过刊目录

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  • 吴志峰, 林华亮, 贾鹏
    2021, 23(9): 1525-1526.
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  • 方志祥
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    在“新冠”肺炎疫情发展过程中,人群动态的观测理论研究与应用受到了国内外许多研究人员和民众的重点关注,特别是公共卫生学、临床医学、地理学、公共管理学等多学科交叉,探索科学的疫情动态监测、精准防控、准确预测与有效应对等方面的理论与方法。本文首先系统介绍人群动态的观测理论研究背景和意义,概括地描述其核心的3个问题(观测其如何变、分析其为何变、控制其如何变),从信息地理学、测绘学等领域角度阐述人群动态的观测理论研究意义及其学科价值。接着,围绕人群动态的观测与时空应用,本文阐述地理时空大数据背景下人群动态的关键观测理论框架(如基础时空理论、时空定量与综合观测理论、时空过程优化理论等),及其所存在的瓶颈问题和发展需求。然后,结合未来理论研究与关注变化,阐述了4个典型的人群动态观测理论趋势变化,包括:数字化社会治理与公共安全/卫生应急等需求驱动下的精细化观测、公共利益至上与个人保护最大化兼顾下的差异化观测、对人观测与对地观测的集成化观测理论发展、高阶需求层次管控与服务的人群动态观测理论突破。最后,本文强调在多学科交叉背景下,指出重点发展人群大数据感知、多空间精细化观测、人地系统化建模等方面的基础理论与方法,实现差异化、集成化、层次化的对人观测,系统支撑面向地学的研究与时空应用,科学支撑不可逆的管理、控制、服务等社会治理现实应用决策。该方面理论研究,将对“新城镇化”、“美丽中国”、“人工智能”、“新基建”等国家战略中城市和区域的绿色、高效、智慧与可持续发展等都有重要支撑作用。

  • 史劲霖, 周良辰, 闾国年, 林冰仙
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    为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点(即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征),同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。

  • "人居环境健康与GIS"
  • "人居环境健康与GIS"
    李玉, 张友水
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    基于遥感的城市热环境研究通常通过分析植被、不透水面和地表温度(Land Surface Temperature, LST )的关系来进行。虽然植被的降温作用和不透水面的增温作用已受到普遍认可,但缺少针对降温和增温效率的定量研究,本研究采用地表降温率(Land Surface Cooling Rate, LSCR)和地表增温率(Land Surface Warming Rate, LSWR)量化植被降温效率和不透水面增温效率并对2017年江苏省南京市城市热环境进行分析。以Landsat 8 OLI 4期遥感影像为数据源,利用线性光谱混合分析法(Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA)获取亚像元植被覆盖度(Fractional Vegetation Coverage, FVC)、不透水面覆盖度(Impervious Surface Percentage, ISP)并利用高分Google影像进行精度验证。结合地表温度(Land Surface Temperature, LST)反演结果计算各季总体LSCR和LSWR,分析不同LST对总体LSCR和LSWR的影响。最后,将FVC和ISP分别按照阈值平均划分为4个区间,计算各区间的LSCR和LSWR,并在此基础上分析不同区间LSCR和LSWR的变化情况。研究结果表明: ① LST与整体LSCR、LSWR正相关,夏季植被降温效应和不透水面增温效应最强,LSCR和LSWR分别为5.6%和5.1%;② 夏季各区间LSCR与FVC正相关,FVC为75%~100%时LSCR达到最大值7.5%;各区间LSWR与ISP负相关,ISP为75%~100%时LSWR达到最小值2.4%;③ 当FVC为0~25%,ISP为75%~100%时,可以充分发挥植被的降温效应,抑制不透水面的增温效应,是最佳的植被和不透水面组合方案。本研究采用的LSCR和LSWR分析方法可以从抑制地表温度上升的角度选择最佳的FVC和ISP区间,未来可基于此横向对比不同城市,并结合纬度、地形、气候、树种等因素对LSCR和LSWR的影响,进一步探索LSCR和LSWR的影响因子和变化规律。

  • "人居环境健康与GIS"
    王烁棋, 赵亮
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    山体是大自然赋予城市的天然景观资源,通过山与城市中建筑群构成的山城空间关系,可形成多类型的眺望景观。当前山城眺望景观在建设热潮中不断被破坏,逐渐消失在林立的高楼中,需要进行一定的控制和保护。以济南市中心城区为例,基于眺望控制分区,寻找城市建筑发展演变、分区建设的规律,结合元胞自动机与多智能体,提出基于眺望景观控制下的山城眺望空间CA-OSCA模型(Overlooking Space Cellular Automata),构建山城眺望空间演变模型。利用GIS等数据分析平台,对模拟结果进行分析,构建真实城市空间下的未来山城眺望空间景观三维模型,以更加直观、真实地方法探讨在眺望景观分区控制的影响下,未来城市空间结构的发展模式,最终为未来山城眺望景观空间的控制与保护以及眺望景观保护下,山城城市未来空间发展结构提出发展策略。

