日常生活中人们使用定性的自然语言描述地理实体,如何将定性描述的地理实体转换为定量的图形符号是空间认知、地图表达等领域面临的挑战。本文提出一种基于自然语言形态描述的地理实体表达方法,通过对自然语言中地理实体的语义信息进行分析,对自然语言描述的地理实体的形状、大小、分布状况等空间形态信息以地图形式进行近似表达。本文首先阐述了自然语言形态描述的定义与内涵,结合地图符号相关理论,研究了形态描述驱动的地理实体模拟表达策略,并对不同语义模糊度的地理实体图形表达进行了分析和实例设计,最后提出了一种计算空间实体相似性的方法对表达效果进行评估。结果表明,基于本文方法的地理实体模拟表达与手绘图中地理实体的平均相似度达到89.5%,与导览图的地理实体平均相似度达到86.86%,能够实现较好的表达效果,具有一定的科学性和可行性,为自然语言到地图语言的转换研究奠定了基础。
线状要素化简对提高矢量瓦片地图服务过程中数据传输效率和可视化表达效果至关重要。常见经典化简算法大多不考虑化简前后曲线空间关系的一致性保持,导致易发生化简结果尖锐化、局部极值点缺失和产生相交等异常问题,如果考虑化简前后空间关系的一致性,则影响化简效率。鉴于此,结合矢量瓦片地图服务应用需求,本文提出一种改进的Visvalingam算法,采用最小堆技术解决了最小权重值查找效率低下问题,利用线自相交拓扑关系判断策略,从全局考虑线上其它点对当前点的影响,解决了线化简前后拓扑关系的一致性保持问题。将改进的算法与原始算法在拓扑关系、几何特征、位置精度和化简效率等方面进行实验对比分析,结果表明改进算法可顾及线状要素的拓扑关系,保证化简前后线状要素的整体形态及其拓扑关系不变,能够更高效地应用于矢量瓦片地图在线服务中。
网络新闻文本在环境污染事件感知方面具有重要的应用价值。然而,由于环境污染事件的“多米诺效应”,网络新闻文本往往存在对多类型污染事件的混合描述,现有事件检测方法容易导致文本分类错误。本文提出一种基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法,通过兼顾环境网络新闻文本的全局特征和主题分布特征来改善检测分类效果。该方法采用词频-逆文档频率向量对文档进行全局特征表示,并结合文档的主题分布特征向量,构建联合主题特征向量作为监督分类模型的输入,实现环境污染事件检测。实验结果表明,使用联合主题特征的支持向量机方法进行事件类别检测平均F1值相较于全局特征提高15%,相较于主题特征提高36%。本文提出的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法可支持污染事件类型检测和影响信息抽取,有助于环境污染事件的时空统计与变化趋势预测。
城市化的迅速发展使越来越多的自然环境被城市建筑所代替,随着居民生活水平的逐渐提升,居民开始越来越关注广场公园的休闲游憩功能,广场公园的可达性逐渐成为现代人选择居住小区的重要指标之一,如何客观真实地评价广场公园的可达性是学者们长期关注的问题之一。本文分析了距离摩擦系数β从0.6~2.2以步长为0.2变化时对可达性结果的影响,同时为了准确测定广场公园的可达性,将旅游域模型的思想首次应用至可达性研究中,对引力模型中的距离衰减系数β进行估计,最后以武汉市中心城区为例进行验证。结果表明：① 距离摩擦系数β较小的变化将对可达性结果产生较大的影响,随着β的增加可达性计算值出现最大值越来越大、最小值越来越小、标准差越来越大的现象;② 基于旅游域模型的思想构建参数估计方法并选取5组不同实验对引力模型中的距离摩擦系数β进行估算,最终通过求取不同实验组的均值得β=1.70时的可达性评价结果更加可靠;③ 通过武汉市中心城区广场公园可达性的实例验证,结果表明优化后的模型在考虑广场公园规模与人口规模影响因子的同时,可以充分体现广场公园吸引力在距离衰减上的变化,更加客观真实地评价广场公园的可达性。
