已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉“封城”前夕,已有500多 万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕 （2020年1月24日）之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示：① 春节时段湖北省各地级市农村地 区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;② 区县尺 度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构：第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为 重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人 群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。
国土空间规划作为促进空间科学治理、实现可持续发展的重要手段,在解决以往各类规划交叉重叠等问题的同时,对空间规划基础底数提出了新要求。将客观、精细的地理国情监测成果作为重要关联数据整合进国土空间基础信息平台,可以大大提高国土空间规划的科学性和权威性。本文首先梳理地理国情内容指标与国土空间规划核心内容之一的城市（镇）总体规划用地分类体系之间的差异,然后构建地理国情监测数据与规划用地数据关联转换的总体框架和具体方法,最后以武汉市为例开展具体应用实践并提出地理国情监测的优化建议。研究表明,地理国情监测成果与规划用地数据的关联转换方法可以用于2种分类体系地类关联关系的建立并实现两类数据的对接转换,但不同地类的转换效果存在差异;地理国情内容指标与城乡用地分类以“多对一”关联关系为主,较难实现两类数据的直接转换,但城镇综合功能单元与城市建设用地部分地类的关联关系较明确且数据转换一致性较高;要实现地理国情监测成果与规划用地数据的无缝衔接和有效转换,应进一步完善监测内容,统一技术标准,优化分类体系。研究结果为优化完善地理国情监测成果,促进其在国土空间规划中的应用提供了有效参考和科学依据。
目前如何根据用户需求以及时空制约条件合理安排就医出行,在海量的医疗机构中实现就医地点的合理推荐是人们的迫切需求。区别于常见的个性化医疗信息推荐方法,本文综合考虑医疗机构的实时资源规模、医疗用户的个性化需求以及前往机构的时空制约,提出一种面向就医地点推荐的个人时空可达性分析方法,并将方法运用于居民的就医出行场景中,实现就医地点的有效推荐。以济南市为研究区域,借助从高德地图API以及医疗健康网站中获取的地理信息数据与医疗机构资源数据,在不同用户、时间和地理位置的情境下,设置2处高校图书馆、2处居民点以及2处大型交通站共6个场景检验方法的有效性。实验表明,本文提出的个人时空可达性方法,能够有效度量医疗用户个体至就医地点间的可达程度,可解决不同时空情境下的就医地点推荐问题,同时也为相关智慧医疗技术的功能建设提供方法支撑,具有良好的应用前景。
因台风风暴潮的突发性、情景演变时间的连续性和路径的不确定性,导致应急决策者在应急救援中难以做出正确决策,针对这一现状,将“情景—应对”应用在台风风暴潮应急决策中。本文在分析台风风暴潮情景、情景要素的概念模型基础上,首先通过资料搜集、属性识别等方法提取关键情景要素,采用框架表示法构建情景;然后分析台风风暴潮情景演变规律及演变路径;其次通过动态贝叶斯网络法构建台风风暴潮动态情景网络;最后利用先验概率与条件概率计算情景状态概率,实现了台风风暴潮的关键情景推演。本文以2018年9月16日11时至17时山竹台风对广东省沿海城市影响为例,演示了台风风暴潮的情景推演流程及关键技术。实证分析结果表明,溃堤、海水倒灌、洪水、滑坡发生的概率分别为85%、81%、74%、54%,验证了情景推演在风暴潮中应用的合理性。
