面向移动空间信息服务的可移植嵌入式GIS平台     

徐战亚  吴信才 《地球科学》2010,35(3):495-500

智能终端和移动互联网的快速发展使得移动空间信息服务成为数字城市和数字地球的重要内容,而各种基于定位导航的嵌入式地理信息系统(geographic information system,GIS)也逐步成为这类信息服务的主要方式.分析了现代移动空间信息服务的特征,采用层次式模块化的方法,介绍了基于GIS的可移植抽象层、多元数据存储模型、电子地图显示引擎和高性能应用服务引擎等关键模块的设计,设计了可移植的嵌入式GIS平台,为通用的移动空间信息服务移动端的应用开发提供了一个切实可行的方案.   相似文献   

微博签到数据的时空热点挖掘——以北京为例     

徐战亚  熊艳  高仁刚 《测绘工程》2018,(5):10-16

对社交媒体位置服务大数据进行时空数据挖掘能为城市规划、商业决策、用户行为分析等应用提供决策依据。基于新浪微博签到点数据,应用Knox指数进行时空交互性检验,确定合适的时空分析尺度,并利用时空重排扫描统计方法分别在短时间尺度(时)和长时间尺度(天)下挖掘时空热点。结果表明:短时间尺度(时)和长时间尺度(天)的签到点都具有随着空间距离的增大,时空交互性逐渐增强的趋势;短时间尺度下的时空热点区域主要分布在主城区,覆盖半径集中在2~6km、时间集中在11:00—17:00,热点持续时长约为3~5h;长时间尺度下的时空热点主要集中在主城区,少量均匀分布在城外,覆盖半径集中在5~6km,时间集中在2016-02-07—2016-02-13,热点持续时长约为3~6d。  相似文献   

机载LiDAR点云数据降维与分类的随机森林方法     

熊艳  高仁强  徐战亚 《测绘学报》2018,47(4):508-518

探索自动化的激光点云分类方法对于三维建模、城市土地分类、DEM制图等应用具有重要作用。考虑到现有的点云分类算法在提取依赖邻域结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂,并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题,本文提出了基于随机森林的机载LiDAR点云数据降维与分类方法。在分析点云数据的高程、回波、强度等属性特征的基础上,提取归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特征及强度特征6大类特征参数,并构建多尺度特征参数,运用随机森林的特征选择算法对分类特征集进行优化,然后进行点云分类。试验结果表明,基于随机森林的特征选择方法可以有效地降低特征维度,并且使得总体分类精度达到94.3%（Kappa系数为0.922）,相比于使用全部特征分类和SVM分类方法而言,该方法的总体分类精度均有一定程度的提高;特征的重要性度量结果表明,归一化高度特征在点云分类中所起的作用最大。  相似文献