随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。
完整性认证是遥感影像获得有效利用的前提,完整性无法确定的遥感影像,其使用价值将大打折扣。传统认证技术没有顾及遥感影像认证过程中的特殊性,并不是所有用户都有权甄别遥感影像是否经过扰动。而且,传统认证技术对数据进行二进制级别的认证,已不能满足遥感影像的内容认证需求。本文从内容认证的角度研究遥感影像的多级权限管理,提出一种基于感知哈希技术与单向函数的遥感影像多级认证权限的管理方法。感知哈希技术能用很少的信息表征遥感影像的有效内容,并对不改变影像内容的操作保持鲁棒性,与密码学Hash函数有着显著的区别。多级权限的管理则通过建立与权限矢量对应的密钥矢量来实现,权限较高的用户可以通过自己的密钥计算出低权限用户的密钥,反之则不行。本方法首先以单向函数生成不同等级的权限密钥,然后,根据不同区域的地物影像进行敏感等级的划分,最后,计算不同区域影像的感知哈希序列,并通过不同级别的密钥加密生成的感知哈希序列。用户认证影像内容完整性时,根据权限的不同认证不同敏感度的影像。实验与分析表明,该算法能有效实现遥感影像的认证权限管理,并具有较高的实现效率和安全性。
DEM的填洼是水系提取中最耗时的过程。真实的地表低高程点通常在空间上相邻,在对低高程栅格进行填洼时,少数栅格的高程值更新会导致级内大量栅格的循环迭代,从而消耗大量运算时间。为了提高DEM的填洼效率,在分级填洼的基础上,提出一种等差分级填洼算法,该算法顾及DEM各级填洼时间呈幂函数逐级递减这一地形规律。算法首先创建一系列数组,数组大小随等差数列递增;然后依次将排序后的DEM数据存放至数组中,由于定义的数组大小逐渐增大,因此,低高程区域被“分割”得很细;最后,当填洼运算从级内转至数组内时,低高程区域细致的划分极大缩短了栅格循环迭代时间,从而使得算法获得了较高的效率。新算法既能有效缩短填洼过程中的迭代时间,又能保证所提取水系的完整性与连贯性。为验证算法的有效性,选用四川省不同地区的SRTM 90 m分辨率DEM作为实验数据,并与已有的DEM分级填洼算法进行对比分析。实验结果显示：当研究区域栅格总数达到两千万个时,本文算法填洼效率提升了50%左右,且随着DEM数据量的增大,算法效率的提升更为明显,与此同时,利用新方法进行填洼后,DEM水文线连续性较强,表明了新方法的有效性。
车辆路径问题具有典型的时空分布特征,受到众多时空约束条件的制约。在车辆路径规划中,综合考虑时间和空间因素是非常必要的。本文从时间地理学这一全新的视角来研究车辆路径问题,提出一套完整的时间地理学分析框架,阐述了时间地理学的基本概念,提出了车辆路径问题中的时空约束、时空路径、时空棱柱、时空可达性、时空距离等概念,并给出了图示或定量化的度量方法。论文提出的时空距离度量方法综合考虑了顾客在空间位置和时间窗口2个方面的特征,可更科学地判定顾客之间的“邻近性”。论文通过设计一种求解大规模软时间窗车辆路径问题的算法,证明了时空距离的价值,并展望了时间地理学在求解动态车辆路径规划问题、移动设施路径规划问题等方面的应用。本文的贡献在于,通过时间地理学所提供的一系列概念和方法,实现了在统一的框架下同时考虑车辆路径问题（VRP）的时间和空间特征的构想,挖掘了传统时间地理学理论在车辆路径领域中的应用潜力,这将有利于更快或者更好地求解VRP问题。
地形颜色渐变渲染是表达地形起伏变化或其他地学要素空间分布变化趋势的常用方法。在三维地学交互分析系统中观察分析三维地学信息时,需要依据观察位置和分析区域的范围大小不停地变化视角和视距。当观察距离很近时,利用包含一定颜色数的色带渲染地形会出现明显的颜色分层现象,不能很好地表达地形颜色的光滑过渡。针对三维地学交互分析系统对地形颜色渐变渲染的操作需求和存在的问题,分析了RGB和HSL两种颜色模型的特点,顾及OpenGL的颜色平滑过渡原理,在RGB颜色空间通过对所有颜色分量进行线性插值实现了地形双色渐变渲染,在HSL颜色空间通过固定饱和度、亮度,对色相进行线性插值实现了地形多色渐变渲染,并通过加入光照计算来增强地形颜色渐变晕渲的三维立体效果。实验结果表明：本文方法能很好地兼容OpenGL的平滑着色,实现三维交互环境下任意距离观察地形均能保持颜色之间光滑渐进过渡,达到更为光滑的地形颜色渐变渲染效果。