探索艾滋病疫情的空间格局和时空演化特征,发现其分布和流行规律,对促进艾滋病防控工作具有重要意义。本文基于1997—2016年中国艾滋病省级发病率资料,利用空间自相关技术探测艾滋病疫情的空间格局,并使用重心轨迹迁移算法进行时空演化分析。结果表明：中国艾滋病疫情在省级尺度上具有较强的空间依赖性。1997—2016年,中国艾滋病疫情的全局空间关联程度从弱变强,而且存在进一步强化的趋势;疫情总体呈现“南重北轻,中部过渡”的空间格局,可将中国艾滋病发病率在局部发生空间自相关的区域划分为以内蒙为代表的北方疫情冷点片区和以广西为代表的南方疫情热点片区;中国艾滋病疫情的总体流行程度不断加深,且具有明显的地域差异性,在空间上表现为非均衡增长。因此,今后的艾滋防控工作必须在传统预防手段的基础上注重疫情扩散的时空规律,重点加强对疫情热点区域和高风险传播方向的管控,以达到区域协同、精准防控的目的。
海岸带人口聚集、经济增长迅速、生态环境脆弱,容易受到自然灾害的影响,细致的人口空间分布信息对解决海岸带地区资源配置、灾害风险管理等有重要意义。本文以中国沿海城市为研究区,基于NPP-VIIRS和NDVI数据构建人居指数HSI,并加入居住地面积比例系数反映人口内部差异,利用样本动态分区及建模方法,得到2015年中国海岸带1000 m格网人口分布数据（POP）,并将其与已公布的相同年份的中国公里格网人口数据（TPOP）和100 m全球人口数据（WorldPOP）进行对比分析。研究表明,3种数据均能反映中国海岸带地区人口的宏观分布特征,但是对于人口分布城乡差异特征以及城市内部人口分布细节特征的刻画,则是以POP数据最为理想。由县域统计值和POP数据可知,主要受沿海地貌、国家及区域经济发展战略等的影响,中国海岸带地区人口分布具有明显的空间差异,具体来说：① 地形差异,山地和滩涂区域的人口密度普遍较低（小于5 人/hm 2）,而平原和河口三角洲区域的人口密度则普遍较高（大于10 人/hm 2）;② 宏观区域差异,环渤海、长江三角洲和珠江三角洲是人口分布最密集的区域（大于25 人/hm 2）;长江以北地区人口分布多层级重心离散分布的特征较为显著,尤其以山东和江苏最为明显,长江以南地区人口分布相对比较集中,主要集中在沿海低地和平原,如浙江—福建—广东一带;③ 城乡差异,由各级城镇向乡村区域递减的趋势非常明显,城市等级越高,人口分布的梯度特征越显著,中心城区、城市近郊、城市远郊之间相比人口密度差异巨大。
基于脆弱性视角探究乡村地域系统可持续发展情况与集聚特征的空间关联效应,对推进美丽乡村建设具有重要意义。以SPOT2/4全色和Landsat TM卫星遥感融合影像为主要数据源,解译校正得到2016年江苏省乡村聚落斑块。在利用平均最近邻距离指数、核密度估计和标准差椭圆方法明确江苏省乡村集聚分布特征的同时,从资源、经济和社会脆弱性视角构建乡村脆弱性综合评价模型,进一步探讨县域乡村空间集聚特征与脆弱性发展程度的关联规律。结果表明：① 江苏省乡村地域自内核向外缘分布密度逐渐递减,苏北地区中部、苏南和苏中地区毗邻处乡村聚落密集分布,整体空间异质性和集聚形态的方向性特征明显;② 江苏省县域乡村脆弱程度存在地域分区不均衡现象,子系统相关性较弱,空间耦合特征尚不明显;③ 资源脆弱性子系统与经济、社会脆弱性之间均存在显著负相关关系,是当前江苏省县域乡村发展的薄弱环节;④ 江苏省县域乡村资源、经济和社会单一脆弱子系统集聚分布特征明显,综合脆弱性与集聚特征并未实现空间良性共振。
探究贫困的时空变化及识别致贫因素,可以为扶贫政策的制定和实施提供参考。贫困是由多种因素造成的,地理加权回归（GWR）可以分析各因素对贫困的影响在空间上的差异,但致贫因素之间存在较强的相关性会导致多重共线性问题。本文探索了基于主成分的地理加权回归方法（PCA-GWR）,结合自然、经济和社会属性对贫困空间格局特征进行因素分析;为探究贫困的时空变化规律,探索用全局Moran's I指数、局部G系数对村级贫困发生率的时空格局变化特征进行分析。并以江西省永新县为研究区为实验区进行分析。研究结果表明：① PCA-GWR模型中变量的方差膨胀因子（VIF）值明显低于GWR模型变量的VIF值,PCA-GWR模型有效地解决了GWR模型中存在的多重共线性问题;② 永新县贫困格局分布与地形、植被分布等自然因素和低学历、缺乏劳动力、疾病等乡村主体自生发展能力相关,且每种影响因素与贫困发生率的关系呈现出不同的空间模式;③ 2013—2017年永新县贫困发生率从11.27%下降至0.97%,呈现出逐年下降趋势,且村间贫困差距逐年缩小,其中2013—2015年贫困发生率分布西高东低,2016年和2017年整体值较低;④ 从空间相关性来看：全局上,2013—2016年表现出空间正相关,2017年呈现随机分布;局部上,2013—2016年的冷、热点分布变化不大,冷点分布在中部,热点聚集在西南部,2017年热点分布在南部,冷点零星分布于北部地区。研究结果可为政府扶贫政策的制定提供参考。
