数据驱动的多源遥感信息融合研究进展

多源遥感信息融合技术是突破单一传感器的观测局限,实现多平台多模态观测信息互补利用,生成大场景高“时-空-谱”无缝的观测数据的重要手段。随着人工智能理论与技术的日益完善,数据驱动的多源遥感信息融合获得了研究者的广泛青睐,然而,数据驱动算法与生俱来的低物理可解释性,弱泛化能力都阻碍了其在多源遥感信息融合领域的长远发展。因此,本文分别对同质遥感数据融合,异质遥感数据融合,以及点-面融合的有关研究成果进行了系统的梳理和归纳,分析了各融合问题的发展趋势。最后,对算法研究进展进行了总结,剖析了数据驱动的融合算法所面临的挑战,指出了未来多源遥感信息融合领域的研究方向。     

智能手机二维码室内定位系统

针对定位服务大多数基于全球定位系统,提供室内定位的应用相对较少且布设成本过高的问题,实现了一种简单而有效的室内定位系统,可以在安卓智能手机中获取精确的用户室内位置。该系统利用高德地图软件开发工具包获取室内地图,采用包含地理位置信息的QR二维码标识位置,比其他基于无线技术的方法成本更低,相对于传统的行人航迹推算算法提高了一倍的精度。     

利用搜索引擎数据模拟疾病空间分布

互联网记录了人们的日常生活,对带有位置信息的搜索引擎数据进行分析和挖掘可以获得隐藏于其中的地理信息。本文通过分析中国各省流感月度发病数与相关关键词百度搜索指数之间的相关性,选取相关性较高关键词的百度指数作为解释变量,发病数作为因变量,在采用主成分分析法消除变量共线性后,分别使用普通最小二乘回归（OLS）、地理加权回归（GWR）及时空地理加权回归（GTWR）构建流感发病数的空间分布模型。模型的拟合度能够从OLS的0.737、GWR的0.915提高到GTWR的0.959,赤池信息准则（AIC）也表明,GTWR模型明显优于OLS与GWR模型。验证结果显示,GTWR模型能准确识别流感高发地区,将该方法与搜索引擎数据结合能较好地模拟流感空间分布,为空间流行病学的研究提供预测模型和统计解释。     

面向室内地图多尺度表达的POI符号设计与实现

为了满足人们获取室内空间信息时多层次的认知需求,从室内空间的特点出发,以商城为例,对室内要素的分类分级体系进行梳理,在此基础上探讨兴趣点(point of inte-rest,POI)多尺度表达的符号模型;结合地图比例尺和用户需求设计了一套易于理解又能多层次表征要素信息的室内地图POI符号系统,并通过典型案例对其可行性进行制图实践检验。实践结果表明,所提出的多尺度POI符号化方案具有可行性,设计的符号集可以广泛运用到其他商城中,该思想可以运用于其他类型的室内地图。