Hierarchical community detection and functional area identification with OSM roads and complex graph theory     

Ye Hong 《International journal of geographical information science》2019,33(8):1569-1587

An in-depth analysis of the urban road network structure plays an essential role in understanding the distribution of urban functional area. To concentrate topologically densely connected road segments, communities of urban roads provide a new perspective to study the structure of the network. In this study, based on OpenStreetMap (OSM) roads and points-of-interest (POI) data, we employ the Infomap community detection algorithm to identify the hierarchical community in city roads and explore the shaping role roads play in urban space and their relation with the distribution of urban functional areas. The results demonstrate that the distribution of communities at different levels in Guangzhou, China reflects the urban spatial relation between the suburbs and urban centers and within urban centers. Moreover, the study explored the functional area characteristics at the community scale and identified the distribution of various functional areas. Owing to the structure information contained in the identification process, the detected community can be used as a basic unit in other urban studies. In general, with the community-based network, this study proposes a novel method of combining city roads with urban space and functional zones, providing necessary data support and academic guidance for government and urban planners.  相似文献   

Gully erosion spatial modelling: Role of machine learning algorithms in selection of the best controlling factors and modelling process     

《地学前缘(英文版)》2020,11(6):2207-2219

This investigation assessed the efficacy of 10 widely used machine learning algorithms (MLA) comprising the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), generalized linear model (GLM), stepwise generalized linear model (SGLM), elastic net (ENET), partial least square (PLS), ridge regression, support vector machine (SVM), classification and regression trees (CART), bagged CART, and random forest (RF) for gully erosion susceptibility mapping (GESM) in Iran. The location of 462 previously existing gully erosion sites were mapped through widespread field investigations, of which 70% (323) and 30% (139) of observations were arbitrarily divided for algorithm calibration and validation. Twelve controlling factors for gully erosion, namely, soil texture, annual mean rainfall, digital elevation model (DEM), drainage density, slope, lithology, topographic wetness index (TWI), distance from rivers, aspect, distance from roads, plan curvature, and profile curvature were ranked in terms of their importance using each MLA. The MLA were compared using a training dataset for gully erosion and statistical measures such as RMSE (root mean square error), MAE (mean absolute error), and R-squared. Based on the comparisons among MLA, the RF algorithm exhibited the minimum RMSE and MAE and the maximum value of R-squared, and was therefore selected as the best model. The variable importance evaluation using the RF model revealed that distance from rivers had the highest significance in influencing the occurrence of gully erosion whereas plan curvature had the least importance. According to the GESM generated using RF, most of the study area is predicted to have a low (53.72%) or moderate (29.65%) susceptibility to gully erosion, whereas only a small area is identified to have a high (12.56%) or very high (4.07%) susceptibility. The outcome generated by RF model is validated using the ROC (Receiver Operating Characteristics) curve approach, which returned an area under the curve (AUC) of 0.985, proving the excellent forecasting ability of the model. The GESM prepared using the RF algorithm can aid decision-makers in targeting remedial actions for minimizing the damage caused by gully erosion.  相似文献   

网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究     

姚可桢  岳书平 《地球信息科学学报》2020,22(6):1202-1215

饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的“南甜北咸”的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现：① 中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R ²高达0.88,现代食甜习惯总体呈现“东高北中,西微内低”的包围式格局;② 从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③ 构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。  相似文献   

基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究          下载免费PDF全文

李超  张文辉  李然  王俊义  林基明 《天文学报》2020,61(2):21-111

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.  相似文献   

遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差预报          下载免费PDF全文

孙鹏超  魏东平  孙碧娟 《天文学报》2020,61(6):67

针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型.  相似文献   

MEEMD-Elman神经网络的电离层TEC预报模型     

汤俊  高鑫 《大地测量与地球动力学》2020,40(4):395-399

利用IGS中心提供的不同纬度的电离层TEC值,建立基于改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)算法和Elman回归神经网络(ERNN)模型相结合的电离层TEC预报模型。实验结果表明,在低、中、高不同纬度采用本文方法预报5 d电离层TEC的预测值的均方根误差最优可达到0.96 TECu,相对精度最优达到95.4%,精度较EMD-ERNN模型及单一ERNN模型有显著提高。  相似文献   

