四川省植被覆盖时空演变及未来变化趋势分析

四川省地处长江上游,是长江流域重要的生态屏障;解析该区域植被覆盖的时空演变特征,对长江上游的生态环境修护与治理具有重要意义。基于长时间序列的MODIS NDVI数据,解析2000~2016年间四川省植被的空间分布格局与时间变化特征;采用趋势分析法和Hurst指数,预测未来植被的变化趋势及持续性。结果表明:(1)四川省NDVI多年平均值为0.50,植被覆盖整体上呈现川东高于川西的空间分布特征;(2)2000~2016年间,四川省的NDVI值在0.48至0.53之间波动,整体呈上升趋势,增长率为0.002 5/a;(3)植被覆盖度在未来变化将呈现改善大于退化的趋势;植被持续性改善的面积大于持续性退化的面积。     

基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究

鲁棒的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,设计自适应的车辆跟踪算法,并依据交通图像序列的时空相关性,根据马尔可夫的基本理论和贝叶斯方法,应用MRF-MAP理论分析框架,并结合了彩色图像序列的纹理信息建立了图像序列的时空马尔可夫随机场模型。采用随机松弛算法中的Metropolis算法来求解时空马尔可夫随机场模型,对车辆跟踪得到的目标标号图进行优化,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题。初步实验结果,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%。遮挡情况时成功率也可达到83%。实验结果表明,该跟踪算法在不遮挡时效果非常理想,在遮挡情况下跟踪鲁棒性也较好。     

考虑参数时空演化规律的黄土边坡极限平衡分析法研究

考虑黄土特殊力学性质的边坡稳定性分析方法研究对于保障国家"西部大开发"战略和"一带一路"倡议的实施具有重要的意义。利用渗流—软化—稳定性分析顺序耦合的研究思路,对地下水位上升条件下的黄土边坡稳定性进行分析。首先借助非饱和非稳定渗流分析理论进行地下水位上升条件下黄土边坡的渗流分析;其次基于渗流分析的计算成果借助水致结构性劣化方程动态更新土体强度参数的空间分布;基于总重度、黏聚力、内摩擦角和孔隙水压力的时空分布规律,采用面力法提出了考虑参数时空演化规律的黄土边坡极限平衡分析法。最后以地下水位上升条件下白鹿塬边某黄土边坡为例,通过考虑参数时空演化规律的黄土边坡稳定性Spencer法和M-P法计算成果之间的相互对比分析,同时将这些成果与现场勘察迹象进行对比,从而说明考虑参数时空演化规律的黄土边坡极限平衡分析法的合理性和可靠性。     

基于多源大数据的传统商业中心区动静特征与规律解析——以广州上下九商业区为例

空间形态大数据在空间上具有静态、精细等特征,是研究城市静态规律的基本;手机信令大数据具有时间上的动态性、个体定位的精准性,是研究城市动态规律的重要工具。广州上下九商业区,是中国传统商业中心区的代表。以广州上下九商业区为例,一方面,利用空间形态大数据,进行高度,强度,密度的静态空间刻画;另一方面,利用手机信令大数据,从出行距离、时长、时段等多个视角,刻画上下九地区人群活动动态结构,以及动态时空出行行为关系,总结上下九人群时空分布规律以及与外界的时空行为联系特征。综上所述,从动静两个维度,总结出上下九商业中心区空间的活动特征和变化规律,为传统城市商业中心区的空间活力规律研究提供了实证支持。     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。     

基于LSTM-RF模型的城市道路交通流预测

交通流预测作为信号协调和出行时间预测等任务的基础,成为了交通领域的研究点。对于交通流预测问题,研究人员提出了多种方法,但这些方法大多只使用交通流数据的时域信息进行交通流预测,忽略了空间相关性对于预测目标路段流的影响,导致预测精度不理想。基于组合模型的思想提出了一种称为LSTM-RF的交通流预测模型。在交通流预测过程中,首先使用LSTM模型提取预测目标路段的时序特征,再将其预测值与采集的相邻上下游路段信息同时作为随机森林模型的输入特征,进行交通流时空相关性分析,获得最终的预测结果。并通过贵阳市车牌识别系统采集的城区132条路段的交通流数据进行实验验证。结果表明:该方法在预测精度上优于单一模型,并且预测误差相比单一模型有明显减少。     

基于概率定义扩展样本的机载雷达空间和时间相关海杂波数据仿真方法

海杂波背景下的目标检测性能是机载预警雷达的重要指标之一。为了给机载雷达海杂波抑制方案的有效设计提供数据来源,需要仿真模拟出满足实际分布特性和相关性的海杂波。针对实测海杂波数据具有的显著时间相关性和空间相关性,提出了一种新的海杂波数据产生方法。该方法基于概率密度定义及相关性的本质,运用蒙特卡罗思想和Cholesky分解来产生空间和时间相关的海杂波。这种方法不仅简化了海杂波数据产生流程,同时提高了海杂波幅度和相关性吻合效果。分别利用实测和仿真数据验证了所提方法的有效性。     

基于MODIS数据的潞安矿区NPP时空格局

基于EOS/MODIS卫星遥感数据,运用ArcGIS9.3统计与分析模块对2001—2006年潞安矿区生态系统NPP从时、空变化两个角度进行了研究分析。结果表明：时间异质性上,2001—2003年间的矿区绝大部分区域NPP大于0.2 kg/m2,而2004—2006年间NPP低于0.2 kg/m2,即研究时段内矿区NP...     

我国重点城市大气污染时空分布特征分析

采用国家环境保护网公布的2001～2010年我国86个重点城市空气质量日报逐日空气污染指数（API）资料,分析我国城市空气污染指数的区域分布特征,季、月时间分布及变化特征,结果表明我国城市大气污染时空分布特征比较明显,城市空气污染冬春季重于夏秋季,北方重于南方,2001～2010年我国北方大部分城市空气质量有逐年好转趋...     

基于手机信令数据的城市滨水空间活力研究——以苏州金鸡湖为例

面对城市滨水空间出现的空间活力衰退等问题,如何唤醒城市滨水空间活力、重塑人水和谐互动,是城镇化转型中城市空间品质提升的重要议题。手机信令大数据因其样本规模庞大、时空粒度精细、动态轨迹直观的特性,为城市滨水空间活力提升研究提供新视角。以苏州金鸡湖为例,利用手机信令大数据获取到的人群时空动态分布信息,分析滨水空间人群活力的时空特征。并进一步采用Pearson相关系数研究用地性质、交通设施丰富度、岸线可达性、服务设施数量等空间影响因子与滨水空间活力的相关性,发现影响空间活力最重要的因子是服务设施数量,同时交通设施丰富性也对空间活力提升有较好的促进作用。因此,在滨水空间规划和设计实践中应当关注公共服务设施对滨水空间活力激发的“触媒”作用,并鼓励滨水空间的复合式开发等策略。