基于夜间灯光和土地利用数据的云南沿边地区GDP空间差异性分析

云南沿边地区包括8个地州,共56个县,其中有25个县市与老挝、缅甸和越南直接毗邻,具有重要的地缘位置。本研究利用土地利用数据和夜间灯光数据在实现云南沿边地区GDP空间化的基础上,对GDP的空间分布格局进行深入探讨,这对缩小区域经济差异及促进地区共同发展具有一定的指导意义。采用土地利用数据对国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）数据的第一产业进行空间化拟合,采用DMSP/OLS夜间灯光数据对GDP的第二、三产业进行拟合,将第一产业和第二、三产业空间化拟合的结果相加,实现云南沿边地区1992-2013年的GDP的空间化拟合。在此基础上对云南沿边地区GDP空间分布差异进行分析。结果表明：① 土地利用数据对第一产业建模的效果较好,拟合的多期数据的相对误差均低于1.12%,采用夜间灯光数据,基于“分类回归”方法对第二、三产业拟合相对误差最大仅为6.404%,最终二者之和拟合的GDP拟合精度都较好,相对误差最大仅为4.241%;② 22期GDP数据在空间分布上均呈现正的相关性,且均为显著集聚;③ GDP空间分布局部集聚的高值-高值区域集中在开远、蒙自等县域,低值-低值地区集中在绿春、西蒙等地区;④ 云南沿边地区县域之间的经济差异在1992-1996年逐渐增强,1996年之后,经济差异波动缩小,空间关联效应呈现波动式的增强和减弱;⑤ 云南沿边地区的三维插值结果均呈现出西北至东南一线的“洼地-丘陵-平地-高峰”地势变化格局,沿边地区的东南角地区即红河州的建水、个旧和开远等县市的GDP最高,“丘陵”地势主要集中在腾冲、保山市以及最南部的景洪地区,“洼地-平地”地势主要分布在沿边地区西北角的贡山和福贡等县域、西南角的西蒙和孟连等县及中部区域的绿春和江城县等地区。     

基于多源数据融合的山地型旅游区游客时空行为研究

随着旅游者对休闲娱乐类旅游需求的不断增加,山地型旅游区已成为最受欢迎的旅游目的地之一,利用新兴且高效的轨迹记录方式挖掘山地型旅游区游客在小尺度范围内动态的时空行为特征和制约因素,对旅游区线路设计和旅游产品优化尤为重要,也将为山地型旅游区的深化发展和科学管理提供建议。本文以湖北省恩施州恩施大峡谷为案例地,基于“六只脚”平台的GNSS轨迹及位置照片数据,结合GIS在线地图绘制的景区路网和从BigMap平台获取的POI数据,选择GNSS轨迹栅格化的概念模式解析出恩施大峡谷游客轨迹的时空行为特征,尝试探讨与其他类别旅游区时空行为特征的差异,从而总结出山地型旅游区的行为特征,并通过网络点评数据和游记文本等网络文本挖掘行为特征形成的影响因素。研究表明：(1)月份和季相层面,游客行为5月游客量处于峰值,节日效应明显,短假期效应较强;淡旺季游客行为轨迹呈非集聚性,旺季游客量主要受气候条件影响呈不稳定态势;(2)游客行为轨迹于11:00—14:00游客量达到顶峰,日内结束时间相对较早,且兴趣点选择偏向知名度高的七星寨景区;(3)空间分布特征层面,受时空因素控制,单一路径景区轨迹集中度较强;(4)不同性别...     

