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全球离散格网系统是指把地球表面按照一定规则离散分割成多分辨率层次结构的格网单元,广泛应用于海量多源空间数据的组织、管理和分析中。六边形全球离散格网具有优良的几何特性,非常适合于空间数据的处理,如何进一步提高六边形全球离散格网编码运算的效率仍是当前研究的重点。本文采用正二十面体施耐德投影四孔径六边形全球离散格网模型,基于六边形三轴坐标与编码的二进制数的对应关系构建四孔六边形的基础编码结构,将二十面体划分为32个基础六边形,并将之分为3种基础六边形剖分瓦片,在每个六边形剖分瓦片采用基础编码结构进行编码,建立了四孔六边形全球离散格网编码,同时设计了并实现了四孔六边形编码与六边形三轴坐标之间的快速转换,基于此构建了一种高效的四孔六边形全球离散格网编码运算方案,包括编码的算数运算、空间拓扑运算和邻域检索运算及跨面运算。与现有的六边形全球离散格网编码运算方案相比,本文的方案进一步提高了编码算数运算、空间拓扑运算和邻域检索运算的效率,编码加法运算是HLQT的2～3倍,邻域检索运算分别是HLQT的3～5倍和H3的2～3倍,且受格网编码层次的影响较小,编码的跨面邻域检索运算时间略高于面内的运算,可以为全... 相似文献
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受数据量和数据种类影响,传统空间分析中跨图层运算问题是造成效率低下的关键因素.知识图谱作为一种新型的数据结构,"图"的思想能够有效应用于空间地理信息数据的存储.利用时空知识图谱框架,结合全球离散格网系统和Google S2算法将地理空间数据存储于地理格网中,以图谱检索的方式替代传统空间分析过程,降低了时间复杂度,可以有效提高空间分析检索效率.以便民生活圈中地理实体变化作为典型空间分析案例,比较了传统多图层空间分析和时空知识图谱检索方式的分析效率.结果表明,基于时空知识图谱的检索方法比传统多图层空间分析存在着一个量级的提升,这对于解决地理信息系统空间分析效率问题具有参考意义. 相似文献
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在网上各种信息呈现爆炸式增长的背景下,传统方法往往难以顾及用户兴趣,而导致查询无法体现个性化。针对这一问题提出一种基于用户历史瓦片浏览记录的兴趣点智能搜索方法。首先对智慧城市平台下的用户历史瓦片浏览记录数据进行分析,并以热力图可视化形式展现出用户关注的热点区域,得出空间热度;然后根据属性查询中加入空间热度影响因子来影响兴趣点搜索结果,使搜索结果更加符合用户搜索意图,针对热点区域给不同用户以相应服务;以滕州市兴趣点为实验数据,使用Elasticsearch构建索引数据库,采用Web前端技术搭建搜索框架,经过实验对比分析发现,该方法能够有效地提高搜索的查准率,并且可随着数据量的丰富变得更加智能化。 相似文献
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散乱点云数据具有数据量大（海量性）、数据表达精细（高空间分辨率）、空间三维点之间无拓扑关系（散乱性）等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理（如去噪、配准、分割等）。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的查询索引机制,很难实现数据自动处理。因此,如何进行数据的组织和索引,以提高后续邻域检索和查询等操作的速度,是目前点云数据处理中的一个研究热点。针对现有点云数据采用的空间索引方式的优缺点,本文提出了一种多级格网和KD树混合的空间索引,该索引提出变分辨率格网索引与KD树的混合索引模式,简称MultiGrid-KD树索引。该方法在保持网格索引算法实现简单查询效率高等优点的同时,解决了单一分辨率数据冗余的问题。以故宫太和殿的点云数据为例,对本文提出的MultiGrid-KD树索引算法和KD树、八叉树等经典算法做对比。结果表明,本文索引方法在最邻近点查询以及四邻域查询的效率上均优于KD树,以及八叉树索引。 相似文献
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为提高城市应急救援工作的时间满意度,即在应急救援流程之间的衔接实现适时,在不影响整体救援的情况下,尽量实现时间最小化.本文利用Mobile-GIS集成移动性和GIS功能的特点,在分析综合应急管理的生命周期、城市应急救援规程及其具体工作的基础上,引入生产管理中的JIT(Just-in-time)理念,提出了基于Mobile-GIS的城市应急救援适时模式并做出相应的应用设计.从而实现城市应急救援过程中的适时信息通讯、适时决策指挥、适时现场救援,提高应急响应的效率. 相似文献
