本研究将气象观测信息与网络信息相结合,提出了一种多源信息结合的雪灾交通风险评估方法：利用长时间气象观测数据分析雪灾的致灾强度时空特征,计算不同年遇型雪灾致灾强度;对门户网站、高速公路网站中节假日道路拥堵的新闻报道进行信息挖掘,获取高速公路暴露度;采用风险矩阵进行雪灾交通风险评估。将该方法应用于河北省,研究结果如下： ① 近5年来全省降雪有所下降,但长时间尺度来看,各地降雪呈波动变化;积雪深度高值区分布在张家口、承德、石家庄地区,但各年代间会有所变化;降雪次数高值区基本固定,在张家口康保、沽源、崇礼以及承德丰宁西北方向。② 暴露度级别高的路段是连接北京与上海、广州、哈尔滨等城市的高速公路,以及重要省市级联络线。③ 受致灾强度与暴露度的综合影响,河北省雪灾高风险路段集中在京港澳高速（石安G4）、京昆高速G5、京承高速G45、长深高速G25、张承高速G95等。这些路段必须做好雪灾风险防范措施。

高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括：（1）高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;（2）深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;（3）认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。

美国国防气象卫星搭载的业务型线扫描传感器（DMSP/OLS）获取的夜间灯光影像,可客观地反映人类开发建设活动强度,其广泛应用于城市遥感的多个领域。但该数据缺少星上的辐射校正,下载的原始影像数据集不能直接用于研究,需进行区域校正。长时间序列的DMSP/OLS夜间灯光影像数据集主要存在2个问题需在校正过程中解决：（1）原始影像数据集中的影像是非连续性的;（2）数据集中的每一期影像都存在着像元DN值饱和的现象。针对这2个问题,本文提出了一种不变目标区域法的影像校正方法,对提取出来的每一期中国区域的夜间灯光影像进行了校正,该校正方法包括相互校正、饱和校正和影像间的连续性校正。最后,为了检验校正方法的合理性与可靠性,本文将校正前后中国夜间灯光影像与GDP和电力消耗值,分别进行回归分析评价表明,校正后的影像更客观合理地反映区域经济发展的差异。

目前,我国大部分遥感传感器的大气层外波段平均太阳光谱辐照度(Mean solar exoatmospheric irradiances over band b,简称ESUN_b)尚未公布,这给遥感图像表观反射率的计算带来了不便,在一定程度上影响了数据资料的应用和推广。本文基于已有官方ESUN_b值的EO1/ALI、Terra/ASTER、QuickBird等多种中、高空间分辨率传感器,对9条常见的太阳光谱曲线进行比较分析。结果表明,WRC太阳光谱曲线最合适计算中分辨率传感器的ESUN_b,而Wehrli太阳光谱曲线最合适计算高分辨率传感器的ESUN_b。基于WRC太阳光谱曲线和Wehrli太阳光谱曲线计算,得到了ZY-1 02C/PMS相机、ZY-3/TLC相机和MUX相机,以及GF-1/WFV相机和PMS相机各波段ESUN_b值,并对ESUN_b值的不确定性进行了分析。结果显示,太阳光谱选取的不同,对ESUN_b的取值会产生-1.94%至1.48%的偏差。本文使用多种卫星传感器交叉比较的方式确定了最佳的太阳光谱,给出了ZY-1 02C、ZY-3和GF-1等卫星搭载的遥感传感器各波段的ESUN_b值,为这些国产卫星遥感数据的广泛应用提供便利。此外,本文所用方法简便易行,在其他新的遥感传感器上具有推广应用价值。

城市中人群的移动是带有目的性的,城市空间结构功能也存在差异,导致人群在城市中出现聚集或消散的现象,而且该现象会随着时间不断变化。本文基于海量的手机位置数据,以深圳市为例,采用自相关分析识别出城市中人群聚集与消散的区域,然后将这些区域一天中人群聚散组合成时间序列矩阵,采用自组织图聚类方法（SOM）进行聚类得到9种典型的人群聚集、消散时空模式,结合土地利用现状数据,分析解释了每种聚散模式最可能出现的土地利用组合。该研究从聚集和消散的角度探索了城市人群移动的时空模式,进一步帮助理解城市不同区域人群的移动模式以及与城市空间结构功能之间的关系,对城市规划、交通管理具有参考和指导意义。

