BDS/GPS卫星数据质量分析软件开发及应用研究

通过对TEQC数据质量模块相关算法进行分析,实现了支持RINEX2、3 格式的BDS/GPS卫星数据质量分析软件DataQC的开发,其主要参数包括数据完整率、多路径指数、信噪比和周跳等,并增加卫星分布状况以及电离层、接收机硬件延迟偏差估计功能。通过多组数据验证,软件计算指标与TEQC结果具有较高的一致性;在电离层估计方面,与全球电离层格网（global ionosphere maps, GIM）插值计算结果的RMS在3 TECu之内,并可用于接收机硬件延迟偏差稳定性的分析。     

用同相叠加方法识别定点形变数据中的降雨影响

分别以昆明台、云龙台为例,用数据同相位叠加的方法分别对形变数据中的典型图像及其对应时段的降雨数据进行叠加,以判断典型图像是否与降雨有关。结果表明,昆明台形变观测中多次出现的同步转折为降雨影响;而云龙台的转折现象则与降雨无关,其来源及属性需要进一步研究。     

遥感图谱认知理论与计算

近年来,随着对地观测技术的迅猛发展,卫星遥感领域逐渐进入了大数据时代。针对当前遥感应用的需求和特点,开展与视觉认知相结合的高分辨率遥感认知理论与方法研究是可行且必要的。在此背景下,受地学信息图谱思想启发,本文对遥感认知领域的图谱问题进行了研究,系统地提出了遥感图谱认知理论与计算方法论,旨在规范高分辨率遥感信息提取流程,构建精细化、定量化、智能化、综合化相结合的遥感信息解译模型。整套方法体系由横向“自底向上的分层抽象”和纵向“自顶向下的知识迁移”2个方向上的认知计算组成,分别对应了“由谱聚图”、“图谱协同”和“认图知谱”3大图谱转化过程。论文对涉及的概念、基本思想、关键技术及难点问题进行了重点分析,强调综合利用大数据、逐步融入知识来实现不同层次的遥感认知,以期为数据源极大丰富条件下的遥感信息解译提供新的视角。     

大数据架构的遥感资源存储管理方法

随着遥感数据获取能力的日益增强,一方面导致遥感数据的多元化和海量化,使“存不起”的问题日益突出,另一方面由于缺少有效和高效的存储管理方法,难以及时发现终端应用所需的数据,使结果“存而无用”。本文围绕巨量、高吞吐、空间结构化的遥感影像数据及其基础土地信息产品的存储与管理问题,提出采用大数据架构的遥感资源存储管理方法,并基于MongoDB数据库实现了原型系统;通过使用PB量级数据进行试验,证明了该方法满足大数据时代对遥感矢栅数据的存储管理需求。     

连续变量的自适应局部空间同位模式挖掘算法

目前,局部空间同位模式挖掘方法存在需要预设定邻域范围、挖掘的结果无统计显著性意义而难以对结论进行科学地判定等问题,如当前常用的\begin{array}{c}K\end{array}近邻方法难以确定合适的搜索圆半径,而固定距离法由于空间数据集的多尺度特性,距离阈值的设定对结果的影响较大。因此,针对连续变量的空间采样点数据集,本文提出了一种自适应局部空间同位模式挖掘算法。首先,定义了连续变量的空间同位模式兴趣度函数、模式指示器函数及Voronoi邻域,并通过构建Voronoi邻域矩阵避免了预设定邻域阈值的问题,最后采用\begin{array}{c}{G_i}^{*}\end{array}统计量进行局部空间同位模式及其区域的发现,使挖掘的结果具有统计显著性意义,进而帮助专家对挖掘结果做出更科学的判定。通过使用真实的连接了烟草适应性评价结果的耕地地力样点调查数据和水污染数据,对开发的算法进行测试。实验结果表明,算法无需预设邻域范围,可查找同区域内的不同空间同位模式。实验所发现的局部空间同位模式发现了实验数据研究区域存在的特有现象,对耕地地力调查工作具有实际的指导作用。     

基于层次匹配的面状要素几何匹配方法研究

空间数据增量信息提取是空间数据库增量更新的基础,而要素几何匹配则为空间数据增量信息提取的关键流程之一。针对面状要素几何匹配时所产生的单一匹配算子匹配准确度低,以及多算子加权匹配算法匹配效率低、冗余度高、结果不准确等情况,本文提出一种基于多层次匹配的面状要素几何匹配算法。该算法以反映面状要素位置、大小、形状特征的质心匹配算子、面积重叠度算子以及转向角函数匹配算子为基础,并按各算子复杂度进行层次匹配规则设计,以提高算法效率、保证匹配的准确性。本文通过2种方法进行对比实验,结果表明：层次匹配算法匹配完整度和准确度均能达到90%以上,可以很好地进行面状要素几何匹配;与加权匹配方法相比效率更高,代价更小,且所得匹配结果比加权匹配方法所得结果更加准确。     

