波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

中国化工产业布局演变与影响机理研究

基于2003—2013年的企业数据,研究了中国化工产业及其行业空间布局演化、影响因素及机理。结果表明：① 化工企业呈现沿海?陇海线?沿长江的“π”字型分布格局,集中在长三角、珠三角、环渤海、长株潭等4个热点区,天津?淄博、上海?南京、广州?茂名等化工集聚区的双核结构凸显,布局演变呈分散化趋势;② 整体上高污染、低附加值的基础化工行业由沿海地区向中西部地区转移,反之相对精细高端的行业集中在沿海地区或在沿海地区内部转移;③ 整体上港口条件、市场需求、地理区位、环境规制的影响贡献呈现下降趋势,而资源条件、外商投资、科技投入等要素的贡献上升,不同行业影响程度和趋势存在差异。     

基于住房需求意愿的广州市中产阶层住房区位选择

以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现：1）广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2）现居住现状（人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间）、家庭生命周期（年龄、家庭规模、子女数量）和经济水平（家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量）等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3）家庭生命周期（年龄、家庭规模）、个体因素（教育程度、户籍地）等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4）制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。     

街头抢劫者前犯罪经历对其后作案地选择的影响

作案地选择是犯罪地理学的研究主题。已有的重复作案地选择的研究表明,犯罪者“前案件”作案地选择对他们“后案件”作案地选择具有影响,但以往研究关注的是先前的犯罪时间和地点对其后续作案地选择的影响,仍未检验犯罪者在“前案件”中犯罪经历的具体作用。因此,论文以中国东南沿海ZG市为例,利用街头抢劫者的抓捕数据和混合Logit模型,聚焦探析街头抢劫者先前的个体犯罪经历对他们随后的作案地选择的影响。研究发现：街头抢劫者在“前案件”中的犯罪间隔、犯罪出行和当场被捕等个体犯罪经历对其“后案件”作案地选择具有强烈的影响,即“前后案件”的犯罪间隔越临近、“前案件”犯罪出行距离越短,以及“前案件”未当场被捕,则大大增加了街头抢劫者返回到先前抢劫区域再次犯罪的可能性。并通过警察访谈和结合理论分析,发现“前案件”未当场被捕是由犯罪者当场被捕的恐惧感、警察特殊的干预方式,以及社会凝聚力和犯罪防控的相互作用而形成。研究结论可为警务部门的“事前防控”与“主动处置”提供一定的参考。     

两个龙须菜新品系经济性状及琼胶特性的初步研究

2008年2～5月在广东省南澳县深澳海区对选育的龙须菜新品系07-1,07-2和对照组福建宁德栽培的981品系进行海上栽培比较试验,测定了3个品系的藻体日平均生长速率,试验了敌害生物(藻钩虾和团水虱)对3个品系的影响,比较了琼胶特性.结果显示,在水温11～20 ℃,盐度32.4～32.8的条件下,品系07-1,07-2的藻体日平均生长速率分别为3.8%/d和4.1%/d,宁德栽培品系的藻体日平均生长速率为3.2%/d.品系07-1,07-2的生长适应水温下限为16 ℃,比宁德栽培品系降低了2 ℃.与宁德栽培的981品系相比较,选育的龙须菜品系07-1,07-2对藻钩虾和团水虱有较强的耐受能力.品系07-1,07-2的琼胶含量比福建宁德栽培的981品系分别提高10.0%和14.4%,凝胶强度也分别提高了5.46%和14.5%,表明2个新品系具有潜在的推广应用价值.     

代理协助P2P-VoD系统中基于缓存状态的服务节点选择策略

研究P2P-VoD系统中提供流媒体服务的公平性问题,提出基于缓存状态的DRPS(Data Receiving Peers as Suppliers)服务节点选择策略,并设计基于DRPS的预分配调度算法PSA(Preassign Scheduling Algorithm)。首先根据缓存状态将节点分类,再结合节点的可用带宽和可用概率进行排序,优先从RS(Receiving Set)节点类中选择服务提供者,最后由客户端执行PSA算法。仿真实例表明该策略的有效性。     

海道测量定位数据后处理的拟合算法研究

根据海道测量定位数据后处理的要求,对定位数据后处理中的拟合算法进行了研究,提出了一种基于多面函数拟合的后处理方法,并给出了相应的数学模型。实例结果表明,后处理中采用多面函数拟合法处理测线定位数据可提高定位数据的可靠性,拟合精度可将精密动态定位控制在厘米级。上述方法有利于提高海道测量中海上定位成果的质量。     

Automatic Sounding Generalization in Nautical Chart Considering Bathymetry Complexity Variations

Sounding acts as the main feature in a digital nautical chart as it describes the concerned marine topography for the safety of navigation. Unlike the geometry-oriented selection of point feature, the generalization of soundings for chart compiling is expected to be context-oriented, which means bathymetry complexity variations across the study region should be preserved in the sounding selection process. However, such variations are not explicitly accessible to automated systems. This paper proposes an approach that effectively analyzes and measures bathymetry complexity from sounding data, with a focus on topography variations among different regions. The presented approach first divides the exploring region into several subregions, by adopting techniques of computational geometry and graph theory. Then, the approach quantitatively measures the bathymetry complexity of the subregions from grid-based digital terrain model. Finally, a composite bathymetry complexity index integrating aspects of steepness and depth variation is developed to guide the operation of sounding selection in different subregions. Generally, when seafloor is rugged with steep slopes, the number of soundings is high. While in flatter areas, a smaller amount of soundings is retained. The potential of our approach is demonstrated by an application to a real data set.     

室内用户语义位置预测研究

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。