长时间序列DMSP/OLS夜间稳定灯光影像数据集存在饱和像元大量积聚在城市中心区域及影像之间缺少可比性的问题,导致数据集在进行空间分析及时间对比研究时会受到限制。为解决上述2个问题,本文在现有研究的基础上提出了一种基于不变目标区域的中国稳定灯光影像分类校正方法。该方法对数据集中每一期中国区域稳定灯光影像进行了饱和及非饱和像元的分类。对饱和像元,选择北京等5个城市作为不变目标区域,选择不存在饱和像元的辐射校准的灯光影像作为参考,基于不变目标区域的非饱和像元之间的相关关系也同样适用于饱和像元的假设,对饱和像元进行了校正;同时,基于多期辐射校准的灯光影像之间存在的相互校准关系,对饱和校正后的饱和像元进行了相互校准。对于非饱和像元,选择了长沙等13个城市作为不变目标区域;根据稳定灯光影像中非饱和像元DN值总和随时间变化的总体趋势,确定了13期稳定灯光影像作为参考,其他多期影像基于不变目标区域中非饱和像元之间的相关关系进行了相互校准。为验证校正结果的准确性,多种相互校准和饱和校正方法被引入进行比较。本文提出的分类校正方法与另外2种相互校准方法相比对F10、F12和F14卫星影像校准效果更好,另外2种方法对F15和F16卫星影像的校准结果更好,3种方法总体上都实现了对数据集影像的相互校准且使校正后的影像具有了可比性。与经过植被指数校准后的城市夜间灯光指数（The Vegetation Adjusted NTL Urban Index,VANUI）相比,分类校正方法解决了饱和像元聚集于城市中心区域的问题,减弱了像元饱和程度,校正结果更接近辐射校准的灯光影像。此外,在中国城市水平上,分类校正的稳定灯光影像与GDP和电力消耗值的相关关系与其他2种相互校准方法相比也是相对较好的,能更客观合理地反映区域经济发展的差异。
在基于高分辨率遥感影像的道路提取中,阴影遮挡是导致提取的部分或整段道路缺失的重要因素,严重制约了道路提取的自动化过程,因此探索适用性强的阴影情况下道路提取方法对地图数据生产和地理大数据研究具有重要意义。本文针对传统的阴影系数修正方法难以消除植被、建筑上的阴影对道路提取带来的干扰,选用路面颜色不一、地物干扰少的郊区影像与地物丰富、路面地物阴影干扰严重的市区影像开展研究,提出了基于亮度补偿的阴影遮挡道路的提取方法。首先,在图像预处理的基础上,利用HSI阈值分割获取阴影区域;其次,在削弱蓝色分量信息后采用亮度补偿方法实现像素点空间域增强以及阴影区信息的恢复,在增大道路面阴影与周围环境差异的基础上,借助高效的分割算法实现阴影道路提取;最后,通过和由K-means聚类分割获取的非阴影道路进行合并,经细化处理最终实现阴影遮挡道路的完整提取。实验结果表明,此方法提取郊区与市区影像中阴影道路的正确率在80%以上,该方法能有效地提取阴影遮挡道路,消除其他阴影的干扰,降低阴影道路提取时的斑块破碎度,较好的保留道路的主体。
道路绿化带是城市园林绿地系统重要组成部分,具有重要的生态和环境服务功能,道路绿化带信息的精细分类与提取以及绿化带的动态分析对于道路信息化管理具有重要意义。本文提出基于车载LiDAR技术的道路绿化带自动提取与绿植地物精细分类算法。为验证算法有效性,选取北京市丰台区某路段作为实验区域,一期试验数据采集时间为2015年6月,二期试验数据采集时间为2015年9月。将车载LiDAR点云数据作为原始数据,对原始数据进行剪裁分块等预处理,提高算法运行速度。首先对每段道路点云数据进行地面、低矮地物与高地物分类,并将低矮地物与地面点进行组合;然后通过绿化带的点云特性与空间特征,精确提取出每段点云数据中的绿化带,根据所提取的绿化带确定分类范围,利用各类地物点云的特征差别,对绿化带内地物进行详细分类;最后对比同一区域内的多期绿化带数据,从而判断绿化带面积以及绿化带中的各种地物是否发生变化。