基于多源地理数据融合的黑河中游土地多功能性时空格局与权衡研究

土地多功能利用是提高土地利用效率、缓解人地矛盾、促进区域可持续发展的重要途径。研究构建了“生产-生活-生态”功能的土地多功能性评价指标体系,基于3 km×3 km格网,融合了遥感、统计、POI等多源地理数据,利用投影寻踪模型对黑河中游土地多功能性进行评价,通过变量相关分析和双变量局部空间自相关分析,揭示了土地多功能权衡与协同关系,并采用RGB三通道合成与二阶聚类分析相结合进行土地功能分区。结果表明:(1)黑河中游在不同利用方式下呈现不同功能,在走廊平原区土地功能以生产功能为主导,生活功能和生态功能为辅。生产功能在走廊绿洲农业区优势明显,生活功能高值区集中于城镇等基础设施条件较好的地区,祁连山、龙首山发挥着生态屏障作用。(2)研究时段内,土地多功能性稳中增强。土地多功能性与一级功能的空间格局保持稳定,土地功能间协调性普遍增强,不同功能在空间上日益重叠。(3)按照主导利用方向,土地可划分为以农业生产与城镇空间为主体的重点开发区、优化开发区和适度开发区,以及以生态空间为主的生态屏障区、生态缓冲区和生态修复区。(4)土地多功能利用仍有提升空间,尤其要加强对非主导功能的关注,协调功能间的固有矛盾;统筹推进生态修复,关注自然资本增值,从构建区域绿水青山的格局挖掘土地价值新的增长点。     

基于多源数据的城市活力空间特征及建成环境对其影响机制研究

采用城市POI、手机信令数据及夜间灯光遥感数据,以深圳市为例,构建城市活力度量指标分析城市活力的空间特征。构建“5D”指标体系度量城市建成环境,并运用地理探测器,探究建成环境对城市活力的影响机制。结果表明：1）深圳市城市综合活力显示出“南强北弱,西强东弱”的空间分异特征,空间分布极不均衡。城市综合活力最主要反映的是社会活力。2）城市综合活力、经济活力、社会活力、文化活力均受到建成环境的显著影响。高POI密度、高建筑密度、高平均建筑层数和高土地利用混合度对城市活力具有显著促进作用。3）居住人口密度与路网密度、土地利用混合度与路网密度等交互作用对城市活力产生更为积极的影响。4）在影响机制中,建筑密度、平均建筑层数为底层支撑因素,POI密度、土地利用混合度为直接驱动因素,居住人口密度为诱发因素,距行政区中心距离、交叉口密度、路网密度、地铁站点密度和公交站点密度为调节因素。     

浅覆盖区多源数据融合整合的技术方法

多源数据的整合融合技术是在数字化填图平台上开发的一项新技术。工作方法是：将已有的地质矿产、地球物理、地球化学、遥感等多源数据进行计算机整合处理后,提取相关的地质信息,将多源数据与地质数据整合,建立多源数据库,形成多源叠加分析成果图,应用于浅覆盖区的地质填图。     

基于SVM的多源遥感影像分类研究

本文通过分析单源遥感影像分类的现状和困难,以SAR和SPOT-5影像为实验数据,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论的多源遥感影像分类方法。研究结果表明,本文的方法能够有效地解决单源影像信息分类效果破碎的问题,正确识别地物,对高维输入向量具有高的推广能力,正确率达到94.97%,比多源影像的最大似然分类(Maximum Likelihood Classification,MLC)方法正确率更高。     

地理空间数据库多源空间数据管理的应用

本文介绍了利用GEOSTAR的二次开发组件进行多源数据管理系统的开发思路及方法,并以齐齐哈尔市地理空间基础数据库管理系统的开发实践为例,介绍多源空间数据的集成管理模式。     

多源遥感影像数据融合技术探讨

针对当前海量遥感数据与相对较低的数据利用率并存的现状,探讨了数据融合的概念,融合的3个层次:像素级、特征级和决策级融合,以及各层次的优缺点、流程和常用的融合方法;并详细阐述了融合影像的评价指标。进行了某地区的融合试验,从而得出对同一地区的遥感影像数据进行融合,可以产生更准确、更完全,更可靠的估计和判断的结论,为类似的工作提供了借鉴。     