流域水系是研究水文水资源、地貌演化和生态环境及水土治理等的基础数据,高精度的水系提取对流域研究十分重要。本文以空间分辨率均为30 m的 AW3D30 DSM、SRTM1 DEM和ASTER GDEM2数字高程模型作为基本的地形数据,基于SWAT模型提取犟河流域水系,通过河网“套合差”、水系相对误差、Google Map水文数据及蓝线河网对提取结果进行误差分析与综合评价,探讨河道剖面和地形特征对水系提取精度的影响。结果表明：① 集水面积阈值是决定河网水系提取精度的关键参数,阈值越大,提取的河网密度越小,反之提取的河网密度越大;② 基于河网密度与集水阈值二阶导数的幂函数与直线相切的数学求值方法确定流域最佳集水面积阈值,能避免最佳集水阈值取值的主观性,提取的河网水系与实际河道相符;③ AW3D30 DSM数据提取的流域河网水系与Google Map高分辨率影像的水系偏差最小,且AW3D30 DSM数据提取的水系与蓝线河网的河网“套合差”和水系相对误差值均最低,能真实反映中低山丘陵山区流域水系发育的疏密程度,吻合度最好;④ 多源DEM数据提取结果均显示为河床比降大和横剖面曲线为窄深式的“V”形河谷提取的水系精度高于河床比降小和横剖面曲线为 “碟”形河谷的提取精度;⑤ AW3D30 DSM数据的地形起伏和坡度标准差最大,有利于山区河网水系的提取。因此,基于SWAT模型和AW3D30 DSM数据提取的山区流域水系可最大限度反映流域水系的真实情况,精度最高,此方法和数据源可应用于中低山丘陵山区流域的水系提取研究。
海洋初级生产力在海洋环境要素的驱动下,在不同海域呈现出不同的时空变化特征,这种时空演变特征在不同的ENSO事件类型下差异更为显著。本文基于1998年1月至2017年12月全球海洋初级生产力的卫星遥感数据集,通过改进海洋时空双约束聚类挖掘方法,挖掘了近20年海洋初级生产力的时空聚簇模式,并从时空分布和空间移动2个方面对比分析了海洋初级生产力时空演变簇与ENSO（El Niño-Southern Oscillation）事件之间的关系。结果表明：① 在EP（Eastern-Pacific）型El Niño事件期间,海洋初级生产力异常低值时空簇主要分布在赤道太平洋东部或中东部海域,异常高值时空簇主要分布在西太平洋和南太平洋中部海域;在CP（Central-Pacific）型El Niño事件期间,异常低值时空簇分布在太平洋中部,而异常高值时空簇分布在南太平洋与西太平洋海域;② 在EP型La Niña事件期间,赤道太平洋中部及东部、赤道大西洋与印度洋海域出现异常高值时空簇,南太平洋中东部海域出现异常低值时空簇;在CP型La Niña事件期间,赤道太平洋中部出现异常高值时空簇;南太平洋中西部海域出现异常低值时空簇;③ 发生在赤道太平洋的海洋初级生产力时空演变簇,在EP型ENSO事件期间具有东移特征,而在CP型ENSO事件期间,时空演变簇在赤道太平洋中部海域产生并消亡;④ ENSO事件中海洋初级生产力时空演变簇面积与MEI具有较强相关性。
山洪灾害时空分布规律及其影响因素研究,是山洪灾害研究领域中重点关注的问题。本文利用重庆市1950-2015年历史山洪灾害数据,采用平均中心、标准差椭圆、核密度分析和M-K突变检测等方法分析了重庆市历史山洪灾害时空分布规律,并在此基础上分析了山洪与各影响因素的相关性。结果表明：① 1950-2015年重庆市历史山洪灾害发生频次总体呈先稳定后上升的趋势,山洪灾害主要集中在5-9月发生,山洪灾害发生频次按年代际整体上呈指数增长趋势;② 重庆市山洪灾害发生具有明显的集聚性,相邻县域山洪发生频次较为相近,其中九龙坡区、南岸区、北碚区、璧山区山洪灾害密度均超过50次/1000 km 2,属于山洪灾害高发区域;③ 山洪灾害整体呈“西南-东北”分散,“西北-东南”聚集的空间分布格局。2010年前,山洪重心主要集中在涪陵区一带;2010年后山洪灾害分布方向向西北倾斜,重心移至忠县,聚集程度降低,山洪发生随机性变强;④ 2002年是重庆市山洪灾害突变的年份,突变以增多为主,主要集中在铜梁区、璧山区、九龙坡区、巴南区、彭水苗族土家族自治县和开县;⑤ 山洪影响因素探究表明高程和河网密度与山洪灾害密度呈正相关关系,而植被覆盖度与山洪灾害密度呈负相关关系,短历时的强降雨对山洪的发生有激发作用。研究结果对重庆市山洪防灾减灾具有重要意义。