基于IC卡综合换乘信息的公交乘客上车站点推算

现有研究在缺少公交车运营信息的情况下,利用公交线间正交换乘信息的方法来识别公交车持卡乘客的上车站点,但在实际运用中很多班次无正交换乘的乘客,容易导致公交乘客上车站点匹配困难。因此,本文提出了一种基于IC卡综合换乘信息的公交乘客上车站点推算方法,该方法充分利用IC卡数据中的综合换乘信息（公交线间的正交和非正交换乘信息、地铁和公交线间的换乘信息）与公交网数据确定班次行驶方向,对班次内的乘客进行分组,充分利用综合换乘信息确定基准组及其对应的上车站点;然后,通过最小偏差规则匹配待定组的上车站点,实现公交乘客上车站点的推估。利用换乘信息确定班次行驶方向弥补了现有研究无法确定班次行驶方向的不足,使公交乘客上车站点推算方法更科学;最后,基于2011年8月的“深圳通”IC卡数据进行实例分析,对比只利用正交换乘信息确定的基准组数量和利用综合换乘信息确定的基准组数量,结果表明：该方法可使确定上车站点的组数占总组数的比值提高,克服了只利用正交换乘信息推算上车站点方法中存在的单个班次无基准组从而无法进行站点匹配的困难。本文方法比只利用正交换乘信息匹配站点,具有更高的可行性与准确率。     

基于层次分析法的多尺度点群目标相似度计算

计算不同尺度下空间目标的相似性是GIS研究的热点问题之一。点群是地理空间群组目标的一种,研究其相似性可对空间群组目标的计算机制图结果进行评价。以往的理论研究主要从影响点群目标的单一因子出发,对影响点群目标的简单因子进行分析,并以此提出相应计算模型。为了研究点群目标在不同尺度下的相似性问题,本文在前人研究的基础上,整合了影响点群目标相似性的主要因子（包括拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度）,并分别提出拓扑相似度、方向相似度、分布范围相似度、距离相似度分布和密度相似度的计算模型,从整体上把握计算点群目标的相似性。通过层次分析法,赋予5种因子相应的权重,最后集成不同尺度下点群目标相似度的总体计算模型。经过计算验证,该方法能较准确地计算不同尺度下点群目标的相似程度,为制图综合质量做出评价。     

基于众包数据的室内定位方法和平台

随着WLAN的普及,基于Wi-Fi的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。虽然,其中基于位置指纹的定位算法研究相对广泛,应用效果较好,然而现有的指纹定位方法或系统仍存在以下3个问题：① 离线阶段的数据标定和定位模型的训练需要耗费大量人力物力,以及时间消耗,使系统很难得到实际应用;② 真实环境中WLAN信号波动呈现高动态性,采集的数据存在显著的时效性,无法提供长时间的有效定位保证;③ 实际环境中AP设备变动频繁,导致训练数据与定位数据特征维度不等长,造成模型失效。针对上述问题,本文提出了一种基于众包数据的模型更新方法,通过不断融合增量数据,使定位模型保持实时有效。该方法主要包括半监督极速学习机(SELM)、具有时效机制的增量式定位方法(TMELM)和特征自适应的在线极速学习机(FA-OSELM)3部分。基于上述方法,本文设计并实现了基于众包数据的室内定位平台系统。实际应用表明,本文提出的方法能够显著降低模型训练阶段的数据采集工作量,有效提升模型训练速度,并且长时间保持较高的定位精度。     

场认知方式、性别和惯用空间语对地理空间定向能力影响的实验研究

目前人们对空间定向能力影响因素的研究多关注性别与空间定向能力的关系,较少涉及场认知方式、惯用空间语等因素对空间定向能力的影响。本文以空间认知眼动实验的方式展开研究,通过国内版镶嵌图形测验（EFT）、问卷调查等途径获取被试的场认知方式、性别和惯用空间语等基本信息,使其在控制单一环境变量的虚拟三维空间中完成不同难度的定向任务。进而构建正确率和效率2个指标来衡量空间定向能力,通过统计分析确定空间定向能力的影响因素。研究结果表明：（1）不同场认知方式和不同惯用空间语人群的定向正确率和效率差异统计结果均不显著,场认知方式和惯用空间语对空间定向能力无显著影响;（2）不同性别人群之间定向效率无显著差异而正确率存在显著差异,性别对空间定向能力具有显著影响,男性的空间定向能力较女性更强。