台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理与分析

船舶定线制是指定船舶在水上某些区域航行时所遵循或采用的航线、航路或通航分道的一种制度,是水上交通繁忙区域实施有效管理的主要手段,是对航路合理规划、有效利用的重要方法,代表着水上船舶航行秩序管理的发展方向。本文针对台湾海峡船舶定线制设计中对船舶交通数据的空间处理及分析需求,经过大量实测数据分析和实践验证,提出了一些符合台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理及分析方法,并就船舶定线制推荐方案的空间表达形式作了简要介绍。     

A modified peak‐bagging technique for fitting low‐𝓁 solar p‐modes

We introduce a modified version of a standard power spectrum ‘peak‐bagging’ technique which is designed to gain some of the advantages that fitting the entire low‐degree p‐mode power spectrum simultaneously would bring, but without the problems involved in fitting a model incorporating many hundreds of parameters. Employing Monte‐Carlo simulations we show that by using this modified fitting code it is possible to determine the true background level in the vicinity of the p‐mode peaks. In addition to this we show how small biases in other mode parameters, which are related to inaccurate estimates of the true background, are also consequently removed. (© 2008 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)     

Predicting the visualization intensity for interactive spatio-temporal visual analytics: a data-driven view-dependent approach

The continually increasing size of geospatial data sets poses a computational challenge when conducting interactive visual analytics using conventional desktop-based visualization tools. In recent decades, improvements in parallel visualization using state-of-the-art computing techniques have significantly enhanced our capacity to analyse massive geospatial data sets. However, only a few strategies have been developed to maximize the utilization of parallel computing resources to support interactive visualization. In particular, an efficient visualization intensity prediction component is lacking from most existing parallel visualization frameworks. In this study, we propose a data-driven view-dependent visualization intensity prediction method, which can dynamically predict the visualization intensity based on the distribution patterns of spatio-temporal data. The predicted results are used to schedule the allocation of visualization tasks. We integrated this strategy with a parallel visualization system deployed in a compute unified device architecture (CUDA)-enabled graphical processing units (GPUs) cloud. To evaluate the flexibility of this strategy, we performed experiments using dust storm data sets produced from a regional climate model. The results of the experiments showed that the proposed method yields stable and accurate prediction results with acceptable computational overheads under different types of interactive visualization operations. The results also showed that our strategy improves the overall visualization efficiency by incorporating intensity-based scheduling.     

地震勘探技术在煤炭勘查中的应用与展望

地震勘探作技术为一种重要的勘探方法,可以经济、有效的发现资源和解决资源开采过程中遇到的构造、地层、岩性等问题。煤炭地震勘探发展过程中地震野外数据采集、地震数据处理和地震解释都取得了重大成就,目前煤炭地震勘探正进一步向高信噪比、高分辨率、高保真度、高清晰度、高精度、定量分析的方向发展,未来也必将在煤炭资源发现和矿井隐蔽致灾因素的探测中发挥重要作用。     

gPhone重力仪网络数据采集系统中Web服务功能的设计与实现

针对gPhone重力仪网络数据采集系统,开发了一套嵌入式Web服务系统。基于uClinux平台和轻量级BOA Web服务器,利用C语言编写通用网关接口(CGI)程序,实现了远程数据下载及仪器监控等功能。     

玉米叶面积指数的CHRIS/PROBA数据反演分析

叶面积指数(LAI)是衡量植被生态状况和估算作物产量的一个重要指标。LAI的反演是定量遥感研究的重要内容。传统的经验统计反演方法基于单一观测角度的遥感数据进行,忽略了地物反射率的方向性。若在反演中加入多观测角度的信息,则有可能提升LAI反演的精度。以2008年甘肃省张掖市玉米实验区为研究区,利用欧空局的CHRIS/PROBA多角度高光谱数据对比分析了传统植被指数NDVI、RVI、EVI的变化规律及其反演玉米叶面积指数LAI的精度,并根据NDVI随观测角度的变化规律,构造出新型多角度归一化植被指数MNDVI,分别对实测叶面积指数进行线性回归并利用实测数据对估算LAI进行精度验证,结果表明：新型MNDVI指数相比于传统NDVI、RVI、EVI对LAI的反演精度有了显著提升,估算模型决定系数R²达到0.716,精度验证均方根误差为0.127,平均减小了33.3%。     

海事地理信息系统建设

介绍了海事地理信息系统(MGIS)的建设背景、技术架构、技术特点和功能;着重分析了技术架构中的体系结构、结构内容、子系统设计、数据层次、数据处理流程的特点;对于系统的几个技术特点作了描述;指出地理信息系统功能的发挥需要各专题数据的接入才能释放。