地形颜色渐变渲染是表达地形起伏变化或其他地学要素空间分布变化趋势的常用方法。在三维地学交互分析系统中观察分析三维地学信息时,需要依据观察位置和分析区域的范围大小不停地变化视角和视距。当观察距离很近时,利用包含一定颜色数的色带渲染地形会出现明显的颜色分层现象,不能很好地表达地形颜色的光滑过渡。针对三维地学交互分析系统对地形颜色渐变渲染的操作需求和存在的问题,分析了RGB和HSL两种颜色模型的特点,顾及OpenGL的颜色平滑过渡原理,在RGB颜色空间通过对所有颜色分量进行线性插值实现了地形双色渐变渲染,在HSL颜色空间通过固定饱和度、亮度,对色相进行线性插值实现了地形多色渐变渲染,并通过加入光照计算来增强地形颜色渐变晕渲的三维立体效果。实验结果表明:本文方法能很好地兼容OpenGL 的平滑着色,实现三维交互环境下任意距离观察地形均能保持颜色之间光滑渐进过渡,达到更为光滑的地形颜色渐变渲染效果。
计算流体动力学方法是目前风场空间格局模拟的主要方法之一,该方法由于受到软硬件局限,多应用于小尺度的风场模拟及分析。该方法精确程度极大地依赖于3D建模的精细程度和迭代计算模型的准确程度,与现实风场的发育过程存在明显差异。而随着物联网技术的发展,我们可通过大量的现场传感器进行风场数据的实时采集,为风场动态实时化模拟提供精确的参数。为了确定风场动态实时化模拟的最佳方法,本文以中国科学院城市环境研究所园区内32个风场传感器的月平均风速数据为研究案例,综合分析了反距离权重插值、全局多项式插值、局域多项式插值、径向基函数插值、最近邻域法插值、普通克里格插值6种空间插值方法,并采用交叉验证的方法对插值结果进行比较。结果表明,反距离权重插值在模拟的误差范围、模拟的准确度、反映极值的能力上优于其他5种方法,为1:500尺度的风场空间格局模拟提供了参考。
月海和月陆是两种最主要的月貌单元,对于月海及月陆快速准确地识别是进行各项月球研究的重要基础。目前,月海和月陆的识别大多采用DEM结合其派生地形因子建立指标体系的方法。这种方法虽然可在宏观尺度对月海和月陆进行识别和提取,但仍存在2个问题：（1）可扩展性差,不同地区难以共用同一套地形因子构建指标体系;（2）指标体系中各因子权重设置具有较大的主观性。针对以上问题,本文以“嫦娥一号”探测器获取的全月球DEM数据,从月表地形纹理特征的角度出发,提出一种以月表DEM数据识别月海、月陆的自动快速的方法。首先,利用灰度共生矩阵模型,以DEM数据为基础,实现对典型月海、月陆地形纹理特征的量化,然后,对量化指标的筛选,构建能有效区分两类月表形貌单元的特征向量。在此基础上,选用离差平方和作为识别器,最终实现对月海和月陆的自动识别。本文识别方法的整体识别率达到85.7%;综上可知,该方法既能克服原有方法中因子权重设置的主观性,又具有较好的通用性。
可达性是度量区域交通网络结构通达性的有效指标。本文以1997、2001、2004、2008和2012年为时间断面,以加权平均旅行时间为指标,对重庆市陆路交通网络中节点区县可达性时空特征及演化规律进行了研究。结果表明：重庆市交通可达性总体呈现以主城区为中心向外围区域递减的“核心-边缘”模式,可达性等值线大致呈不规则环状分布;随着路网的不断完善,可达性水平由中心向外围呈圈层式优化,各区县的可达性有大幅度的提升,但不同阶段可达性提升幅度不同,第1、2阶段（1997-2004年）可达性相对第3、4阶段（2004-2012年）而言优化程度更为显著。由于可达性值变化幅度与其初始值有关,所以,边缘地区可达性值提高幅度始终大于中心地区,区县可达性差异逐渐缩小,可达性分布趋于均衡。由于空间经济分布具有明显的不均衡性,可达性与经济发展之间具有一定的互动耦合关系,交通网络的区域效应显得更为复杂。交通网络如何与城市体系合理匹配,形成良性互动的“交通-城市-经济”复合系统,是未来区域交通建设规划应该重视的内容。