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网络环境下,如何让用户快速发现所需数据是地学数据共享平台长期面临的挑战之一。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志数据获取用户搜索行为及数据集访问行为,使用聚类算法挖掘用户行为模式,并基于会话聚类 模式开发在线搜索和访问预测算法。在数据预处理阶段,对原始服务器日志数据进行清洗、用户识别、用户会话识别、搜索词提取。在模式挖掘阶段,采用DBSCAN算法对会话进行聚类。考虑到会话向量值的二元性,聚类算法中的距离采用Jaccard距离函数计算。视每个会话聚类包含的搜索词集合为一个文本,所有用户历史搜索词集合为语料库,统计各聚类中搜索词的TF-IDF值。在线搜索推荐,以搜索词检索各聚类中TF-IDF值,返回TF-IDF值最高的搜索词所属聚类,并给出该聚类的高频项目作为推荐。在线访问推荐,则以用户实时访问向量为查询向量,计算该向量与聚类中心的聚类。根据聚类排序,给出距离最近的聚类,并产生该聚类中高频项目作为推荐。实验结果表明基于TF-IDF和聚类的搜索推荐有较高的准确率和召回率,访问推荐效果基于高频统计的推荐有较大提高。研究可得出以下结论：① 地学共享网用户访问和搜索行为体现了专业性的特点,其行为较普通网站用户可预测性更好;② 对于地学数据共享用户行为预测,需明确定义用户行为,并采用合适的距离函数描述行为相似性;③ 通过搜索词TF-IDF值来预测用户数据需求的方法可行,以此产生的推荐可作为搜索结果的补充。本研究可服务于地学领域数据共享平台建设,提高共享服务质量,也可为其他领域科学数据共享提供技术方法借鉴。 相似文献
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主流地图检索方法多基于元数据文本匹配或图像内容相似度计算，缺乏对用户意图的主动理解，导致检索结果欠佳；而现有意图识别方法无法准确表达与识别复杂地理概念联合约束的地图资源检索需求。为此，本文提出一种顾及地理语义的地图检索意图形式化表达与识别方法，旨在利用相关反馈样本“感知”用户需求，以提升检索精度。该方法通过地理本体约束“意图-子意图-维度分量”模型的构建，实现检索需求的语义化描述；并将意图识别视为组合优化问题，基于最小描述长度准则、顾及地理概念从属关系的样本随机合并策略及贪心搜索实现最优意图识别。实验结果表明，相比基于频繁项集挖掘的RuleGO、决策树的DTHF算法，本文方法具有更高的识别准确度与噪声容忍度；随机合并策略可在不降低识别准确性的情况下有效缩短平均求解耗时；样本增强策略保证算法在样本规模仅为20时仍具有较高识别准确度。该方法可望应用于地理信息门户，提升各类地理信息资源共享与发现的服务品质。 相似文献
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针对Argo海洋浮标数据的准实时性、海量性、时空异变性等特点和多种查询应用需求,分析了当前时空索引方法的优势与不足,提出了一种多频率STR-tree索引与格网索引的混合索引结构MFSTR-tree。该方法在首先轨迹束层利用动态轨迹束作为叶节点生成STR-tree结构,将STR-tree索引结构灵活、数据冗余少的优势进一步扩大;接着通过轨迹束的多种频率在采样点层构建格网索引,实现在查询效率上的提升;同时给出了该结构插入算法和查询算法的具体描述。本文以中国Argo实时资料中心提供的2015年海洋浮标数据为例,将该方法与HR-tree和STR-tree方法进行了构建效率和查询效率的对比实验,结果表明该方法在保证了构建存储效率和时间效率的同时,有效改善了原有STR-tree应用于Argo数据中的查询效率问题。 相似文献
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全球离散格网系统（Discrete Global Grid System,DGGS）是一种新型的空间数据模型。它采用特定的方法进行地球表面的同构离散化,提供了一种无缝无叠的多尺度的全球格网结构。DGGS使用格网的地址编码运算代替传统的坐标计算来处理各种空间操作。本文以六边形DGGS为研究对象,提出了一种用于评价格网几何均匀性的新型最优化目标函数,设计了以启发式全局优化方法为核心,结合数值投影变换方法,构建六边形的DGGS。另外,针对DGGS目前的短板问题——空间度量,研究了DGGS上基于格网方法的面积度量、长度度量和角度度量,旨在发展一套全球六边形离散格网上的空间度量体系。 相似文献
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本研究以Voronoi图为研究工具,对普通Voronoi图在海上救援应用中的局限性进行分析,并对其进行了合理改进,提出了“海上救援V图”。同时,结合模糊层次分析法和引力模型方法计算各海事机构救援力量的“吸引力”权重矩阵,提出了基于Voronoi图的海上救援调度模型。最后,结合具体救援案例,构建了基于Voronoi图的海上应急救援模型MRSV。实验结果表明：该模型能够在顾及海上特殊地理环境以及要素间空间关系的基础上,综合考虑各海事机构的救援力量,针对不同海难情况,选调合适的救援机构,调度结果合理,能够达到优化救援力量配置的目的,可以为目前海上应急救援力量调度提供参考。 相似文献
