Identifying primary public transit corridors using multi-source big transit data     

Tong Zhang  Yicong Li  Hui Yang  Chenrong Cui  Jing Li  Qinghua Qiao 《International journal of geographical information science》2020,34(6):1137-1161

ABSTRACT

Effective public transit planning needs to address realistic travel demands, which can be illustrated by corridors across major residential areas and activity centers. It is vital to identify public transit corridors that contain the most significant transit travel demand patterns. We propose a two-stage approach to discover primary public transit corridors at high spatio-temporal resolutions using massive real-world smart card and bus trajectory data, which manifest rich transit demand patterns over space and time. The first stage was to reconstruct chained trips for individual passengers using multi-source massive public transit data. In the second stage, a shared-flow clustering algorithm was developed to identify public transit corridors based on reconstructed individual transit trips. The proposed approach was evaluated using transit data collected in Shenzhen, China. Experimental results demonstrated that the proposed approach is a practical tool for extracting time-varying corridors for many potential applications, such as transit planning and management.  相似文献   

An overview of clustering methods for geo-referenced time series: from one-way clustering to co- and tri-clustering     

Xiaojing Wu  Raul Zurita-Milla  Changqing Song 《International journal of geographical information science》2020,34(9):1822-1848

  相似文献   

基于混合聚类的岩体结构面优势分组方法     

许扬  张文  符锐  聂振邦  兰志广  陈怀玉  单博 《世界地质》2020,39(1):113-120

提出一种基于凝聚层次法和模糊C均值法的混合聚类法,用于对岩体结构面的优势组划分。该方法将结构面投放到在单位球面上,并使用欧式距离作为极点的相似性度量准则。先剔除结构面数据中的孤值产状,然后用凝聚层次法得到初步聚类结果,并将其作为FCM法的初始聚类中心,最后用FCM法划分优势组。通对人工生成产状样本的分组,验证了该法的正确性。将该方法应用于大藤峡坝址区实测的结构面数据的划分。在实测数据中寻找到两个孤值产状,成功将大藤峡D1y^1-3地层岩体结构面划分为两组,得到了符合实际的分组结果。  相似文献   

改进的最小生成树自适应空间点聚类算法     

颜金彪  郑文武  段晓旗  邓运员  郭元军  胡最 《地球信息科学学报》2018,20(7):887-894

针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。  相似文献   

城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法     

周琦  高长春 《地球信息科学学报》2020,22(5):1033-1048

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。  相似文献   

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法     

张亚平  张宇  杨楠  罗晓  罗谦 《测绘通报》2019,(12):60-64

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题，集成Lanczos算法与谱聚类算法，探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性，提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法；通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果，发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物，且分类的速度能得到较大提升。  相似文献   

Two-stage permutation tests for determining homogeneity within a spatial cluster     

Qiliang Liu  Wenkai Liu  Min Deng  Yaolin Liu 《International journal of geographical information science》2019,33(9):1718-1738

The discovery of spatial clusters formed by proximal spatial units with similar non-spatial attribute values plays an important role in spatial data analysis. Although several spatial contiguity-constrained clustering methods are currently available, almost all of them discover clusters in a geographical dataset, even though the dataset has no natural clustering structure. Statistically evaluating the significance of the degree of homogeneity within a single spatial cluster is difficult. To overcome this limitation, this study develops a permutation test approach Specifically, the homogeneity of a spatial cluster is measured based on the local variance and cluster member permutation, and two-stage permutation tests are developed to determine the significance of the degree of homogeneity within each spatial cluster. The proposed permutation tests can be integrated into the existing spatial clustering algorithms to detect homogeneous spatial clusters. The proposed tests are compared with four existing tests (i.e., Park’s test, the contiguity-constrained nonparametric analysis of variance (COCOPAN) method, spatial scan statistic, and q-statistic) using two simulated and two meteorological datasets. The comparison shows that the proposed two-stage permutation tests are more effective to identify homogeneous spatial clusters and to determine homogeneous clustering structures in practical applications.  相似文献   

