研究表明：整体上,海洋科学技术奖获奖成果呈逐年递增趋势,一等奖与二等奖的获奖等级比值呈下降趋势;学科划分上,获奖成果主要隶属于“海洋科学”学科,又以海洋生物学、海洋装备与设备、海洋化学和物理海洋学为主体;获奖机构方面,海洋科学技术奖已奖励包括中国海洋大学和中国科学院海洋研究所等涉海类高校和科研院所在内的各类海洋科技创新主体285家,分布在山东、浙江、广东、上海、北京、江苏等19个省（市、自治区）;科研合作方面,海洋科学技术奖获奖核心机构所构建的科研合作关系紧密,以自然资源部第二海洋研究所的中心度最高,中国海洋大学的中间中心度最高,其控制该科研合作网络中其他机构之间沟通交流的力度最大。     

In-season crop classification using elements of the Kennaugh matrix derived from polarimetric RADARSAT-2 SAR data

Accurate spatio-temporal classification of crops is of prime importance for in-season crop monitoring. Synthetic Aperture Radar (SAR) data provides diverse physical information about crop morphology. In the present work, we propose a day-wise and a time-series approach for crop classification using full-polarimetric SAR data. In this context, the 4 × 4 real Kennaugh matrix representation of a full-polarimetric SAR data is utilized, which can provide valuable information about various morphological and dielectric attributes of a scatterer. The elements of the Kennaugh matrix are used as the parameters for the classification of crop types using the random forest and the extreme gradient boosting classifiers.The time-series approach uses data patterns throughout the whole growth period, while the day-wise approach analyzes the PolSAR data from each acquisition into a single data stack for training and validation. The main advantage of this approach is the possibility of generating an intermediate crop map, whenever a SAR acquisition is available for any particular day. Besides, the day-wise approach has the least climatic influence as compared to the time series approach. However, as time-series data retains the crop growth signature in the entire growth cycle, the classification accuracy is usually higher than the day-wise data.Within the Joint Experiment for Crop Assessment and Monitoring (JECAM) initiative, in situ measurements collected over the Canadian and Indian test sites and C-band full-polarimetric RADARSAT-2 data are used for the training and validation of the classifiers. Besides, the sensitivity of the Kennaugh matrix elements to crop morphology is apparent in this study. The overall classification accuracies of 87.75% and 80.41% are achieved for the time-series data over the Indian and Canadian test sites, respectively. However, for the day-wise data, a ∼6% decrease in the overall accuracy is observed for both the classifiers.     

应用分块矩阵求逆解算约束秩亏间接平差模型

在通常的四分块矩阵求广义逆矩阵和凯利逆矩阵公式基础上,分析左上角子矩阵为秩亏、右下角子矩阵为零的特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵存在条件,应用广义逆矩阵法和矩阵变换法推导该类特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵显性表达公式,并用于解算约束秩亏间接平差模型的参数估计.实验数据表明,当满足存在性条件时,应用分块矩阵求逆公式解算约束秩亏间接...     

图像重建块迭代算法中松弛参数选取的研究

在图像重建中,Landweber迭代算法是图像重建算法中的重要方法.本文将针对Landweber分块迭代算法中松弛参数的选取进行研究.在重建过程中采取对投影矩阵按投影角度分块的方法,选取特定的松弛参数.通过数值实验得出结论:对于按角度分块的块迭代算法,松弛参数选取为λ乘以块矩阵与其共轭转置矩阵乘积的最大特征值分之一,当采集完全投影数据,且λ接近(1/6)～(1/7)时效果最好.另外,本文按角度分块的做法和松弛参数的选取方法对于有限角度图像重建问题也是可行的.     

2003-2017年北京市地表热力景观时空分异特征及演变规律

利用2003-2017年MODIS地表温度数据,分别从数量、形状和结构角度揭示北京市不同季相和昼夜间地表热力景观时空分异特征,并进一步通过热力等级变化图谱及质心迁移轨迹揭示城市热力景观空间演变规律,探究热力景观等级转换生态过程。结论如下：① 城市地表热力景观季节和昼夜空间特征差异显著;② 中温区在城市热环境中占主导地位。白天中温区是最不稳定的热力景观等级;夜间次低温区和次高温区不稳定性增加;③ 地表热力景观等级变化以稳定型占主,反复变化型和前期变化型次之。地表热力景观等级通常呈现逐级递增或递减规律,山区呈现逐级降温趋势,北部城郊—山地交错地带表现出次低温和中温的反复转向,南部地区有一定的升温趋势;④ 2003-2017年高温区面积增大且质心向城市中心集中,低温区质心向城市外围扩散。生态涵养发展区对北京市地表热力景观质心迁移贡献率最高。热力景观时空分异特征及演变规律可为有效缓解城市热岛效应提供管理决策支持。