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停泊船空间分布规律挖掘,在海事监管、港口管理和航运公司船队管理方面有着重要意义。现有研究主要针对船舶停泊点进行空间聚类以识别码头和锚地,缺乏对码头、锚地内船舶停泊特征分析,及码头和锚地外的异常停船的检测。因此,利用海量船舶自动识别系统（AIS）数据探索船舶停泊规律显得很有必要,且具备可行性。根据海况设定停泊速度阈值和停泊位置变化量阈值,建立停船判定模型。按港区、船型筛选,获取2016年1至11月外高桥港区集装箱船停泊记录。根据类中心点密度和聚类数量,设定邻域半径（ε）和邻域密度（MinPts）,采用密度聚类（DBSCAN）算法对船舶停泊点进行密度聚类,并将聚类结果与外高桥港区码头、锚地分布图进行比较,生成可疑停船列表。对比船舶历史轨迹,明确可疑停船列表中船舶真实停泊记录,筛选出异常停船。研究发现,2016年1至11月外高桥港区船舶异常停泊点位于圆圆沙锚地至吴淞口锚地间的南港水道和江亚南沙锚地附近的南港水道航段。船舶停泊前、后位置变化幅度小,而速度变化幅度大,推测船舶突发故障是其异常停泊的原因。海事主管部门（MSA）可根据船舶水上移动通信业务识别码（MMSI）快速锁定航运公司,加强岸上船舶安全管理。船舶停泊位置和时间能够记录船舶发生故障地点及其持续时间,为船队管理提供重要依据。 相似文献
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在人员搜寻过程中,地理信息技术的应用能帮助缩小搜寻的空间范围、合理分配搜救资源,从而提高搜救效率、节约时间和资金投入。本文首先探讨了户外搜救过程中,地理信息技术在协助划定搜寻的空间范围和分配应急资源方面的应用;在此基础上,将时间作为连续变化的因素进行分析,以时间地理学对人员搜寻的时空范围进行优化;利用时空棱柱工具表达失踪对象和搜救资源各自的时空约束,继而确定他们各自随着时间变化的潜在活动范围;通过求解搜救资源和失踪对象的时空交集,来确定每个搜救资源最优的搜寻范围的外边界;通过将各资源的最优搜索范围的外边界进行综合分析,来求解在多个资源协作情况下的最小搜寻范围和各资源对应的搜索起点,实现对搜救资源的合理分配;最后,在ArcGIS平台上对该方法进行了实现和模拟。搜救案例展示该方法划定的人员搜寻范围在空间上更小,时间上更为精确,有助于分配救援资源和提高搜救效率。 相似文献
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台湾海峡是东北亚各国与东南亚、印度洋沿岸各国间的海上捷径,其交通主流是通行海峡的南北向航次,然而海峡两岸启动大三通后,穿越海峡的客货运船舶日益增多,导致闽台直航航次与台湾海峡南北干线主交通流交叉现象凸显,台湾海峡西侧水域冲突日益加剧。本文根据船舶轨迹观测数据,抽样出通行海峡南北及横穿海峡的航次样本,应用轨迹栅格化方法建立统计推断模型,以概率形式表达南北干线、两岸直航的海运利用分布,推断出2种交通流的主航迹带,识别南北向交通主流与两岸直航交通支流的显著冲突区,以此调整现有警戒区设置方案。研究结果表明：轨迹统计推断法能定量化分析海西现有交通流模式,易于辨识横越海峡的船舶与通行海峡在航船舶的冲突区中心,为优化警戒区布局提供有效的方法支撑;调整后的海西警戒区中心可与台湾本岛西岸港口外侧的直航船舶通过点对接,形成海峡两岸直航的固定航线,可降低台湾海峡船舶冲突隐患,规范台湾海峡的船舶交通秩序。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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The maritime administrative department employs synthetic aperture radar(SAR)satellite remote sensing technology to obtain evidence of illegal discharge of ships.If the ship is discharged during navigation,it forms a long dark wake on the SAR image due to the suppression of the Bragg wave by the oil film.This study investigates key techniques for rapid detection of long ship wakes,thereby providing law enforcement agencies with candidate ships for possible discharge.This paper presents a rapid long ship wake detection method that uses satellite imaging parameters and the axial direction of the ship in images to determine the potential detection area of the wake.Then,the threshold of long ship wake detection is determined using statistical analysis,the area is binarized,and isolated points are removed using a morphological filter operator.The method was tested with ENVISAT Synthetic Aperture Radar and GF-3 SAR data,and results showed that the method was effective,and the overall accuracy of the decision