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。
20世纪90年代以来,在地缘经济合作机制的影响下,作为中南半岛唯一的内陆国家,老挝边境地区正在经历以建设用地扩张为主的土地利用与覆被变化（LUCC）。本文以中老磨憨-磨丁口岸为例,基于2016年2月-2018年11月10期Sentinel-2 A/B 10 m分辨率遥感影像,利用面向对象与分类后目视修改相结合方法提取2016-2018年磨憨-磨丁口岸15 km缓冲带的建设用地分布信息,并分析了建设用地的时空变化及国别差异。研究结果表明：① 中老磨憨-磨丁口岸地区经历了阶段性快速发展,由2016年年初的1098.8 hm 2激增到2018年年底的2238.8 hm 2,增加了1140.0 hm 2,其中50.8%的新增建设用地集中在海拔800~1000 m,80.9%在坡度20°以下;② 中国磨憨口岸侧建设用地占研究区建设用地的比重从63.3%递减至54.8%,但仍占规模优势,由695.4 hm 2猛增到1226.7 hm 2,平均增幅6.7%;③ 老挝磨丁口岸侧建设用地增加近1.5倍,从403.4 hm 2剧增到1012.1 hm 2,平均增幅11.1%,占比由36.7%递增到45.2%。可见,日益发展的地缘经济合作是推动中老两国边境地区（特别是口岸）土地利用变化的主要诱因。
图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。
为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征（相关度、斜率和截距）和顾及邻域的纹理变化强度特征（均值、方差、同质性和相异性）,经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。
不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R 2分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。
高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。
及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。
针对目前的技术手段下难以直接获得大范围高精度精细化降水空间分布的问题,本文以闽浙赣地区为研究范围,选用GPM IMERG降水产品,综合应用地面实测降水数据以及水汽与植被指数数据,基于地理加权回归（GWR）法构建了基于水汽因子的降尺度模型,同时基于最小二乘（OLS）法构建了基于水汽因子与植被指数的对比模型,将降水产品的分辨率从0.1°提升至1 km,最终获得2015年闽浙赣地区各月精细化降水空间分布,使用验证站点实测数据进行验证。结果表明：① 构建的 3个降尺度模型中,GWR模型与2种OLS模型相比,拟合优度分别提升了102.9%和93.9%,模型降尺度结果整体优于2种OLS模型,且月际差异小,稳定性更高;2种OLS模型中,采用了水汽因子的模型拟合效果有8个月份更优;② 融合多源数据的GWR降尺度模型获得的结果在研究区内是可靠的,与GPM降水产品相比,在提升空间分辨率的同时,平均相对误差与均方根误差月均分别下降了42%和32%,精度明显改善。