城市人口分布与活动呈现高度的时空动态变化,掌握人口时空变化特征并进行未来预测,对于精准人口评估、有效的政策措施制定、实时的人口预警与调控等具有重要意义。本研究利用以手机信令数据为主的多源时空数据,首先利用地理探测q统计进行探索性数据分析,其次结合贝叶斯模型进行北京市朝阳区居住人口的时空变化探究及时空预测,以期达到对朝阳区人口的动态评估与预测。首先,选用地理探测q统计进行空间异质性探测,用贝叶斯时空层次模型探究基于手机信令数据推算的北京市朝阳区居住人口的总体空间效应、总体时间效应以及局部变化趋势;其次,选用贝叶斯高斯预测过程模型,基于朝阳区各街乡的居住人口及相关人口影响因子数据进行朝阳区各街乡2017年12月的居住人口预测。时空探究表明：朝阳区居住人口在空间上存在完美空间分异,整体呈现沿环路由内向外递增的空间分布格局,整体时间趋势表现为增长,各街乡局部时间变化趋势呈现一定差异。预测的空间分布与实测空间分布整体一致,精度较高,各街乡预测精度不一。结果表明基于贝叶斯理论的时空层次模型和高斯预测过程模型可以为多源时空数据下的多尺度精准识别与人口时空模式挖掘提供有效的方法支撑。

本文在编写《中国近代地图志》天文图篇的基础上,系统地梳理了中国古代天学家在创立“浑天说”,制造观象仪,实施天文观测和天文大地测量,制作天文图等方面的杰出成就。始于战国时期“石申夫”编制的第一个恒星表,汉代“张衡”创建的“浑天说”和世界第一台“浑天仪”,唐代“张遂”首次完成全国13个点的天文大地测量;元代郭守敬完成27个点的纬度“四海测验”与“水准测量”等,以及迄今发现的《战国前随县曾侯乙墓漆箱盖天文图》、《西汉壁画墓四象二十八宿星图》、《敦煌星图》、《苏州石刻天文图》、《过洋牵星图》、《恒星屏障图》和《赤道南北两侧总星图》等均为同时代世界首创古天文图,并以科学的天文图制作方法,展示出中国古地图大家庭中的佼佼者风范,在中国传统地图学发展过程中做出了重要贡献。

大数据时代,地理时空数据的迅猛增长给应用理念、技术框架和服务形式带来挑战。本文在阐述地理时空大数据概念的基础上,首先分析了地理时空大数据计算面临的挑战,从数据协同、技术协同、服务协同和生产协同4个层次阐述了地理时空大数据协同计算方法;然后,根据平台化服务的需求设计了地理时空大数据协同计算框架,从遥感数据综合预处理、地理时空数据的组织与管理、地理时空大数据高效计算、地理时空大数据可视化4个方面论述了地理时空大数据协同计算实现的关键技术;最后,以遥感大数据综合处理系统作为案例说明了地理时空大数据协同计算与服务的实现方法,并对地理时空大数据的应用模式进行了展望。

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。

针对当前医疗资源分布不均问题,本文以重庆市北碚区为例,以行政村为最小研究单元,借助GIS空间分析技术,将多级半径和高斯距离衰减函数相结合来改进两步移动搜索法,对北碚区医疗设施空间可达性进行研究。结果表明：① 改进两步移动搜索法综合考虑了医院等级规模对居民的吸引力、距离衰减因素对居民出行意愿的影响等因素,在识别高可达性区域内部差异和边缘低可达性区域方面具有较高的敏感性,因此其计算结果能够更准确地刻画北碚区的医疗设施空间可达性特征;② 北碚区整体医疗设施空间可达性较好,呈现由中心向四周递减的特征;③ 借助冷热点分析发现北碚区医疗设施可达性空间差异大,两极分异显著,高值区主要集中在东阳街道、朝阳街道、天生街道、北温泉街道和龙凤桥街道等中心城区,低值区主要集中在金刀峡镇、柳荫镇、三圣镇、复兴街道和静观镇等边缘地区。研究结果可为相关部门制定决策规划提供依据。

数据可视化是遥感应用的重要服务出口。针对静态的预生成瓦片地图难以满足数据查看、地图配置、空间分析等专业应用问题,本文提出了一套面向遥感大数据的实时渲染与交互可视化的解决方案。在渲染节点构建影像的渲染瓦片结构,以提高数据的读取速度;在可视化服务上,提出“数据-计算”相一致的负载均衡策略,优化地图的渲染效率;在可视化服务方面,设计交互的地图服务接口。与传统技术的对比分析表明,该解决方案不但实现了遥感大数据的实时渲染与交互可视化,并且达到了与预生成瓦片地图服务相当的服务性能。基于这一解决方案,研发了遥感大数据的动态可视化原型,并在影像数据实时查看、可视化计算、可视化分析等方面开展了示范应用。