为验证算法精度,采用人工交互的方式提取绿化带,并对绿化带内各类地物进行人工分类,以此作为参照将人工统计得到的信息与自动提取出的绿化带信息以及各个分类地物信息进行对比,试验区人工提取绿化带总面积为13 027 m 2,自动提取绿化带总面积为12 749 m 2,2组数据相差278 m 2,相对误差为0.02。自动分类算法在试验区场景中杆状地物的探测率为80%,树木的探测率81.81%,灌木探测率为73.91%。对比2期绿化带数据,发现面积缩减量为129.5 m 2,另外新增3株灌木。实验结果说明了本文所述算法的准确性。
居住区热环境状况是影响局地微气候变化的重要因素,研究居住区地物的热环境特征,对于了解和改善微气候具有重要意义。为了更好地揭示居住区热环境特征,本研究使用热红外成像仪对北京市某校园居住区进行观测,获取了夏季不同天气状况下（晴天、阴天、多云）的24 h热红外影像数据。依据各天气数据和地物属性,系统分析了各地物日变化规律,并通过垂线法判定邻近地物的温度边界范围,进而揭示出地物间温度交互特征。结果如下：① 太阳辐射是影响地物白天温度变化的主要因素,与地物温度呈正相关性;在多云天气下,地物的最高温度滞后至16:00出现,且地物温度曲线呈现连续的“锯齿状”升降趋势,云层的大量运动是导致多云天气下的地物温度波动变化的关键因素;沥青道路在夜间的温度均高于其他地物,并且夜间持续放热,提生周围环境温度;阴影能够有效减少地物吸收的太阳辐射量,降低地物表面温度;植被的冠层厚度与地物温度呈负相关性,因此增加居住区内绿植的冠层厚度,增大区域阴影面积有助于改善局地微气候;② 树木和裸土在06:00和14:00的温度交互作用强烈,表明在地物交界处,全天持续发生显著的热量交换;而夜间至凌晨,草坪与人行道持续进行热量交换,帮助降低路面温度,缓解周围高温状况。
大面积潮滩表层含水量的测定是潮滩研究中的难题,传统的测量方法难以同时满足高效和精度的要求。地面三维激光扫描技术凭借其高精度、高分辨率以及主动性强等优点,已经高效运用在潮滩地形研究中。但是,对潮滩含水量进行有效分析,仅利用点云的空间几何信息是不够的,还需要对点云的强度数据进行挖掘。地面激光扫描仪提供了包含目标表面光谱反射特性的点云强度数据,利用强度数据可以有效地进行目标表面特性提取。本文提出了一种新的长距离地面激光扫描仪强度数据改正方法,对入射角和距离效应进行有效改正。利用Riegl VZ-4000长距离地面激光扫描仪建立室内含水量模型并对上海市崇明岛一处潮滩进行测试分析,同时收集26个潮滩沉积物样品并利用传统干湿称重法进行含水量验证计算。结果表明：相比于传统技术,利用改正后的激光强度值估算大面积潮滩沉积物表层含水量是一种精确和高效的方法。改正后的激光强度值与潮滩表层含水量存在幂函数关系,相关系数为0.961,估算精度为91.94%。
准确掌握积雪覆盖信息对于气象、水文和全球气候变化研究都具有重要的意义。遥感技术在进行大范围、高频率的积雪覆盖监测中发挥着重要的作用。目前,SNOMAP算法是用于积雪遥感监测最普遍的技术手段,其核心是利用固定阈值的归一化差分积雪指数（Normalized Difference Snow Index,NDSI）进行积雪识别,但这种方法忽略了积雪光谱信息的时相变化,会产生积雪监测的误差。本文提出了一种动态NDSI阈值方法,以纯永久积雪像元的平均NDSI值作为参照系调整固定的NDSI阈值,从而削减影像光谱值波动对积雪识别的影响。以三江源地区作为研究区域,将基于每日MODIS数据进行积雪监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值作线性回归,通过每日纯永久积雪像元平均NDSI值的变化来调整用于积雪识别的NDSI阈值。结果表明：① 基于每日MODIS数据进行积雪覆盖监测最佳的NDSI阈值与同日纯永久积雪像元的平均NDSI值之间存在较好的线性关系,决定系数R 2达到0.86;② 三江源地区动态NDSI阈值的范围为0.29~0.37,其平均值在0.33左右,说明MODIS全球积雪面积产品中将NDSI阈值取为0.40会低估三江源地区的积雪面积;③ 与采用固定NDSI阈值0.33的监测方法相比,动态NDSI阈值法近似率、总体分类精度和F值的平均值分别提高了5.17%、0.70%、1.14%。
