Spatial structure and land use control in Extended Metropolitan Region of Zhujiang River Delta,China

The Zhujiang (Pearl) River Delta is one of the most developed Extended Metropolitan Regions (EMR) in China.With the rapid urbanization,the agglomeration of population and industries has emerged,which has led to dramatic changes of spatial structure and land use in this region.With data of high resolution TM remote sensing images and Google Earth maps,this paper identified and analyzed the spatial pattern of the Zhujiang River Delta EMR using Envy and ArcGIS tools.It was found that 1) the industrial land uses were expanding substantially,particularly on the bank sides of the Zhujiang River estuary;2) large-scale housing developments were concentrated in the fringe of metropolitan areas such as those of Guangzhou and Shenzhen;3) a regional transportation network with the spatial pattern of ″1 circle +2 pieces + 3 axes″ had significantly affected the location choice of manufacture enterprises.At the same time,both highly specialized land use and severely mixed land use patterns were identified.As a consequence of the latter,land use efficiency of the whole EMR areas was reduced.Moreover,ecologic and environmental problems were severe.Based on the above analysis,suggestions were given from the viewpoint of spatial safety,land use efficiency,and the reorganization of spatial structure in the Zhujiang River Delta EMR.     

基于支持向量机的岩石薄片图像分割

支持向量机是对传统学习分类方法的一个良好替代,特别是小样本、高维的情况下,有着良好的泛化能力,利用支持向量机良好的分类特性,将图像分割的问题转化为分类问题,对岩石薄片图像进行分割实验.通过实验表明：支持向量机对于分割颜色分布不均匀、边缘模糊的岩石薄片图像,有很好的应用前景.     

Alternative Fuzzy Cluster segmentation of remote sensing images based on Adaptive Genetic Algorithm

Remote sensing image segmentation is the basis of image understanding and analysis. However, the precision and the speed of segmentation can not meet the need of image analysis, due to strong uncertainty and rich texture details of remote sensing images. We proposed a new segmentation method based on Adaptive Genetic Algorithm (AGA) and Alternative Fuzzy C-Means (AFCM). Segmentation thresholds were identified by AGA. Then the image was segmented by AFCM. The results indicate that the precision and the speed of segmentation have been greatly increased, and the accuracy of threshold selection is much higher compared with traditional Otsu and Fuzzy C-Means (FCM) segmentation methods. The segmentation results also show that multi-thresholds segmentation has been achieved by combining AGA with AFCM.     

地理信息技术支持的“多规合一”——以常州市新北区为例

开展"多规合一"是推进生态文明建设、新型城镇化建设,落实供给侧改革的必然要求。本文以地理信息技术为基础,以土地利用规划为底盘,统一城乡规划、环保规划、农业发展规划等的空间基础;以经济社会发展规划为目标协调各规划,划定永久基本农田保护红线、生态保护红线、城市开发边界,实施严格的空间管控。最后,以常州市新北区为试验区,分析各规划的差异并落实重点项目,引导国土空间有序开发,优化资源空间配置,形成国土空间开发规划"一张图"。     

地理模型定义XML文档编辑器的设计和应用

地理模型分布式集成是虚拟地理环境研究的主要内容之一。在分布式系统中多采用XML作为数据交换的统一标准,以解决多种信息在网络空间的表达和传输。本文在VisualC#.NET平台下开发了一个通用的模型数据定义编辑器,用XML来统一描述多源异构的地理模型数据,以实现模型的共享和集成。提供了直观式图形界面,可满足无程序背景的设计人员的需求,使智能化的模型集成成为可能。以地下水模型分布式调用为例,验证了此编辑器的有效性和易操作性。     

从地理信息系统到虚拟地理环境的认知转变

自20世纪60年代初以来,地理信息系统引领了地理信息的分析与服务。然而,由于地理学家对于地理过程开展多维模拟的需求,同时许多大型工程需要对于不同方案的后果事先开展模拟评估,为此中国学者们在世纪相交之际开始了对于虚拟地理环境的探索。本文从地理信息系统到虚拟地理环境的认识上的转变着手,分析了虚拟地理环境的演进过程、当前的阶段定位与挑战,着重探讨了虚拟地理环境研究的新态势：基于虚拟地理环境的地理空间认知研究、虚拟地理环境与实验地理学新方向、大数据背景下的虚拟地理认知实验方法和虚拟地理环境与地理知识工程,并给出最新研究思路。     

GIS支持下的全球武装冲突数据体系建设评介

地缘环境安全是国家安全的重要组成部分。准确、精细、及时更新的各类地缘冲突信息是全球地缘风险评估和预警的基础。本文全面回顾了以武装冲突为核心的全球地缘冲突数据体系建设的发展历程,剖析了地理时空定位、大数据挖掘等技术的应用进展。在地理信息系统（GIS）技术支持下,对武装冲突内涵和武装冲突事件数据体系总体框架的理解不断深入,生产出一大批高质量的数据集合或数据产品;地缘冲突在主题上逐渐细化,冲突事件记载的空间定位精度从国家发展到更小尺度的地理位置（经纬度）;在网络信息搜索与大数据挖掘技术支持下,武装冲突信息的更新频率从年度更新提高到每小时更新,全球武装冲突数据体系建设初见成效。地缘环境系统科学与地理科学的深度融合、地理大数据与人工智能技术的广泛应用将是推动本学科领域发展的重要动力。     

基于地理本体的海湾空间数据组织方法——以辽东湾为例

数字海湾的建设,面临着空间数据组织问题。本文在对基于分层和基于地理特征的空间数据组织方式及元数据技术深入分析的基础上,针对海湾多要素、多层次、多资源和多领域的复杂系统,采用地理本体的思想进行海湾的认知表达,并由此提出了基于地理本体的海湾空间数据组织方法。通过对海湾地理本体的建模,建立了更能客观反映海湾地理实体各个层次体系的概念模型,再根据海湾概念和已有的多源空间数据集之间的映射关系,重构地理本体支持下的海湾空间数据库,从而实现海湾多源空间数据的海、滩、陆一体化集成与管理。最后,以辽东湾为例,对该海湾所涉及到的多源空间数据进行了有效的组织。结果表明,利用地理本体的思想对空间数据进行组织管理,可以消除不同领域对信息理解的鸿沟,有利于数据的共享和互操作。     

港珠澳大桥水下结构物的多手段探测

介绍了利用侧扫声纳、浅地层剖面仪和磁力仪开展港珠澳大桥水下结构物的探测方法和过程,并将探测的结果与调查收集的资料比较,分析水下结构物的分布情况,不同探测方法得出的结果也可以相互印证。     

无惩罚系数SVM高光谱影像分类算法研究

惩罚系数是支持向量机(SVM)机器学习中的一个重要参数,它的设置对分类结果有很大影响。但它没有规律可循,高光谱影像数据量大、数据复杂,为其选择合适的惩罚系数非常困难。提出无惩罚系数的SVM算法,利用最近点算法(NPA)计算二分类,对错分数据不设惩罚系数,而是对其重新构造凸集,计算最优超平面,迭代循环直到错分率达到所设的阈值为止。此算法简化了计算过程,降低了误分率。最后用AVIRIS高光谱影像进行实验,实验效果显示,本算法的分类精度和速度都得到很大提高。