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1.
面向数字孪生城市的智能化全息测绘   总被引:2,自引:0,他引:2  
以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球,数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系,数字孪生技术应运而生。随着物联网技术(IOT)的发展,数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来,深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求,在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作,从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述,重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系,以及在社会各领域的应用成果。  相似文献   
2.
宗会明  吕瑞辉 《地理科学》2020,40(5):760-767
采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明:基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现“两主多中心”的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。  相似文献   
3.
刘骁啸  吴康 《地理科学进展》2020,39(12):1972-1984
非首都功能疏解作为京津冀协同发展战略的核心,对解决北京大城市病、实现京津冀可持续发展具有重要意义。论文构建了一个“四位一体”的产业投资网络演化分析框架,以京津冀中部核心区为研究对象,利用工商企业投资大数据测度了非首都功能的3类重点行业在2010、2014、2018年的资本流动特征,并从“节点—路径—格局”3个层面分析了功能疏解背景下产业投资网络演化过程。研究结果表明,非首都功能疏解背景下,北京市各行业对外投资增强,投资集聚中心逐渐向外围转移,但不同行业演化格局存在差异。制造业呈现由邻近扩散向等级扩散转变的演化路径,并向着多中心格局发展;批发零售业在资本净流动层面显示出扩散特征,在骨干路径层面呈现集聚现象,分布格局由北京单极放射状向京津双核联动演化;交通运输仓储和物流业向郊区物流园区所在地集聚,但网络整体发育滞后。研究结果能够为科学认识首都功能疏解情况、了解中部核心区产业结构及产业发展的变动态势提供参考。  相似文献   
4.
ABSTRACT

Pedestrian networks play an important role in various applications, such as pedestrian navigation services and mobility modeling. This paper presents a novel method to extract pedestrian networks from crowdsourced tracking data based on a two-layer framework. This framework includes a walking pattern classification layer and a pedestrian network generation layer. In the first layer, we propose a multi-scale fractal dimension (MFD) algorithm in order to recognize the two different types of walking patterns: walking with a clear destination (WCD) or walking without a clear destination (WOCD). In the second layer, we generate the pedestrian network by combining the pedestrian regions and pedestrian paths. The pedestrian regions are extracted based on a modified connected component analysis (CCA) algorithm from the WOCD traces. We generate the pedestrian paths using a kernel density estimation (KDE)-based point clustering algorithm from the WCD traces. The pedestrian network generation results using two actual crowdsourced datasets show that the proposed method has good performance in both geometrical correctness and topological correctness.  相似文献   
5.
地震-重力联合反演可以降低多解性,针对大勘探范围内岩石波速-密度关系存在较大散布的问题,引入交叉梯度结构约束构建统一的目标函数是一种有效的解决方案。利用台湾海峡南部HX-13测线进行验证:由于火成岩侵入体的存在,部分区域难以拾取可靠的地震初至,常规的走时反演无法准确恢复基底面的形态。搜集研究区的船测重力资料,根据地震地质条件和数据特点设置合适的反演参数,实现基于物性和结构双重约束的重力-地震联合反演。由对反演结果的分析和解释可以看出,该方法可在很大程度上弥补地震数据不完备的缺陷,使反演过程稳定,并提高模型的可靠性。  相似文献   
6.
采用“三小三高二绝招”的工作方法,通过静校正、多域多方法联合噪音衰减和精细的速度分析获得较高分辨率的地震时间剖面,揭示苏码头断裂的展布位置、构造形态及变形样式等。结果表明,区域构造以冲起式为主,在反冲断层与逆冲断层之间形成冲起构造或逆冲三角构造,在地震剖面上有明显的楔状特征。通过地震测线的断层走向以NE为主,倾向以SE为主,部分断层倾向为NW。  相似文献   
7.
利用GLAS激光测高数据评估DSM产品质量及精度优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种利用卫星激光测高数据直接优化提升数字表面模型(DSM)产品精度的方法。选取境外中亚地区的资源三号DSM开展试验,通过采用多准则约束方法提取激光高程控制点,分别利用偏度、中值、线性、二次多项式等进行DSM误差修正,发现4种模型均能有效消除DSM系统误差,其中基于二次多项式的方法更适用于平地和丘陵地貌,线性模型更适用于高山地貌。试验验证了采用卫星激光测高数据优化境外DSM技术流程的可行性,最终可提高DSM的绝对高程精度。  相似文献   
8.
基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷,本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明,基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021,与线性回归和BP神经网络算法相比,与实测数据吻合度更高,可有效提高土壤湿度反演精度,证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   
9.
以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。  相似文献   
10.
Accurate simulations and predictions of urban expansion are critical to manage urbanization and explicitly address the spatiotemporal trends and distributions of urban expansion. Cellular Automata integrated Markov Chain (CA-MC) is one of the most frequently used models for this purpose. However, the urban suitability index (USI) map produced from the conventional CA-MC is either affected by human bias or cannot accurately reflect the possible nonlinear relations between driving factors and urban expansion. To overcome these limitations, a machine learning model (Artificial Neural Network, ANN) was integrated with CA-MC instead of the commonly used Analytical Hierarchy Process (AHP) and Logistic Regression (LR) CA-MC models. The ANN was optimized to create the USI map and then integrated with CA-MC to spatially allocate urban expansion cells. The validated results of kappa and fuzzy kappa simulation indicate that ANN-CA-MC outperformed other variously coupled CA-MC modelling approaches. Based on the ANN-CA-MC model, the urban area in South Auckland is predicted to expand to 1340.55 ha in 2026 at the expense of non-urban areas, mostly grassland and open-bare land. Most of the future expansion will take place within the planned new urban growth zone.  相似文献   
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