四维地籍的建立与分析

分析了四维地籍的概念与需求,提出了时空宗地的概念,探讨了时空宗地的演化过程,给出了土地的恒等、类型、收缩与扩展4种权益变换和产生、消亡、边界调整、划入、划出与复合分并6种空间演化。基于4种空间拓扑关系与13种时间拓扑关系,建立了时空宗地的时空拓扑关系。在此基础上,结合地籍相关理论与技术发展,构建了四维地籍概念模型,并依据实现策略不同,提出了标签式、混合式与完全式3种解决方案。     

空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室及海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室简介

<正>深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室及海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室是新组建的实验室,研究领域为时空数据挖掘、多传感器集成测绘新技术、海岸带测绘及海岸带遥感和应用,以及位置服务与智能交通等;研究思路是将空间信息智能感知的理论和方法应用于多源时空数据快速获取以及时空数据的分析、挖掘和可视化,并与地理信息服务相结合,应用于位置服     

一种面向Stop/Move抽象的轨迹时空关系

从轨迹Stop/Move模型出发,基于Stop/Move对象来分析轨迹之间复杂的时空关系。首先扩展Stop/Move模型,提出关联于地理空间要素的时空关联Stop/Move模型,在此基础上,以Stop/Move对象为分析粒度,分析Stop/Move对象在地理空间中的拓扑关系,提出轨迹主体相对于地理空间要素的时空模式,接着从Stop-Stop、Stop-Move和Move-Move三方面重点研究轨迹时空模式之间的关联关系,最后以两个典型检索请求为例讨论该模式在轨迹时空关系分析方面的应用。     

孤山川流域近30年土壤侵蚀时空动态特征分析

针对区域水土保持效益评价、土壤流失治理的需求,选择黄土高原土壤侵蚀较为严重的孤山川流域为研究区,定量研究了孤山川流域近30a的土壤侵蚀时空变异特征。结果表明,1975~2006年间,研究区土壤侵蚀的变化分两个阶段。第一阶段为1975~1986年,土壤侵蚀强度加剧,侵蚀面积增加了138.13km2,流域东南部增加最多;第二阶段为1986~2006年,全流域土壤侵蚀强度减弱,侵蚀面积减少了163.09km2,1986年和1997年,东部地区减弱趋势更明显。中度以上的土壤侵蚀主要发生在高程1 070~1 300m处,都对应于18°~35°的陡坡地;1975年和2006年,中度以上侵蚀分别集中在900~1 150和1 300~1 800,单位为MJ·mm·hm-2·h-1。流域土壤侵蚀主要发生在耕地和林地。1975~2006年,耕地面积减少,林草地面积增加,土地利用向良性循环发展。可为认识黄土丘陵沟壑区I副区土壤侵蚀规律和该区土壤侵蚀防治宏观决策提供科学支撑。     

近十年来长江口九段沙周边地貌演变GIS分析

长江口深水航道工程改变了长江口自然环境,导致周边水下地貌形态发生明显的变化。本文选取长江口九段沙周边浅滩区域作为研究区,搜集不同年份的海图资料,利用GIS技术进行地貌演变空间分析。分析发现：自2001年一期工程完工以来,九段沙周边浅滩总体处于稳定状态,冲淤空间分布特征明显;沿着南导堤堤坝泥沙淤积明显,导致南导堤北侧丁坝内形成淤积带,九段沙尾部沿着堤坝形成淤积带;江亚南沙下沙阻挡作用,使得上游来水在沙头处分流,在两股水流的作用下,九段沙西南侧分别形成两条平行的淤积带和冲刷带。     

基于手机信令的北京职住空间结构解析

城市的职住能够很好地反映城市的空间结构。根据用户驻留特征对手机信令进行职住地识别,获取北京的通勤OD数据,在此基础上利用Infomap及PageRank算法解析北京整体的职住空间结构,并对南中轴、北中轴及丰台科技园3个区域进行职住平衡分析。结果表明:①北京居住区郊区化明显,就业区虽呈现多中心格局,但受中心强大磁力及传统上南北差异的影响,空间分布极不均衡;②以长安街为界,南北区域表现出较大差异的通勤特征,整体上呈现北重南轻格局;③受用地现状、区位、交通条件等因素影响,北中轴在3个区域中职住最为平衡。     

地理图斑智能计算及模式挖掘方法研究

在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。     

1980—2020年中国九大流域蒸散发及其组分时空评估

蒸散发是地表陆气水分交换的纽带,准确量化蒸散发的时空演变格局对于水资源规划与管理至关重要。本文基于GLEAM模型的蒸散发及其组分数据集,借助7个通量观测站数据、120个流域的流域水量平衡及PML_V2蒸散发产品,在中国九大流域系统评估了GLEAM-ET产品,分析了植被恢复背景下,蒸散发（ET）及其组分（植被蒸腾Ec,截留蒸发Ei,土壤蒸发Es）在1980—2020年的时空演变格局。本文主要得到以下结论：① GLEAM-ET产品在中国九大流域具有较好的适用性,其性能与气候类型有关,干旱区效果优于湿润区。此外,GLEAM与PML_V2模型在九大流域相关性较好（R>0.7）,分布格局与变化趋势整体保持一致。② 全国尺度上,ET均值为416.88 mm,增长速率为1.21 mm/a。Ec与ET均呈自东南向西北递减的分布格局,而Es与其相反。Ec、ET在九大流域均呈显著增加趋势（p<0.001）。Ei、Es在季风区流域分别呈显著增加和显著减小趋势;在内陆区流域呈不显著减小（p>0.05）和显著增加趋势。③在植被恢复背景下,ET组分比例发生了变化。Ec占比变化存在南北差异,南方流域Ec占比均减小,北方流域均增加。Ei占比在各流域均增加,Es占比均减小。黄河流域ET组分对植被恢复的响应最为明显,Ec占比增加了5.21%,Es占比减小了5.56%。     

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。