  • 张子威, 黄秋昊, 陆羽, 李满春, 陈振杰, 李飞雪
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    良好的健康和人类福祉是联合国提出的可持续发展目标之一,提高人口预期寿命是迈向此目标的重要一步。由于中国城市在自然环境和社会发展方面有所差异,因此理解不同城市居民的预期寿命主要受何种因素的影响是制定城市公共卫生策略的关键。本研究基于2015年中国286个城市的有效数据,利用探索性回归、普通最小二乘回归、地理加权回归筛选与预期寿命最相关的影响因素并探索其空间差异,再通过二阶聚类将城市分类,以针对性地提出每类城市政策建议。结果显示:① 经济发展,教育条件和医疗设施条件对预期寿命有显著的积极影响,平均海拔和环境污染则具有负面影响;② 东南地区的经济发展对当地居民的预期寿命影响程度更大;东北和西南地区的医疗设施条件对其居民预期寿命促进程度更高;北部地区的教育条件对当地居民预期寿命影响比其他地区更高;平均海拔对西部地区居民预期寿命的影响最大;西北地区居民的预期寿命则更易受到环境污染带来的负面影响;③ 根据空间差异将城市分为3类,其居民预期寿命关键影响因素依次是经济发展和环境污染、教育条件、医疗设施,每类城市的城市管理者应重点关注不同因素来提升居民的预期寿命。

  • 地球信息科学理论与方法
  • 地球信息科学理论与方法
    王行风, 刘俊生
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    随着室内空间应用规模的增加以及室内定位技术的发展,面向大型场馆等室内空间的应急救援与导航成为室内GIS应用的研究热点,而室内路网构建是室内应急导航服务得以实现的关键技术。本文面向室内导航寻径的这一现实问题,以室内路网动态构建与优化作为研究对象,基于室内空间感知规律以及分层认知的方式,提出和构建了室内单元认知分层编码方法:① 将建筑物室内路网分为街道-建筑物、建筑物-楼层、楼层-区块、区块-房间等4个层次;② 为了满足语义分析的需求,在分析室内单元功能的基础上,引入“虚拟房间单元”,将室内封闭性空间和联系性空间统一剖分为房间单元;③ 依据室内建筑认知分层模型以及室内单元剖分结果,按照建筑物-楼层-分区-房间单元的顺序,从高级到低级的顺序进行连续分层编码。以国内某商业中心为例构建了室内分层认知路网,每一个层次都可以减少参与运算的结点和弧段数,简化了计算网络,从而提高了运算的效率,同楼层寻径时间约为55 ms,跨楼层的寻径时间约为100 ms左右。结果表明,该分层认知编码模型符合人们对室内路网的经验性层次认知,能够很好地刻画路网层次特征,能满足寻径计算的精度和效率的要求,为面向导航的室内应用奠定了基础。

  • 地球信息科学理论与方法
    王丽英, 王鑫宁
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    针对现有的面向机载LIDAR数据的三维平面提取算法存在的基于离散激光点设计导致算法设计困难、仅利用几何特征的一致性导致的在平面平滑过渡区域易产生错误提取的问题,本文提出了一种多值体素连通区域构建下的机载LIDAR三维平面提取方法。该算法基于体素结构设计且综合利用了机载LIDAR数据的几何、激光反射强度信息,将传统的平面特征点聚类转换为基于体素的连通区域构建及空间约束下的反射强度值统计,给出了机载LIDAR点云数据的多值体素结构构建方案及其在此基础上的平面提取方案,有助于基于多值体素模型理论的机载LIDAR点云数据处理及应用的发展。算法具体实现过程为:① 将机载LIDAR点云数据规则化为多值体素结构,其中,体素值为体素内激光点的平均激光反射强度、曲率及法向量;② 在体素结构DSM数据中,选取小曲率体素作为种子,并标记与其空间连通且法向及激光反射强度均一致的连通区域为平面;③ 在体素结构非DSM数据中,将位于连通区域轮廓缓冲区内的激光反射强度满足统计特性的体素标记为平面。本文采用ISPRS提供的机载LIDAR实测数据测试提出算法的精度。定量评价的结果表明本文提出方法的质量和Kappa系数分别可达92.5%和89.4%,与传统仅采用几何特征的区域生长算法相比质量及Kappa系数分别提高了9.68%和11.62%。