植被等效水厚度对路域生态环境的监测评估具有重要意义。本研究以湖南醴潭高速一段为研究对象,以地面实测光谱和等效水厚度以及PRO4SAIL模拟光谱和模拟等效水厚度为数据源,利用PRO4SAIL冠层模型模拟光谱与地面实测光谱建立12种常用水分指数,引入随机森林算法对水分指数与等效水厚度进行重要性分析,得到12种水分指数的重要性排序;利用调整R 2确定建立等效水厚度估算模型中输入水分指数的最佳个数;在优选水分指数基础上,以PRO4SAIL模拟光谱计算得到水分指数和等效水厚度为训练集,分别构建随机森林耦合偏最小二乘（RF-PLS）、随机森林耦合支持向量机（RF-SVM）和随机森林耦合遗传算法优化支持向量机（RF-GA-SVM）等效水估算模型,并用地面实测等效水厚度对估算模型进行精度验证与分析。结果表明：RF-SVM估算模型中输入重要性前9的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR、NDII、WI、DWI、MSI、SAVI）时,调整R 2最高,验证集决定系数为0.8877;RF-PLS和RF-GA-SVM估算模型中输入重要性前4的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR）时,调整R 2最高,验证集决定系数分别为0.8053、0.8952,其中RF-GA-SVM模型估算等效水厚度效果最佳,其精度满足路域植被等效水厚度监测要求。本文研究成果为等效水厚度估算提供一种有效且精确的方法,同时为发展基于高光谱遥感的路域环境监测提供重要支撑。
土壤分层信息,特别是表土层结构,对土地生产力具有重要影响,是评价土壤质量的一个重要指标。为了快速、准确地获取土壤分层信息,本文利用探地雷达对分层土壤进行了回波信号采集,并分别在时域和频域分析土壤层位置和层厚信息。首先在信号预处理的基础上,借助包络检波方法确定在土壤分层界面在时域上的位置;然后获取电磁波速度,得到土壤分层厚度。考虑到土壤介电常数与电磁波在土壤中传播速度的相关性,采用短时傅里叶变换方法（Short-time Fourier Transform,STFT）获取各土壤层时频域特征值,并利用回归分析建立特征值与介电常数之间的数学关系,实现对各土壤层的介电常数估算,从而计算出电磁波传播速度,进而确定土壤各层厚度。为验证算法的有效性,分别对理想模拟实验环境和农田环境进行了探地雷达实验,结果表明利用包络检波对探地雷达回波信息进行分析,土壤层检出率达到94.5%,借助STFT谱分析进行探地雷达回波速度估计,对于70 cm深度以上土层厚度计算误差大都保持在10%以下,但随着土壤深度的增加,误差变大。总体来说,本方法能有效识别浅层土壤的分层信息,可应用于实际生产中耕层厚度的估测。
反照率是反映地表能量平衡的重要参数之一,也被运用于全球变化与天气预测研究中。为了更好地获取反照率产品,学者们在不断地更新反照率产品和提出新算法。本文主要是在1 km分辨率的全球陆表特征参量（GLASS）反照率产品基础上进一步开发250 m反照率产品。算法思路是利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）传感器的250 m分辨率波段提供纹理信息,利用成熟的GLASS 1 km反照率产品提供均值信息,进行数据融合,实现GLASS 1 km反照率产品的降尺度。相比于GLASS 1km反照率产品,250 m产品首先展现出更为丰富的空间细节信息,并且在与地面站点观测数据（北美地区站点数据）直接对比中显示出稍高的验证精度,GLASS 1 km产品的验证精度为0.0257,而250 m产品验证精度0.0235。最后,以北京市为例,基于2003—2013年的产品分析了北京市周边反照率及其变化趋势的空间分布,可以看到250 m反照率产品视觉效果更好,相比于1 km产品能够揭示反照率变化趋势的更多空间细节信息。分析表明,在北京城市化进程中,由于加大了城市绿化,主城区反照率总体呈降低趋势。
