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991.
出租车是居民出行的重要交通工具,其轨迹数据蕴含着丰富的居民出行信息。原始出租车轨迹数据因缺少语义信息无法直观反映居民出行规律。通过轨迹数据挖掘技术处理之后的出租车轨迹数据能够反映居民活动规律和行为模式,从而为城市规划决策提供参考依据。本文重点研究了基于语义的交互模式度量,通过出租车停留点推断其语义信息;然后根据语义信息构建语义交互矩阵,用以推断和描述行为目的交互模式;最后选取北京市中心为研究区域进行方法验证。结果表明,中心城区内不同类别的停留点聚集分布规律不同,围绕高校和商圈聚集较明显;工作日各类停留点的活跃度持续时间较非工作日长;工作日和非工作日行为目的交互模式差别显著,工作日以职住和工作交互为主,非工作日以休闲和居住交互为主。本文研究可以为城市规划管理、资源调度和应急管理提供一定的决策支持。 相似文献
992.
993.
针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取。通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三维建模的精度要求。 相似文献
994.
本文通过对1992—2013年全国夜间灯光数据的校正和处理,获得全国及流域夜间灯光数据影像,进行经济空间聚合分析,以及与相关因子进行对比分析。研究结果表明:经济空间聚合高的区域分布在黄河河道附近,从黄河上游到下游,热力强度逐渐增强,并且以省会城市为核心区向外扩散,即呈现为在旧聚合点聚合度加剧的情况下,聚合区域有向周边分散的趋势;夜间灯光数据的变化趋势与GDP的变化趋势具有一定的相似性,并且与城镇化率、人口数量、第三产比例、人均公园绿地面积、流域发展指数(BDI)具有一定的相关性;流域9省(自治区)的夜间灯光数据整体变化趋势与全国灯光数据的变化趋势基本一致,呈稳定上升的趋势,但整体值均低于全国的夜间灯光数据,并且差距有所扩大,黄河流域高质量发展迫在眉睫。 相似文献
995.
对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。 相似文献
996.
近年来,随着研究生教育规模的逐年提升,高年级本科教育目标也随之发生一定变化,遥感专业教学中,有必要加强对学生研究能力的培养。本文以矿区资源环境遥感课程为例,以课程综合实验为切入点,结合课程特点提出了半开放式、可拓展的实验架构,探索了面向本科生研究能力培养需求的实验方案设计及教学实践工作,引导学生由被动接受向主动思考转变;由知识吸收向研究实践转变。向学生展示本专业科学研究的基本方法,为学生顺利进入社会工作岗位或转入更高学习阶段打好基础。 相似文献
997.
998.
建设黄河“智能大脑”服务流域生态保护和高质量发展 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先介绍了黄河流域水文、地理景观和地貌特征,下游河道变迁和河口变迁历史及生态治理,流域历史水旱灾害等基本背景,分析了黄河流域生态保护和高质量发展面临的主要问题和具有的优势。然后重点论述黄河“智能大脑”如何服务流域保护和发展,提出黄河“智能大脑”三要素,即感知系统(天地一体智能感知网)、存储管理系统(资源池)和操作系统(时空大数据平台);论述了流域一体化时空大数据中心的构成及其基本功能,时空大数据平台及其目标要求,分析并提出了基于网格集成与弹性云的混合式时空大数据平台技术体制和构建技术,提出采用“共用时空大数据平台+”应用概念模型及其具体应用模式。最后讨论了时空大数据平台服务黄河流域城市数字化、网络化和智能化,加强流域上中下游7大城市群的新型智慧城市建设,推动流域生态保护和社会经济发展,提出基于流域时空大数据平台构建服务保护和发展的综合科技信息咨询服务平台,支撑流域协同创新共同体构建,增强流域整体性和协同性发展。 相似文献
999.
耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。 相似文献
1000.