台湾以东黑潮路径识别与变化规律   总被引：1，自引：0，他引：1  

王辉赞  魏林进  张全礼  刘磊  刘科峰 《海洋与湖沼》2018,49(2):271-279

为研究对中国台湾以东海域黑潮路径及其变化,本文基于法国空间局AVISO中心提供的1993—2015年的卫星遥感海表流场逐日资料,对121°—125°E,22.4°—25°N海域黑潮路径进行了逐日识别,得到了共计23年累计8400天的台湾以东黑潮流轴的逐日路径,并研究其在不同纬度的流轴位置及其对应的表面黑潮流量的时空变化规律。主要结论如下:(1)采用模糊C-均值聚类法对台湾以东黑潮流轴路径进行聚类分析,发现台湾以东黑潮流轴在24°N以南出现明显摆动,形成正常和偏东两种路径;黑潮流轴存在明显的时间变化,流轴偏东现象年平均大约出现25次,大致每隔3年出现一次偏东较少的现象,各月流轴偏东次数以4、5月最少,10月至次年3月较多;(2)台湾以东黑潮表面流量大小在6.2—8.3×104m2/s之间;总体上来说,纬度越高流量越大,在23.5°N左右范围内存在一个流量低值中心;在24.3°N以北流量总体较大,且增长趋势稳定,同时表面流量大小具有较强的季节和年际变化特征。  相似文献   

中国沿海小黄鱼种群动力学及其空间异质性研究     

麻秋云  焦燕  任一平  薛莹 《海洋学报(英文版)》2020,39(10):107-119

小黄鱼是我国近海四种最重要的经济鱼类之一，在过去的几十年中小黄鱼种群及其两个地理亚种群经历了巨大的变化。小黄鱼的种群动力学研究，对于维持这一重要渔业的可持续管理是至关重要的。目前仅有的两个小黄鱼种群动力学模型只涵盖了较短的时间，且没有关注其空间差异。本文研究了1968年至2015年间黄渤海和东海小黄鱼的种群动力学模型，包含和不包含空间分层结构的两种贝叶斯模型被用于分析其种群动力学的大尺度空间异质性。本文分析了不同的假设，来研究小黄鱼种群动力学潜在的变化趋势。研究结果表明小黄鱼种群动力学特征具有明显的时间和空间变化。种群的增长速度从20世纪八十年代开始增加，而可捕系数从1981年到2015年增加了两倍多。与黄渤海亚种群相比，东海的小黄鱼亚种群生长速度更快，遭受的捕捞压力也更大。基于最大可持续产量MSY的参考点表明，无论是整个小黄鱼种群还是两个亚种群，近年来都有非常高的过度捕捞风险。因此我国小黄鱼的渔业管理急需更加保守的管理策略，同时考虑其地域差异。本文所用的方法可以应用于其他种类的资源评估和渔业管理，尤其是具有空间异质性和数据有限的种类。  相似文献   

移动轨迹聚类方法研究综述   总被引：6，自引：2，他引：4  

牟乃夏  徐玉静  张恒才  陈洁  张灵先  刘希亮 《测绘通报》2018,(1):1-7

轨迹数据是人类移动行为的表征,能够映射出人的出行模式和社会属性等信息。怎样有效挖掘轨迹数据蕴藏的人类活动规律一直是研究的热点。通过轨迹聚类发现行为相似的类簇,从而探究群体的移动模式是轨迹挖掘和深度应用常见的方法之一。本文首先根据轨迹数据的特点,将轨迹数据模型分为轨迹点模型和轨迹段模型,并据此定义相应的相似性度量：空间相似性度量和时空相似性度量;然后,对两类模型的聚类方法进行了综述,并总结不同聚类算法的优缺点,以期为不同应用选取聚类算法提供科学依据;最后对移动轨迹数据聚类方法研究的发展趋势进行了讨论。  相似文献