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移动轨迹聚类方法研究综述 总被引：6，自引：2，他引：4
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
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利用台湾桃园（TWTF）站气象数据和对流层延迟数据开展可降水量和对流层延迟序列的相关性分析,显示两者存在显著正相关特性。利用回归分析建立季节和全年转换模型,并利用各季节降水和无降水期间的数据对模型进行检验。结果显示,各季节GNSS可降水量与线性回归可降水量的RMS值小于1.5 mm,最大误差不超过3.3 mm,满足GNSS气象学的基本要求。 相似文献
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西双版纳土地利用时空分形特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文以西双版纳为研究区域，通过解译2009、2014、2018年3期遥感影像，提取土地利用数据，利用转移矩阵和分形理论，定量分析不同时期土地利用空间结构的复杂性、稳定性及变化规律。研究结果表明：该地区近十年居民点和橡胶园面积有所增加，林地面积相应减少；其中居民点主要由橡胶园和耕地转化而来，橡胶园主要由旱地和林地转化而来；林地主要转化为灌木和橡胶园；根据分形理论中分维数及稳定性指数得出，居民点的空间结构最为规则，空间分布最为稳定，林地、橡胶园的空间结构较为简单，旱地内部镶嵌结构复杂，边缘粗糙，分布规律趋向于随机。 相似文献
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天津滨海新区土地利用变化及驱动因子分析 总被引：1，自引：0，他引：1
随着全球变化研究的深入,人们逐渐认识到人类活动所导致的土地利用/土地覆盖变化(Land Use and Cover Change)最终会反过来影响到人类自身的生存和发展。因此,土地利用与土地覆盖变化成为全球变化研究的热点问题。本文以天津滨海新区为研究区域,使用ENVI软件通过面向对象解译的方法分别对2005、2010、2014年的遥感图像进行处理,得到3期的解译数据;然后,运用土地利用动态度及土地利用转移矩阵的方法对土地利用的面积变化情况进行分析;最终得出结论:该区域土地利用类型面积变化以建筑用地、未利用地的大幅增加及水域的锐减为主。2005~2014年9年间建筑用地和未利用地面积增加量分别为13 638.15 hm~2、6 926.94 hm~2;植被和盐田的面积都是减少的,而植被减少的面积最多,减少的面积量为10 673.28 hm~2。同时,本文进一步分析了经济、人口、政策驱动因子对该区域土地利用变化的影响。 相似文献
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