网络文本蕴含大量隐式地理空间信息,为地理知识获取与知识服务提供了巨大潜能。地理知识图谱是将传统地理信息服务拓展到地理知识服务的关键,也是网络文本蕴含地理信息采集与处理的终极目标。本文系统评述了开放地理语义网、开放地理实体及关系抽取、地理语义网对齐、知识图谱存储方法等地理知识图谱相关主题的研究进展,从网络文本蕴含地理空间信息量与质量评价、地理信息语义理解、空间语义计算模型和异构地理语义网对齐等方面剖析了目前亟需解决的关键科学问题。

近年来,探地雷达被越来越多地应用于考古探查中。由于反演多解性问题的存在,雷达图像上的异常既可能是考古目标引起的,也可能是由于地下环境介质的不连续性引起的,所以探究不同类型的考古遗存在探地雷达图像上的典型异常响应,有助于准确识别雷达图像上的“真”异常,剔除一些“假”异常。首先,本文基于西北干旱-半干旱区文物埋藏环境,在河北省怀来县遥感综合试验站试验区设计实施了地下目标体探地雷达探测实验,分析了不同材质的小尺度目标体及夯土结构在探地雷达图像上的响应特征;然后,进一步将探地雷达应用于悬泉置遗址地下城墙基址的探测,对城墙在雷达图像上的响应特征进行了分析。实践表明,探地雷达技术在埋藏浅、小尺度、物性差异不大的考古探查中具有很好的效果,得到并解释了点状、线状、面状等不同考古目标体在探地雷达图像上的响应规律。

城市建筑物是城市的重要组成部分,对城市建筑物进行功能分类可以为城市功能区划分提供有利依据,辅助政府部门对城市规划、土地利用、资源、人口等方面的分布与分配进行管理与决策,有助于推进城镇化建设的可持续发展。仅利用目前的遥感分类技术难以对高分辨率遥感影像的城市建筑物信息进行功能分类,然而将遥感、互联网兴趣点（Point of Interest, POI）数据以及GIS技术有效地结合在一起,可以更为细致地分析城市信息,不仅实现了建筑物功能分类,而且提高了分类的准确率与可信度。本文首先选取卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）方法对高分辨率遥感影像数据进行建筑物提取;然后,对POI数据的城市商服、公建和住宅用地进行核密度分析;最后分别统计每个建筑物3种用地的核密度平均值,并将该值设置为此建筑物的属性值,并结合POI数据的实际情况选择具有最佳功能分类精度的属性值作为阈值提取3种用地信息,从而完成不同功能的城市建筑物分类。精度评价结果表明,该方法对3种用地的提取效果良好,分类精度达到86%以上。

人类个体/群体移动特征是多学科共同关注的研究主题。移动定位、无线通讯和移动互联网技术的快速发展使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹和相互作用定量化成为可能。同时,地理信息科学、统计物理学、复杂网络科学和计算机科学等多学科交叉也为人类移动性研究的定量化提供了有力支撑。本文首先系统总结了大数据时代开展人类移动性研究的多源异构数据基础和多学科研究方法,然后将人类移动性研究归纳为面向人和面向地理空间两大方向。面向人的研究侧重探索人类移动特性的统计规律,并建立模型解释相应的动力学机制,或分析人类活动模式,并预测出行或活动;面向地理空间的研究侧重从地理视角分析人类群体在地理空间中的移动,探索宏观活动和地理空间的交互特征。围绕这两大方向,本文评述了人类移动性的研究进展和存在问题,认为人类移动性研究在数据稀疏性、数据偏斜影响与处理、多源异构数据挖掘、机器学习方法等方面依然面临挑战,对多学科研究方法的交叉与融合提出了更高要求。

中国明代航海图闻名世界,迄今发现的明初“海道指南图”汇集了千年来南粮北运航线的详实资料;“郑和航海图”展示了中国古航海与航海图的鼎盛风貌,首次公开了跨越亚非欧洲际间的14条航线写景图,以及牵星技术成功应用于远洋导航先例,并继承发展了汉代以来所开辟的海上丝绸之路,再次宣扬了以文化交流与特产贸易为主要目的中外交往传统;南海天书“更路薄”记录了中国历代渔民用生命所换来的航海指南;“琉球过海图”代表了中国古代航海家曾经越洋过海先后到达琉球、台湾、日本等地的东方航海“针路”（指南针定向）面貌;“雪尔登中国地图”的航海总图功能,完善了明代航海图系列。本文还系统地论述了中国明代航海图的写实风格、配套文字或图说等内容特色,以及所采用的“对景法”、“牵星板”、“水上罗盘”、“天文观测仪器”、“船上测速”等技术特色。