  • 地球信息科学理论与方法
    王玉璟, 孔云峰
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    就近入学是国内外义务教育的基本共识,也是我国义务教育制度的重要组成部分。为满足就近入学需求,引入优化建模方法进行义务教育空间布局规划。首先,定义了4种就近入学场景:严格就近入学、学额限制的相对就近入学、学区连续的就近入学,以及学校布局调整下的就近入学,并构造了相关的优化模型,讨论了每个模型的优势与局限。其次,以河南省某县516个居民区和31所初级中学为例,尝试进行多个实验情景下的最优就近入学安排,并进行比较分析。案例研究发现:① 基于现有学校的布局,严格就近入学缺乏可行性;② 打破乡镇行政边界招生,能够显著地降低学生入学距离;③ 考虑学校学额限制后,学生入学距离比严格就近入学增加40.75%;④ 空间连续的学区划分方便义务教育管理,对学生入学距离影响不明显;⑤ 通过模拟少数学校扩建、新建或撤销,学校布局明显改善,学生入学距离比学区连续入学将下降31.32%。整体上,本文将空间指派、服务区划分、设施选址等优化模型用于义务教育就近入学分析,能够为基层义务教育管理提供规划决策建议,也能为其他公共服务设施规划提供参考。

  • 地球信息科学理论与方法
    黄隆杨, 王静, 李泽慧, 赵晓东, 刘晶晶, 方莹
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    多功能景观能够同时提供多种景观功能,可以充分缓解生态环境压力。在自然资源大数据支撑下基于基层行政管理单元开展的多功能景观研究,可以更加快速准确地反映区域自然地理格局与社会经济发展格局的空间特征与区域差异,其将景观功能管理和行政管理有效结合,能为市县级国土空间规划中控制线的划定和国土空间规划分区提供从功能评估到空间识别等多方面的技术支撑。本文在广泛收集土地利用变更调查数据、自然资源调查评价数据、气象数据、多源遥感数据等自然资源大数据的基础上,结合社会经济数据和兴趣点数据,基于InVEST模型、CASA模型、通用土壤流失方程以及核密度分析等方法对烟台市6种景观功能进行了空间量化;再以村级管理单元为基本空间单元进行景观功能热点分析以识别多功能景观区;利用Spearman相关系数分析各种景观功能间的权衡与协调作用;最后基于二阶聚类法进行景观功能聚类以开展烟台市国土空间规划分区,并制定相应的保护与发展策略。研究表明:① 烟台市35.5%的村级管理单元为多功能景观区;② 自然景观功能间呈协同作用,而自然景观功能与居住和经济承载功能间存在显著的空间冲突和权衡作用;③ 根据景观功能聚类结果,烟台市被划分为生态保护区、农业农村发展区、城镇功能发展区和城镇核心区,面积占比分别为30%,55%,11%,4%。规划分区与现状管理边界在空间上具有较强的一致性和协调性,表明在自然资源大数据支撑下,基于景观功能聚类分析的国土空间规划分区具有相当的准确性和实用性。

  • 地球信息科学理论与方法
    胡最, 闵庆文
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    农业文化遗产具有重要的社会经济价值和生态系统服务功能,不过相应的数字化保护探索还相对缺乏。本文就农业文化遗产数字化保护的意义、内涵、主要内容与关键技术等开展探讨:① 数字化可以丰富农业文化遗产的保护途径,为相关部门的决策提供依据,有助于促进公众对农业文化遗产的认知;② 农业文化遗产数字化保护的主体内容包括粮食与生计安全、农业生物多样性、地方和传统知识体系、文化与信仰和社会组织、景观与美学特征;③ 农业文化遗产数字化保护的关键技术包括多粒度时空数据对象分析与处理、云计算与服务、大数据分析和人工智能等。研究表明,农业文化遗产数字化保护是一项复杂的系统工程,需要加强对建设目标、标准以及示范性应用等的研究,同时处理好保护与发展的辩证关系,并明确其地位与功能。

  • 遥感科学与应用技术
  • 遥感科学与应用技术
    冯天时, 庞治国, 江威, 覃湘栋, 付俊娥
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    面向新时期水利行业“补短板”和“强监管”的应用需求,遥感的前沿技术高光谱遥感凭借较高的光谱分辨率和图谱合一等优势,在水生态、水环境等水利行业的应用中发挥了重要作用,同时在水灾害、水资源等层面中也存在着一定的应用潜力。本文介绍了高光谱遥感的成像原理,回顾了成像光谱仪的发展,列举了目前国内外典型的高光谱载荷。重点介绍了高光谱遥感在水利行业的应用进展,包括水华及水生植物监测、水华和水草精确区分、叶绿素浓度反演、悬浮物浓度和泥沙含量定量估算等具体工作。指出高光谱遥感在实时大范围洪涝灾害应急监测、陆表水文参数定量反演等工作存在一定的发展潜力。最后对高光谱遥感在水利行业的应用存在的瓶颈问题进行总结分析并提出展望:多平台高光谱水利要素立体监测与集成技术研发;水利典型地物要素标准波谱数据库构建;水利高光谱遥感信息智能挖掘的理论方法研究。为拓宽高光谱遥感在水利应用中的研究提供参考。

