时间动态地图模型

就时间动态地图模型进行了研究,认为动态地图由于表达空间维数的增加,使得地图作为客观现实世界的概念模型更加完善,并且作为物质模型,动态地图的可视化应与空间认知的计算机表达紧密融合。在制作时间动态地图时,不同的视觉变量具有不同的动态表现能力,根据时态现象的特征进行选取。     

基于时空分析的贫困丘陵山区耕地变化机理研究

在地理信息系统技术的支持下,利用耕地面积变化时间序列模型、耕地动态度模型、耕地重心变化模型等,对湖北省咸宁市耕地的时间变化和空间变化特征进行了定量的研究,并应用主成分分析法,选择23个因素对其驱动因子进行了相关分析。结果表明,耕地变化主要受经济因子、人口、房地产政策及耕地开发强度的影响。     

动态监测变化信息提取

在土地利用遥感动态监测变化信息提取过程中,利用自动发现方法得到的变化图斑灰度值是分布在一定范围内的,为了能高效地提取出区域变化信息,利用Photoshop图像处理技术,将变化图斑及其背景二值化,并利用本文提出的似四邻域边界矢量化算法进行自动矢量化处理.然后,对比其它方法处理得到的变化信息对提取的矢量边界进行编辑处理,提高数据室内处理精度.     

关联规则挖掘在LBS动态数据管理的应用研究

为了满足人们能在任意地点、任意时刻存取任意数据的需求,基于位置的服务(LBS,LocationBasedService)需要进行动态数据管理。一种解决方案是服务器根据关联规则挖掘出的规律,对热点数据进行预测,并利用数据广播技术将热点数据不断地推向移动客户机。但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阀值考虑不够,故本文对经典的Apriori算法进行改进,使之适应动态数据管理的需要,从而为解决LBS动态数据管理问题提出新的解决思路。     

地名地址协同审批的研究与实践

地名、地址数据归口于多个政府部门管理,由于缺乏部门之间的协作机制,存在重复建设、更新不及时等问题.针对地名地址管理的业务现状和问题,探索了基于协同审批的地名地址动态更新模式,建立了贯穿地名地址申报、审批、应用全过程的业务协同系统,实现了地名地址数据的规范采集、动态更新和图属一体化管理.     

基于时空影响因子的未来社区生活圈公共服务设施优化配置北大核心CSCD

公共服务设施作为社区生活圈的核心内容,直接决定了社区生活圈的生活品质。对社区公共服务设施建设情况进行量化评价,并对设施建设的未来规划提供科学决策支持逐渐成为规划者和决策者的一大难题。本文通过ArcGIS工具对POI数据进行处理、统计和可视化,在总结他人社区生活圈量化评价方法的基础上,结合温州本地特色,搭建了一套社区生活圈公共服务设施评价模型。利用该模型可对各类社区进行综合评分和分级,并根据模型评分结果挖掘公共服务设施未来优化方向。此外,还实现了社区生活圈评分的动态计算与展示,为社区服务设施建设选址、路网建设与公共服务设施建设优先级评定等提供决策支持。既可帮助规划者和决策者快速建立对整个区域生活圈建设现状的量化认知,又可助力公共服务设施的优化配置,为社区生活圈公共服务品质评价与提升探寻全新的思路与方法。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

利用资源三号影像动态监测矿区环境复绿研究

选择以原地形依台阶式开采方式为主的稀土矿区为研究对象,利用国产资源三号卫星影像为主要的数据源,动态监测矿区环境复绿变化情况.首先,采用同名点自动匹配纠正影像后进行融合处理,再利用正射影像纠正技术校正融合后的影像数据;其次,采用绿色波段占0.7,近红外波段占0.3的比例合成新的绿色波段,再将新合成的绿色波段与正射纠正的影像进行波段重组处理;最后,采用面向对象的方法提取各个影像的绿地信息,精度验证通过后,将提取成果进行叠加分析,统计变化情况.研究成果表明,矿区2014年复绿成效比2013年明显,矿区复绿面积占56.35％,恢复植被任务仍需继续完成.     

岩质路堑边坡施工监测及稳定性分析

以某高速公路岩质路堑边坡为例,通过施工现场监测及稳定性分析,结果显示初始设计状态下坡体深层位移和坡面位移接近滑动临界值。采取变更设计后,利用现场监测结合蒙特卡洛数值模拟的方法对该路堑边坡的加固效果进行稳定性和可靠性分析。经过加固后的边坡能较好地维持稳定,支护措施可靠。这种现场监测结合蒙特卡洛数值模拟的方法为路堑边坡的动态设计提供了依据,并能及时作出趋势性预测,为路堑岩质边坡的合理支护提供一种新的思路。     

面向室内WLAN定位的动态自适应模型

提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库——radio map。基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化。在室内动态环境中进行了多次验证试验。试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10%;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10%~20%,定位精度维持在3m左右(即原始精度)。结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现。不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷。