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11.
随着中国城市化进程的不断推进和深入,城市内部空间结构正发生不断的变化.城市内部形成的不同功能区标识研究,对城市结构理论以及政策制定,资源配置等方面具有非常重要的意义.这些不同的功能区包括住宅区,工业区,教育区以及办公区等.本文以大数据为依托,重点研究城市功能区的特点和分布状态,选取广州市6个区为样本,以最新道路网络为分割依据把研究样本分为439个区域.对历时一周的海量浮动车(GPS)数据以及兴趣点数据采用时空语义挖掘方法,建立潜在的狄利克雷模型(LDA)以及狄利克雷多项式回归模型(DMR);通过OPTICS聚类方法对不同模型的结果进行聚类,进而利用POI类别密度,居民出行特征等方法进行分区结果识别.同时,参考百度地图的地理信息,将研究得到的广州市功能分区结果与广州市城镇用地现状图,居民日常出行特征进行对比验证分析.研究表明,该方法基本能识别出具明显特征的城市功能区,如成熟居住区,科教文化区,商业娱乐区,开发区等.识别出的广州市不同类型的功能区呈现了以居住区和商业区为主导,其他类型功能区围绕其展开的特点.研究证明,利用大规模,高质量的个体时空数据开展人们移动行为和日常活动组织及社会空间的研究,能从一个新的视角揭示城市功能区的形成及其机制.  相似文献   
12.
随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号(GF-2)卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明:利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。  相似文献   
13.
面向矿产资源信息的空间关联性分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
关联性分析是综合多源、多类数据,发现和挖掘数据中潜在的相关关系,提取和挖掘数据之间的关联性。该方法对于充分利用地质大数据、发现地质要素之间的共生组合规律具有重要的意义。本文首先基于数据的空间位置,将不同类型的地质空间数据建立联系,形成空间属性数据库;其次应用统计方法,对不同来源数据中的属性特征进行分析,发现热液型金矿的形成与火山作用存在明显相关性;最后基于Apriori算法提取热液型金矿的伴生矿与侵入岩的频繁项集,发现伴生矿与侵入岩酸碱性二者密切相关。因此,在今后的工作中,有望应用空间关联性的方法对地球物理、地球化学、遥感等多源地质数据开展深入的研究分析。  相似文献   
14.
人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。  相似文献   
15.
ABSTRACT

The challenge of enabling syntactic and semantic interoperability for comprehensive and reproducible online processing of big Earth observation (EO) data is still unsolved. Supporting both types of interoperability is one of the requirements to efficiently extract valuable information from the large amount of available multi-temporal gridded data sets. The proposed system wraps world models, (semantic interoperability) into OGC Web Processing Services (syntactic interoperability) for semantic online analyses. World models describe spatio-temporal entities and their relationships in a formal way. The proposed system serves as enabler for (1) technical interoperability using a standardised interface to be used by all types of clients and (2) allowing experts from different domains to develop complex analyses together as collaborative effort. Users are connecting the world models online to the data, which are maintained in a centralised storage as 3D spatio-temporal data cubes. It allows also non-experts to extract valuable information from EO data because data management, low-level interactions or specific software issues can be ignored. We discuss the concept of the proposed system, provide a technical implementation example and describe three use cases for extracting changes from EO images and demonstrate the usability also for non-EO, gridded, multi-temporal data sets (CORINE land cover).  相似文献   
16.
The Belt and Road initiative has a significant focus on infrastructure, trade, and economic development across a vast region, and it also provides significant opportunities for sustainable development. The combined pressure of climate variability, intensified use of resources, and the fragility of ecosystems make it very challenging, however, to achieve future sustainability. To develop the path in a sustainable way, it is important to have a comprehensive understanding of these issues across nations and evaluate them in a scientific and well-informed approach. In this context, the Digital Belt and Road (DBAR) program was initiated as an international venture to share expertise, knowledge, technologies, and data to demonstrate the role of Earth observation science and technology and big Earth data applications to support large-scale development. In this paper, we identify pressing challenges, present the research priorities and foci of the DBAR program, and propose solutions where big Earth data can make significant contributions. This paper calls for further joint actions and collaboration to build a digital silk road in support of sustainable development at national, regional and global levels.  相似文献   
17.