  • 遥感科学与应用技术
    杨练兵, 陈春波, 郑宏伟, 罗格平, 尚白军, Olaf Hellwich
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    当前应用于土壤盐分含量(Soil Salinity Content, SSC)反演的随机森林回归(Random Forests Regression, RFR)较少关注对模型精度影响较大的反演参数子集和模型参数的同步优化。本研究选择渭-库绿洲和奇台绿洲为实验区,基于Landsat-5 TM、SRTM、MOD11A2.006遥感数据构建反演参数。首先,利用弹性网络(Elastic Net, EN)筛选出反演参数子集,然后利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm, BOA)分别优化随机森林回归(Random Forests Regression, RFR)参数,建立反演参数子集和模型参数分步优化的RFR模型(EN-GA-RFR、EN-BOA-RFR)。建立利用GA和BOA分别同步优化反演参数子集和模型参数的RFR模型(GA-RFR、BOA-RFR)。在每个实验区,对比EN-GA-RFR、EN-BOA-RFR、GA-RFR、BOA-RFR的预测精度。最后分析每个实验区各类盐渍土的空间分布,并对2个实验区的反演参数进行对比分析。结果表明:每个实验区模型预测精度由高到低的排序均为BOA-RFR>GA-RFR>EN-BOA-RFR=EN-GA-RFR,整体上BOA的优化性能均好于GA;渭-库绿洲和奇台绿洲面积占比最大的盐渍土类型分别为盐渍土和中度盐渍土;反演参数对SSC的表征能力存在空间分异性。

  • 遥感科学与应用技术
    周欣昕, 吴艳兰, 李梦雅, 郑智腾
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    随着遥感影像分辨率的提高,植被信息的高精度提取对于了解地表植被变化规律、评价生态区域具有重要意义。针对传统方法跨季节植被提取不完整问题,本文基于高分2号(GF-2)卫星数据,提出一种基于特征分离机制的深度学习语义分割网络植被提取方法。该网络在Densenet的基础增加可分离卷积和空间金字塔结合的特征分离机制来增大感受野,更有效利用植被的特征信息,提升了模型的精度。本文通过构建高精细跨季节植被样本库,使用本文所提方法,完成了遥感影像植被信息提取,并选取总体准确度、F1值和交并比作为评价指标,对不同的传统方法和深度学习方法进行精度对比与分析。实验结果表明,本文方法提取植被的效果较好,其中F1分数达到91.91%,总体准确度达到92.79%,交并比达到85.10%。对高分1号、高分6号和高景1号遥感影像进行植被提取通用性验证,结果表明本文方法具有一定的通用能力,可以从高分辨率遥感影像中准确地、自动地提取植被。本文研究成果可为城市生态环境评价和植被的应用研究提供数据参考。

  • 遥感科学与应用技术
    李国清, 柏永青, 杨轩, 陈正超, 余海坤
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    土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现:同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。

  • 遥感科学与应用技术
    卞萌, 郭树毅, 王威, 欧阳昱晖, 黄颖菁, 费腾
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    中国国土绿化状况公报指出,2010—2020年中国许多城市的绿化面积增加、绿化质量提高,可随之而来的影响人体健康的致敏性花粉风险也逐渐提高。本文利用遥感手段获得北京市乔木和草地生长区域平均植被叶面积指数(LAI)时间序列作为植被物候信息,并将其作为花粉浓度预测因子之一,结合日气象数据,使用具有外部输入的非线性自回归神经网络模型(NARXnet),进行北京市次日花粉浓度的预测。结果显示:① 通过逐步回归计算,对于春季数据,日均气温3日平滑,积温,叶面积指数(LAI)和叶面积指数一阶导为次日花粉浓度预测的关键变量;对于秋季数据,日均气温、平均风速、最低日气温、日均气温3日平滑、积温和叶面积指数(LAI)为次日花粉浓度预测的关键变量;② 加入遥感物候信息可显著地提高NARXnet模型的春秋时段的花粉浓度的预测精度。使用本文提出的结合叶面积指数的NARX模型后,预测模型的总体精度为71%。由此,本研究认为在原有气象因子的基础上,辅之以用遥感技术手段获取的大面积植被物候信息,如叶面积指数动态,可作为预测次日花粉浓度的一种有效手段。