车载导航电子地图的关键技术与解决方案

导航电子地图是影响车载导航市场发展的重要因素。由于车载导航系统软硬件的限制,导航图有着不同于一般电子地图的特点与要求。根据在实际工作中遇到的问题和生产实践中的经验,探讨了导航电子地图生产需要解决的一系列关键技术,包括数据简化与压缩策略、面向导航系统的空间数据组织与索引策略、大区域车载导航地图数据的无缝连接技术、以及多尺度导航地图数据的显示与管理等,并给出了利用多源数据融合组织导航电子地图生产的技术方案。希望能够对车载导航电子地图的生产与研究有一定的借鉴作用。     

全球尺度多源土地覆被数据融合与评价研究

精确的全球及区域尺度土地覆被遥感分类数据是全球变化、陆地表层过程模拟、生态文明建设及区域可持续发展等研究的重要基础数据。本文以5套全球土地覆被数据集GLCC、UMD、GLC2000、MODIS LC、GlobCover为研究对象,结合MODIS VCF、MODIS Cropland Probability以及AVHRR CFTC数据集,设计一种基于模糊逻辑思想的证据融合方法实现上述多源土地覆被信息的决策融合,生成一套依据植物功能型分类的全球1 km土地覆被融合数据SYNLCover。结果显示,与5套源土地覆被数据集相比：① 在总体一致性精度上,SYNLCover的8个生物形态类型和12个目标类型的平均总体一致性精度最高,分别约为65.6%和59.4%,其次依次是MODIS LC、GLC2000、GLCC和GlobCover,UMD的最低,分别约为48.9%和42.6%,而且SYNLCover与5套源土地覆被数据集两两相比的总体一致性都是最好的;② 在类型一致性精度上,除灌丛类型外,SYNLCover中包括森林、草地、耕地、湿地、水体、城镇建筑和其他7种生物形态类型,以及森林类型的5种叶属性的平均一致性精度也是最高的,如其他类型的平均一致性精度可达67.73%;③ 除灌丛和湿地类型外,SYNLCover的其余6种生物形态类型的平均一致性精度均比其在5套源数据中相应的一致性精度的最大值提高了10%~15%左右;森林类型的5种叶属性的一致性精度也提高了约10%。SYNLCover分类精度的提高反映了本研究设计的多源数据融合方法的可行性和有效性。     

矿井水害防控远程服务云平台构建与应用

煤矿水害严重制约煤炭资源安全高效开发。针对我国煤矿开采面临的典型顶板、底板和老空水害问题,现阶段矿井水害防治主要开展水害危险性评价、涌水量预测、水害监测预警及水害探查与治理等工作,智能化程度不高。为了解决煤矿企业现场水害防治不同阶段研究与决策的智能化需求,通过将煤矿水害防治与“大数据”“数字化矿山”“互联网+”“云服务平台”等新理念、新技术进行融合,设计开发了基于多源数据融合的矿井水害防控远程服务云平台,实现水文地质信息管理、水害风险分析评价、水害防治方案设计、水害监测数据分析与智能预警、水灾事故辅助决策以及随时随地多部门多端协同,构建形成“互联网+水害防治智慧服务”新模式。矿井水害防控远程服务云平台实现了煤矿水害防治方案的科学、快速、精准制定,提高了矿井水害防治技术工作管理水平,为煤矿安全高效开采提供可靠的技术平台支撑。      

基于多源证据估算气候敏感度最新研究进展:IPCC AR6解读

本文依据政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告(AR6)第一工作组(WGI)报告第七章的内容,详细解读了基于多源证据对气候敏感度的估算,这些证据包括:过程理解、仪器记录、古气候数据和萌现约束。得到的结论是,多源证据支持平衡态气候敏感度(ECS)的中心估计值接近3 ℃,可能区间为2.5～4.0 ℃,非常可能区间为2.0～5.0 ℃;瞬态气候响应(TCR)的最佳估值为1.8 ℃,可能区间为1.4～2.2 ℃,非常可能区间为1.2～2.4 ℃。与之前历次IPCC评估报告相比,AR6关于气候敏感度的估算最为重要的创新之处为,它没有将气候模式结果当作唯一证据,而是仅仅给出第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)结果并与基于多源证据的综合评估结果进行了对比。通过对比发现,CMIP6关于ECS与TCR的平均值均高于第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)和AR6的综合评估结果。相比CMIP6,AR6综合了多个证据线有效地缩小了ECS的不确定范围。