随着我国新型城镇化规划的实施,如何识别城镇发展的不均衡,以及产生这些差异的原因已成为城镇化建设亟待解决的问题。本文利用Voronoi图的空间剖分特性,将城市中心性强度作为权重引入模型,建立山西省地级市加权Voronoi图,分析其空间影响范围,以判断山西省地级市发展的合理性和局限性;利用Delaunay图发现城市“空洞”,结合道路河流等矢量信息,通过叠加分析识别出待优先发展城镇;通过常规Voronoi图和变异系数Cv值判断本文模型的合理性和可行性。研究发现,山西省太原市的空间影响范围较大,导致周边地级市东西部发展较为不均衡;繁峙县、灵石县、新绛县条件较好,可以优先发展;通过常规Voronoi图和Cv值验证表明,本文所得结论与实际检验相符合。
随着国家新一轮区域发展和扶贫攻坚战略的实施,连片特困地区成为新时期扶贫开发工作的主战场。本文以武陵山连片特困区县级行政区划为例,从自然和社会因素中选取主要贫困影响因子,构建评价指标体系,利用GIS和BP神经网络,模拟区域自然致贫指数、社会经济消贫指数,分析贫困的内在成因,探究贫困的空间分布特征,旨在为扶贫开发政策的制定和区域协调发展提供辅助决策。结果表明,研究区自然因素是主要的致贫原因,而社会因素在一定程度上起到了缓解作用。大部分县的自然致贫程度在中等以上,其中,铜仁、湘西地区程度较为严重,绝大多数贫困地区的社会经济水平不高,缓解贫困的能力不强;黔江地区、张家界地区的贫困程度较低,铜仁地区和湘西地区的贫困程度较高。各县的贫困状况和贫困程度存在较大差异,古丈、龙川,务川、正安,隆回、新化及道通、城步共同构成武陵山片区“大分散、小聚集”的贫困分布格局。今后的扶贫开发过程中,应充分考虑自然致贫因素,深入挖掘区域资源优势,加强区域间的交流与协作。
非洲陆地生态系统是气候变化的高敏感区,研究该区域植被覆盖变化及其控制因素,对深刻认识气候变化的影响具有重要意义。本文利用1982-2006年植被指数（NDVI）数据,研究位于非洲西部热带地区的加纳共和国植被覆盖的时空变化特征,结合同期的气温和降水量数据,分析其植被活动对气候变化的响应特征。研究结果表明,加纳86.4%的植被覆盖区NDVI在25 a间都呈现不同程度的增加趋势。20世纪80年代初和21世纪初这2个时期,NDVI值大于0.4的面积百分比呈增加趋势;NDVI值大于0.5的面积百分比从26%增加到38.2%;NDVI值在0.4-0.5之间的面积百分比从47.5%增加到51.9%。NDVI受降水量控制的区域占总区域面积的57.2%,而受气温控制的面积占总区域面积的42.8%。总的来看,加纳植被覆盖对降水量变化的敏感程度强于气温变化。
在高光谱混合像元分解中,PPI算法是一种比较成熟的算法,但PPI算法中每次投影向量的生成都是随机的,多次执行PPI算法后端元提取的结果并不稳定。本文以线性光谱混合模型的凸面几何学描述为基础,利用端元在高光谱图像特征空间中所形成的凸面单形体端点的特点,提出了一种区别于PPI算法的最大距离纯像元指数方法。选取特征空间中所有样本点的光谱均值作为超球的球心,计算所有样本点到球心的欧氏距离,以等于或大于这个最大距离的长度作为半径,在特征空间中设计一个包围所有样本点的超球面,并在超球面上均匀地选取参考点,针对每一个参考点,在样本点中找出与它距离最远的一个,记录每个样本点成为距离最大点的次数,将其作为评价该像元是否为端元的纯像元指数,从而使得每次端元提取的精度得到保证。最后,利用美国内华达州Cuprite获取的AVIRIS数据对算法进行了验证。实验结果表明,采用本文算法提取的端元精度优于N-FINDR算法和VCA算法,而且鲁棒性较好,克服了PPI算法由于随机生成投影向量所带来的端元提取不稳定性。