受城市资源配置、区域功能分化的影响,城市中居民的出行往往呈现出特定的模式和规律,而这种出行模式的背后反映出城市的功能结构。城市车辆GPS导航的广泛使用,以及车辆轨迹数据的大量获取,为分析城市居民出行模式及理解城市功能结构提供了数据支撑。本文以道路分割城市得到的地块为研究单元,利用北京市一个月的出租车轨迹数据,对北京居民的出行模式及城市功能格局进行分析。在轨迹数据分析中,本文从轨迹数据中提取每个地块的出行量时间序列信息,然后采用结合时间序列距离度量和时间序列自身相关性的聚类方法,对出行量时间序列数据进行聚类分析,从而研究乘客出行的时空分布特征,最后结合北京市POI数据,探讨了不同区域乘客出行规律和区域功能类型的相互关系。结果表明,出租车出行量时间序列模式在工作日和周末间存在明显差异。此外,工作日的2个出行高峰与通常的通勤早晚高峰不同。由出行量所得的区域聚类结构,除具有重要交通枢纽功能的地块外,总体上以市中心为圆心大致呈同心圆分布,且距离市中心越远出行量越小。研究结果对于分析北京市居民出行行为、辅助城市交通规划具有一定的意义。

海岸线对海平面上升、海岸侵蚀、港湾淤积、湿地生态资源、近海海域环境等具有重要的指示作用。利用遥感和GIS技术获取了珠江河口区1973-2015年8期海岸线数据,分析了海岸线长度、类型、空间位置的时空演化特征,提出岸线利用程度指数并定量分析人类活动对岸线的影响,最后对海岸线变化驱动力进行了探讨。结果表明：① 珠江河口区海岸线长度总体持续增加,岸线变化强度具有阶段性,1990年以前变化缓慢,1990-2000年为变化高峰期,2000年后变化强度减弱;② 1973-1990年珠江河口区以自然岸线为主,之后人工岸线成为主导岸线类型,建设围堤岸线1973年占总长度的7.09%,2015年所占比例增加到46.49%,在所有岸线类型中变化最大、比例最高;③ 研究期内,珠江河口区海岸线以向海域推进为主,年均速率达到39.10 m/a,鸡啼门-虎跳门段、磨刀门-鸡啼门段和蕉门-洪奇门段为向海延伸的热点区域;④ 40年来岸线利用程度指数稳定上升,1995年前增速较快,之后相对平缓。伶仃洋东岸岸线利用程度增幅最大;⑤ 口门整治、开发建设和围海养殖等人为活动是珠江口海岸线发生变化的主要原因,自然环境条件、人口和经济的增长以及政策因素是岸线演变的重要驱动力。

随着无人机（UAV)在电力巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的信息挖掘或目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机（SVM）、随机森林或adaboost,结合梯度、颜色或纹理等浅层特征来对电力部件进行识别,难以充分利用无人机巡检图像的信息,并且难以达到较高的准确率。卷积神经网络（CNN）在目标识别中表现优异,在很多目标识别场景之中成为首选算法。基于区域的卷积神经网络（RCNN）通过使用CNN从图像中提取可能含有目标的区域来检测并识别目标,但是计算复杂,难以满足识别海量电力巡检图片的需求。Fast R-CNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征,后接一个区域提议层,优化了提取可能含有目标区域的方式并改进识别目标的分类器,使目标的检测和识别几乎实时。本文详细描述了Faster R-CNN算法流程,并在无人机电力线巡检图像部件检测中使用,然后分别对DPM、SPPnet和Faster R-CNN识别方法进行了对比分析,利用实际采集的电力小部件巡检数据构建的数据集对3种方法进行测试验证,并讨论了不同参数对识别结果的影响。实验结果表明,基于深度学习的识别方法实现电力小部件的识别是可行的,而且利用Faster R-CNN进行多种类别的电力小部件识别定位可以达到每张近80 ms的识别速度和92.7%的准确率。

城市是人类文明的主要组成部分,是伴随人类文明与进步发展起来的。在城市建设飞速发展的今天,对古近代城市发展演变的研究显得尤为重要,其中一个重要的手段就是借助于城市地图。城市地图可相对准确地反映出当时城市的空间形态,对于研究城市历史平面布局变迁具有重要的参考价值。本文以近代城市地图（明、清、民国时期的城市地图）为主要研究对象,从其对传统城市地图的继承与受西方文化及先进测绘制图技术影响发展的角度,探究近代城市地图的类型特点、发展方向与价值。近代城市地图一方面既没有完全摆脱传统城市舆图在绘图手法和表现内容上的特点,另一方面又受到西方制图技术和文化的冲击与推动,在继承与发展中逐渐趋向多样化、专题化和近代化,并且能充分反映该时期城市发展的特点与地域特色。本文分别从同一城市（以北京为例）不同时期的城市地图和不同城市典型的城市图2个角度进行分析,讨论并总结了近代城市地图在表现手法、内容和绘图技术等方面的特征及地图本身的价值。