SensePlace3 (SP3) is a geovisual analytics framework and web application that supports overview + detail analysis of social media, focusing on extracting meaningful information from the Twitterverse. SP3 leverages social media related to crisis events. It differs from most existing systems by enabling an analyst to obtain place-relevant information from tweets that have implicit as well as explicit geography. Specifically, SP3 includes not just the ability to utilize the explicit geography of geolocated tweets but also analyze implicit geography by recognizing and geolocating references in both tweet text, which indicates locations tweeted about, and in Twitter profiles, which indicates locations affiliated with users. Key features of SP3 reported here include flexible search and filtering capabilities to support information foraging; an ingest, processing, and indexing pipeline that produces near real-time access for big streaming data; and a novel strategy for implementing a web-based multi-view visual interface with dynamic linking of entities across views. The SP3 system architecture was designed to support crisis management applications, but its design flexibility makes it easily adaptable to other domains. We also report on a user study that provided input to SP3 interface design and suggests next steps for effective spatiotemporal analytics using social media sources.  相似文献   
18.
长江经济带发展战略实施以来,长江上、中、下游地区经济快速发展,与此同时,生态系统不可避免受到扰动,长江经济带生态环境状况面临压力,亟需开展长江经济带生态环境质量评价。本文选取2001年和2020年MODIS和Landsat遥感影像计算湿度、绿度、干度、热度4个评价指标,通过主成分分析方法计算遥感生态指数RSEI,对长江经济带11省(市)生态环境现状及变化进行定量分析评价。结果表明长江经济带整体生态环境等级为较优,2001—2020年保持总体向好态势。空间分布上,生态环境优等区域主要分布于武夷山、罗霄山、雪峰山、武陵山、巫山、大巴山、大别山、西双版纳等山地丘陵一带,生态环境较差及差等区域主要分布于大中小城镇等人类聚集地、川西横断山区。时空变化上,生态环境等级下降区域主要集中在长三角太湖周边、江汉平原、洞庭湖周边、安徽西北部、湖南南部及四川盆地等人类聚集地周边,生态环境等级上升区域主要集中在四川盆地大部、重庆山区及三峡库区、贵州大部、云南东南部、安徽中部及北部、江苏北部等地区。  相似文献   
19.
生活圈建设是新时代国土空间规划的关键内容之一,生活圈内服务设施配置是做好生活圈规划的首要基础,居民生活圈与服务设施的空间匹配关系也是地理学“人地关系”在城市社区尺度的重要体现.学术界对生活圈与服务设施的匹配关系已有研究,但主要采用问卷调查数据,该类数据存在样本量少、地域覆盖范围小等不足.论文将采用手机信令数据和POI(...  相似文献   
20.
以广州市中心城区为例,借助百度热力图、百度实时路况和百度地图POI数据,从中观层面多角度综合分析广州市中心城区就业与居住的空间分布关系。结果显示:1)工作时间段人口聚集的高值区整体呈带状分布,斑块较为细碎,但绝大部分集中在核心地带;人口主要高度集中于各区的商业繁华地段与交通线路周围。而休息时间段的高值区则相对集中分布,用地效率较高,表现出多中心的圈层结构;人口主要高度集中分布在传统的老城居住区和新开发的商业住宅区,与核心商圈相对错开。2)不管是在上班时段还是休息时段,人口聚集程度越高的地区,POI设施密度表现越显著;这意味着人口的聚集具有一定的选择性,主要集中在城市基础设施发展较完备的区域。3)广州市中心城区各街道的职住比介于0.73~1.54,职住相对平衡,区域之间差异较小。其中,分值较高的街道多分布于核心地带(主要集中在越秀区、荔湾区北部和天河区南部),分值较低的街道多分布于核心地带的外围或边缘地区(主要在海珠区、荔湾区和白云区零散分布)。4)从城市交通响应上看,广州市中心城区工作日内早高峰的拥堵度大于晚高峰,但总体路况变化跨度不大,区内并没有出现特别严重的“潮汐通勤”现象。  相似文献   
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