基于多源数据的山东省围填海造地特点及发展趋势研究          下载免费PDF全文

安国强 《海洋开发与管理》2018,35(3):15-20

文章基于文献资料分析、官方数据汇总、国产高分辨率资源卫星遥感影像信息提取以及发展趋势研判等方法,对改革开放以来山东省全海域范围内围填海造地的历史发展、现状特征、发展趋势及其对生态环境的影响进行了分析和总结,并提出相关的政策建议。研究表明:改革开放以来,山东省围填海造地累计已超过4.58万hm~2。21世纪以来围填海造地进入快速增长时期,尤其是2010年以来,全省围填海造地又掀起了一次新的热潮,其面积和速度都远远超过了历史水平。鉴于围填海造地对环境和生态的巨大影响,文章提出了加强管理、严格环境影响评价、引入生态环境补偿机制以及建立分级填海评估制度和年度监测机制等建议。  相似文献   

一个基于MOM的全球海洋数值同化预报系统     

刘娜  王辉  凌铁军  祖子清  秦英豪 《海洋通报》2018,(2):139-148

随着国家战略利益的拓展,国家对全球海洋环境预报保障的需求日益凸显。近年来,国家海洋环境预报中心研发并建立我国首个涵盖全球大洋的"全球海洋数值预报系统",该预报系统由MOM4全球海洋环流模式及三维变分同化系统组成。该系统的建立,实现了全球范围海洋环流预报业务全覆盖,为我国探索深海大洋环境的迫切需求提供有力保障,明显提升了我国海洋环境预报能力,体现了我国海洋数值预报技术的发展和进步。该系统的历史回报试验和业务化试运行结果表明其对全球海洋环境要素具有较好的预报能力,其预测结果已经在实际业务中得到了应用,在"雪龙号"极地遇险脱困、马航MH370失联飞机搜救等重大事件的预报保障任务中发挥了重要作用,为我国实施海洋强国战略,推进实施"21世纪海上丝绸之路"的战略构想,应对海上突发事件、维护国家海洋权益等各个方面提供有力的科技支撑和保障,并成为我国全球海洋预报业务的重要参考依据。  相似文献   

尼泊尔地震的NOAA卫星数据震前异常分析     

林岭  孔祥增  李南  熊攀 《地球信息科学学报》2018,20(8):1169-1177

发生地震时常伴随有地热辐射增强现象,这些异常信息隐藏于遥感卫星NOAA所捕获的地球射出长波辐射（OLR）数据中,目前多数研究还停留在对源数据的解读,缺乏有效的信息处理技术,致使大部分的OLR数据没有得到充分利用。因此,本文提出一种基于鞅理论的概率统计方法来识别异常特征算法,从有噪声的非结构化的源数据中提取出震前OLR数据异常变化特征序列,从时间序列和地域范围进行震前异常分析。本算法实验是以尼泊尔的在2014年9月至2015年7月期间（包括2015年4月25日Ms7.8大地震）发生的3次地震的OLR数据为例,实验结果显示震中区域的OLR数据在震前的2~3个月开始有显著的异常数据变化,通过分析发现数据显示数据异常在震前出现的时间长短与地震的大小相关,异常的发生区域与震区周围的地貌特征相关。这说明基于鞅理论的算法所提取的OLR数据异常点序列的确与地震发生的时间地点是有关系的。  相似文献   

鄂尔多斯地块周缘垂直形变场负位错反演与应变积累研究     

张希  刘立炜  郝明  白卓立 《大地测量与地球动力学》2019,39(6):551-556

利用鄂尔多斯地块及其周缘1970～2014年的垂直形变速率场资料，借助负位错反演研究该区域长期应变积累。结果表明，地块东北缘山西断陷带中北段年均能量积累增量、剪应力强度都较高，西南缘六盘山断裂与渭河断裂西段次之；山西断陷带中南段至晋陕交界处年均剪应力强度较高且显示一定程度的能量积累；西秦岭构造区尤其西秦岭北缘断裂西段、晋冀蒙交界区也反映一定程度的能量积累特性。  相似文献