图像数据挖掘软件原型系统的设计与开发

提出了图像数据挖掘软件原型系统的设计与开发的试验框架,阐述了其设计与开发方法,介绍了各个模块的功能、设计与开发情况。     

基于Mongo DB的众包数据索引方法探讨

服务于小城镇智慧规划管理的众包数据具有数据类型多样、数据量巨大的特点,必须建立合适的索引,才能满足快速检索和查询的需要。以面向文档型数据存储的开源数据库Mongo DB为基础,对基于Mongo DB的众包数据索引方法进行探索,分析了利用地理空间索引B+树、Geo Hash和多层次索引等进行众包数据索引的方法。     

GDELT数据网络化挖掘与国际关系分析

21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、安全、外交等带来了深刻变化。这些变化对中国的内外政策产生了重大影响。全面及时地分析国际关系及其变化特征,对于中国的经济和外交发展规划具有重要参考价值。国际关系研究具有复杂性、及时性、时空性等特点,迫切需要时空大数据分析技术为其提供新的思路和技术手段。大众媒体如报纸、广播等记录着世界上发生的各种各样的事件,蕴含着丰富的信息,相对于记录个人活动的社交媒体数据,其更加适合于对人类社会进行大规模和长时间的分析。GDELT是一个免费开放的新闻数据库,它实时监测世界上印刷、广播、网络媒体中的新闻,对其进行文本分析并提取出人物、地点、组织和事件等关键信息。本文利用复杂网络的理论和方法对GDELT进行网络化挖掘并进一步分析国家关系。首先利用该数据构建国家交互网络,然后通过网络特征统计分析国家之间的交互关系,最后探测国家冲突事件交互网络的时序变化。研究发现：① 国家交互网络具有无标度特性,网络连接在整体和局部上都呈现出不均匀性,少数国家与其他国家有大量交互,大多数国家与其他国家的交互很少;一个国家与少数国家有大量交互,而与大多数国家的交互很少。② 国家冲突事件交互网络的突然变化往往对应一些重大事件。本文的研究可以为大数据时代的国际关系探索提供一个新的视角,同时也为新闻媒体数据的分析提供参考。     

VC和Matlab混合编程应用于遥感影像道路的提取

介绍了一种基于COM组件的VC与Matlab混合编程方法,分析了其在小波变换边缘检测中的优势,证明了其在遥感影像处理中的高效性和便利性.     

空间和地理计算与计算社会学的融合路径

空间和地理数据及空间计算是大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)研究的一个主要组成领域,也为社会科学从本体论、方法论和认识论层面提供了一个进行定量和定性研究的重要维度.但是空间如何与计算社会科学结合仍处于探索阶段.通过邀请实证社会研究、地理信息科学、计算机科学等多个领域在计算社会学方向...     

最小独立闭合环深度优先算法的一点改进

针对原有的深度优先算法在进行最小独立闭合环搜索时存在搜索漏环的情况,在不破坏原有算法流程的前提下,充分利用原有算法在计算过程中产生的中间参数,通过追加新的算法,以2012年天津市地面沉降水准数据作为实验数据,并结合人工拼环的结果加以对比分析,结果表明:在水准网较为复杂的前提下,新算法有效避免了原有深度优先算法搜索失真的问题。改进后的深度优先算法将为最小独立闭合环搜索工作带来更高的可信度。     

基于知识的LIDAR数据地物提取研究

激光雷达能够直接获取所观测对象表面点的3维坐标以及该点的强度信息。在缺少光谱信息以及其他的辅助数据的情况下,如何有效地从激光扫描所获取的“点云”数据中进行地物点的分类和提取,是目前LIDAR数据处理研究的重点问题之一。提出一种在缺乏其他辅助数据的情况下,基于知识的辅助,直接从激光雷达扫描数据中进行地物提取的方法。实验证明该方法能有效地从LIDAR数据中提取出感兴趣的目标点。     

历史名人轨迹的空间可视化与分析

历史名人的行为轨迹反映了当时的历史文化背景,通过历史名人行为轨迹的空间化和可视化,可以对历史社会状态进行探索和分析。对历史名人的社交关系网络进行可视化研究,有利于剖析当时的政治背景与人物关系。目前,基于GIS的空间人文社会科学深层次分析方法和工具还很少,根据地理位置对历史人物的社交网络进行分时段的研究也很少。本文以玄奘和欧阳修为例,探索了基于WebGIS的历史人物轨迹空间可视化分析方法,基于核密度估计与标准差椭圆的空间分析方法,分析历史名人轨迹点的空间分布特征,统计迁徙指数、首都距、家乡距、成长地距以分析基于距离的轨迹点移动特点;分时段构建了历史名人的空间社交网络,并结合历史背景、名人事迹、名人作品和空间化结果进行了综合分析。分析结果表明： ① 历史名人的迁移轨迹与当时的历史人口迁移趋势基本是一致的,受社会变动影响较大;② 历史名人在事业上升期有更大的社交网络圈,而在人生没落阶段社交网络圈减小。本文对历史名人轨迹的空间可视化与分析方法进行了探索,可以为空间人文社会科学相关领域的分析研究提供参考。     

“一带一路”成员国居民健康状况的时空统计分析

健康是影响不同国家和地区发展的关键因素,全面了解“一带一路”成员国的居民健康状况,是探讨“一带一路”成员国之间健康医疗合作的重要基础。本文选择了4个代表性的健康状况指标（出生期望寿命、总生育率、过早非传染性疾病死亡率和结核病发病率）,利用Moran's I指数、Getis-Ord G指数对“一带一路”135个成员国的健康状况进行时空统计,分析了健康状况的空间相关性和空间分布模式,研究了健康状况的时空格局。研究发现：① 2000—2016年“一带一路”大部分成员国的各项健康状况指标均朝着改善和优化方向发展;健康状况指标均呈现显著的正空间自相关性;② 总体而言,在“一带一路”成员国中,欧洲国家的居民健康状况最好;南北美洲和大洋洲国家的居民健康状况良好;亚洲国家的居民健康状况总体良好,但东南亚部分国家的结核病发病率较高;非洲国家的居民健康状况虽有明显改善,但仍处于较低状态。因此,“一带一路”成员国应进一步加强健康医疗合作,共同推动健康丝绸之路的发展。     

视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法

受人类视觉认知机制的启发,提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法。首先利用认知物理学中的数据场构建居民地的视觉显著性模型,并通过自适应阈值法实现候选居民地的自动提取,然后利用多尺度小波变换的高频特征实现居民地的知觉组织,最后通过集合交运算提取同时满足这两种视觉机制的居民地。通过ZY-3和Quickbird两种高分传感器的影像数据集进行居民地提取试验,验证了该方法的有效性。