reaches 71%.We present two innovations;one is a method that draws a Doppler shift curve,and uses the SAR imaging parameters to determine the detection area of the long wake to achieve rapid detection and reduce the image detection area.The other is where a classical linear fitting method is used to quickly and accurately determine whether the detected dark area is a long ship wake and realizes the twisted long ship wake detection caused by the sea surface flow field,which is otherwise difficult to detect by the traditional Radon and Hough transform methods.This method has good suppression performance for the dark spot false alarm formed by low speed wind region or upward flow.The method is developed for maritime ship monitoring system and will promote the operational application of maritime ship monitoring system. 相似文献
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船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。 相似文献
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港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率。本文提出了一种基于海量船舶AIS（Automatic Identification System）轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考。并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AIS轨迹数据,量化评价4个亚洲集装箱港口的服务效率。结果显示:① 船舶抵港泊位作业时间近似正太分布,正太分布均值在14~18 h之间,船舶泊位作业时间集中在10~30 h;② 船舶泊位作业时间与船舶船型大小成正相关,船型越大则泊位作业时间越长;③ 32%的船舶抵达上海港会发生等待时间,体现上海港集装箱码头整体处于供不应求的状态。宁波港整体服务效率较高,船舶发生等待事件较少。作为区域性枢纽港,釜山港近洋区域性运输频繁使得釜山港抵港船舶频率较高。④ 洋山四期码头为自动化码头,其港口装卸工艺与其他码头不同,但其码头作业效率并未高很多。 相似文献
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台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
船舶定线制是指定船舶在水上某些区域航行时所遵循或采用的航线、航路或通航分道的一种制度,是水上交通繁忙区域实施有效管理的主要手段,是对航路合理规划、有效利用的重要方法,代表着水上船舶航行秩序管理的发展方向。本文针对台湾海峡船舶定线制设计中对船舶交通数据的空间处理及分析需求,经过大量实测数据分析和实践验证,提出了一些符合台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理及分析方法,并就船舶定线制推荐方案的空间表达形式作了简要介绍。 相似文献
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随着港口信息化建设的推进,积累了大量来源多样、结构各异的海事大数据,为了解港口城市的生产力和区域经济发展水平提供了新的契机。本文综合介绍了作者近期关于如何利用海事大数据进行港口感知计算的工作,给出了一个基于海事大数据的港口感知计算框架,利用船舶GPS轨迹、船舶属性、港口地理信息和港口设施参数等多源异构海事大数据,估算出一系列反映港口生产力的指标,从而对港口进行综合评价和比较。首先,利用船舶轨迹和港口地理信息数据,自动检测船舶在港口码头中的靠泊装卸事件;然后,利用船舶属性和港口设施数据,自动估计出每次靠泊装卸事件的货物吞吐量;最后,对各个港口码头的靠泊船数和货物吞吐量进行统计,从而计算出一系列港口生产力指标,包括到港船数、货物吞吐量、码头作业效率和泊位利用率等。在2011年的海事大数据上的实验结果表明,本框架能准确地估算出上述港口生产力指标。同时,以香港为例对上述港口的生产力指标进行分析,探讨基于海事大数据的港口感知计算框架在提高港口生产效率、优化海运航线中的积极作用。 相似文献