目前广泛应用的数字高程模型（DEM）包括SRTM和ASTER GDEM,但在地形影响下,两类数据的误差分布并不均匀。本文选用1:5万地形图DEM及河流要素作为参照,在青藏高原东麓山区开展实验,分别采用“河流-河谷”位置偏移量与高程中误差来评价两类数据的平面精度与垂直精度,结果表明：（1）实验区内SRTM3存在向西南方向的水平位置偏移,平均偏移量为127.8 m,ASTER GDEM则以正西方向偏移为主,平均偏移量为104.1 m,该区域ASTER GDEM的总体平面精度较好;（2）SRTM3数据样本的绝对误差分布相对集中,高程中误差为35.3 m,小于ASTER GDEM样本的高程中误差50.2 m,总体垂直精度优于ASTER GDEM;（3）在平均高程大于4500 m的高海拔区域,两类数据的中误差与高程值正相关,SRTM3中误差随高程增速较慢,垂直精度较ASTER GDEM高;（4）两组数据垂直精度对坡度有较大依赖性,中误差随坡度近似指数曲线增长,在平缓区域SRTM3中误差小于ASTER GDEM。本研究为该类数据在山区的选用及误差修正提供依据。
青藏高原上分布着大量的高原内陆湖泊群,该区域湖泊面积与区域及全球气候变化之间存在较强的耦合关系,遥感监测湖泊的分布和面积变化趋势,对分析区域自然生态环境具有重要意义。本研究将MOD09A1（地表反射率8天合成数据）进行逐月合成,提出了一种综合多种水体指数的青藏高原地区湖泊提取方法,并通过活动窗口、DEM和时间序列去噪等方法,消除山体阴影、冰雪等因素的干扰。最后,提取和合成了2000-2013年青藏高原逐年和逐月的湖泊范围,并选取色林错和卓乃湖2个典型湖泊与人工解译Landsat系列影像进行验证分析,其线性拟合度分别为0.99和0.97,从时空变化趋势上分析了青藏高原湖泊面积动态变化。结果表明：（1）2000-2013年,青藏高原地区湖泊范围整体上呈较显著的扩张趋势,湖泊总面积增加速率约为490.98 km2 a-1（R2约为0.96）;（2）1-12月份湖泊面积逐月变化率均大于0,表明青藏高原湖泊面积呈整体扩张,而非季节性扩张。除2-4月份外,其他月份增加速率均在400 km2 a-1以上（R2>0.79）,表现为稳定且持续扩张趋势。
大量研究表明,通过传统地面气象站点实测的单点数据,不能有效地反映降水的空间变化特征。目前,以遥感数据获取的降水产品已得到了广泛的应用,但在地形地势复杂区域,遥感降水产品的空间分辨率与数据精度等方面仍然存在着极大的不足。因此,本文以四川重庆（川渝）地区为例,通过建立降水产品降尺度算法,以实现降水产品的降尺度估算,提高降水数据的空间分辨率。依据在不同尺度下（0.25°、0.50°、0.75°和1.00°）,TRMM 3B43、地理因子,以及MOD13A3（NDVI）之间存在的相关关系,构建了多元回归模型。通过对比这4种尺度下的回归模型,选择其中精度最高的作为最终的降尺度算法,然后再把这种降尺度算法应用到1 km分辨率下进行降水估算。进一步,以区域差异分析（GDA）和区域比率分析法（GRA）对降尺度估算的降水数据进行校正,并结合部分地面气象站点实测的降水数据进行验证。验证结果表明：降尺度算法是可靠的,能有效提升降水产品的空间分辨率,同时GDA和GRA校正方法能减小误差,进一步提升降水估算的精度,满足区域地表过程应用的需求。
在对月探测中,月表物质的可见光、近红外反射数据,是进行月表化学元素及矿物反演与制图的重要信息源。受月球表面地形起伏的影响,嫦娥一号干涉成像光谱仪（IIM）高光谱数据在开展月表参数定量反演前,须进行月表地形校正,还原月表真实的反射率信息。IIM高光谱数据和常用的美国LOLA月球DEM数据之间存在月球经纬度空间配准不精确的问题,对月表地形校正的精度产生了影响。以月表陨石坑为例,在两幅月球遥感影像上选取一定数量的同名点,使用多项式校正方法进行像元级配准,与直接使用经纬度开展空间配准作了对比分析,发现IIM高光谱数据与LOLA DEM数据之间在经度方向存在平均约3.5个像元的位置偏差,纬度方向存在约1.95个像元的偏差。在此基础上,尝试将地球地形校正中使用的C校正方法运用到月球,探究在微弱大气散射环境下,月球陨石坑地貌的月表地形校正可行性。研究发现,经过像元级空间配准的数据在月表地形校正的效果上,比直接使用月球经纬度进行匹配的校正效果有明显提高。经过匹配和C校正,月表反射率与太阳入射角的余弦值之间的线性相关方程的斜率降低了89.4%,很好地消除月表陨石坑阴影地区和阳坡高亮区域的月表地形效应,恢复月表阴影区域的光谱信息。验证结果表明,校正后的月表局部遥感影像更接近于月表真实反射率,为后续利用IIM数据开展月表理化要素定量反演研究提供了可靠的科学数据保障。
