检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘学报 2007年第3期36卷 321-328页

作者：谢炯刘仁义刘南陆丽珍中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 浙江大学浙江省GIS重点实验室浙江杭州310028

以对象建模视图和事件模型为基础的自底向上的时空过程表达方法,缺少对地理时空现象的显式定义,在时空因果链的细化表达方面存在不足。本文设计一种时空过程的梯形分级描述框架STP-TRAP,对时空过程进行自顶向下的显式化建模和集成时空... 详细信息

以对象建模视图和事件模型为基础的自底向上的时空过程表达方法,缺少对地理时空现象的显式定义,在时空因果链的细化表达方面存在不足。本文设计一种时空过程的梯形分级描述框架STP-TRAP,对时空过程进行自顶向下的显式化建模和集成时空因果链的分级描述,并在事件模型基础上,通过引入约束关系描述扩展时空因果链的表达模式。土地利用变迁过程建模实例与土地利用管理信息系统的设计和实现证明,该框架对土地利用变迁时空过程表达效果较好,为土地利用变更数据管理提供了新的思路。

关键词：时空过程时空对象事件约束关系土地利用

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空间数据驱动的生态审计

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科学技术与工程 2020年第2期20卷 467-473页

作者：李正荣陈昱蓉张丰刘仁义杜震洪浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室杭州310028

统计数据常作为基础数据参与经济维度、社会维度和生态维度方面的审计,但其不能精确地刻画细粒度区域之间的差异,因此空间对审计结果的影响常被人们忽略。基于空间数据和统计数据,综合考虑区域间自然环境差异,引入生态敏感性和生态系统... 详细信息

统计数据常作为基础数据参与经济维度、社会维度和生态维度方面的审计,但其不能精确地刻画细粒度区域之间的差异,因此空间对审计结果的影响常被人们忽略。基于空间数据和统计数据,综合考虑区域间自然环境差异,引入生态敏感性和生态系统服务价值进行生态效益审计,这是一个新的研究思路。运用GIS技术,在生态敏感性分区的基础上从时空维度把握土地利用和生态系统服务价值的特征及其变化情况。结果表明:高度和极度敏感区域水域生态系统服务价值有大幅增加,轻度敏感区域耕地生态系统服务价值呈现减少的态势,轻度和高度敏感区域未利用地生态系统服务价值保持稳定状态,其他敏感区域生态系统服务价值均有所减少。生态系统服务价值减少使得生态安全呈现不稳定状态。

关键词：生态审计叠加分析生态系统服务价值生态敏感性

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基于随机森林方法反演墨西哥湾海表盐度

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海洋学报 2021年第9期43卷 126-136页

作者：吴芳芳傅智一胡林舒张丰杜震洪刘仁义浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310028 浙江大学地球科学学院浙江杭州310027

盐度是表征物理和生物地球化学过程的重要参数之一,光学遥感可满足较高分辨率的监测需要并避免射频干扰问题,为沿海水域的海表盐度研究提供可行的途径。本文基于MODIS-Aqua的412 nm、443 nm、488 nm、555 nm和667 nm波段的遥感反射率(Rr... 详细信息

盐度是表征物理和生物地球化学过程的重要参数之一,光学遥感可满足较高分辨率的监测需要并避免射频干扰问题,为沿海水域的海表盐度研究提供可行的途径。本文基于MODIS-Aqua的412 nm、443 nm、488 nm、555 nm和667 nm波段的遥感反射率(Rrs412、Rrs443、Rrs488、Rrs555、Rrs667)、海表温度以及实测的海表盐度数据构建随机森林模型,基于模型结果分析墨西哥湾海表盐度时空异质性及海表盐度与影响因子(海表温度和遥感反射率)之间的相关关系。研究结果表明:(1)随机森林模型能较准确地反演墨西哥湾海表盐度,其均方根误差为0.335,决定系数为0.931;(2)湾区海表盐度空间分布呈近岸−河口低、离岸高,环状向内增值的态势,其变化受河流流量、风力以及环流的影响;(3)海表温度与海表盐度存在较强的相关性,海表温度对海表盐度的反演影响显著;(4)海表温度、遥感反射率与海表盐度的相关性呈现空间异质性。

关键词：海表盐度随机森林时空异质性墨西哥湾

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基于几何代数的时空宗地meet计算研究

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浙江大学学报（理学版） 2017年第1期44卷 76-83,111页

作者：王巧燕蒋晓敏张丰杜震洪刘仁义浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310028 浙江大学地球科学学院浙江杭州310027

根据几何代数在地理空间对象建模和多维数据分析应用的特点,研究了共形几何代数交/并(meet/join)算子的含义、构建和应用.利用几何代数多维统一、高维计算适应的优势,设计了基于几何代数meet算子和有向半空间划分理论的时空宗地meet算法... 详细信息

根据几何代数在地理空间对象建模和多维数据分析应用的特点,研究了共形几何代数交/并(meet/join)算子的含义、构建和应用.利用几何代数多维统一、高维计算适应的优势,设计了基于几何代数meet算子和有向半空间划分理论的时空宗地meet算法.从三维地籍和时空数据建模出发,在共形几何代数和时空代数范畴中,给出了三维、四维时空宗地的定义和表达.同时,以宗地数据的拓扑计算为例,将该算法运用于三维时空宗地拓扑计算场景——历史回溯中,取得了良好的效果.该算法的理念同样适用于四维时空宗地的历史回溯meet求解.

关键词：几何代数时空拓扑关系计算 meet算子时空宗地求交

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基于CRBM算法的时间序列预测模型研究

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浙江大学学报（理学版） 2016年第4期43卷 442-451页

作者：周晓莉张丰杜震洪曹敏杰刘仁义浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310028 浙江大学地球科学学院浙江杭州310027

针对受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题,基于CRBM(conditional restricted Boltzmann machines)算法以及信念网络(deep belief network,DBN)模型,构建了一种非线性的CRBM-DBN深度学习模型,并采用高斯分布处理输入特征值和对比散度抽样,用于预测时序数据.实验以浙江省近岸海域赤潮时序数据作为输入特征值,讨论该模型的深度及参数选取,并与经典的深度学习模型RBM、DAE和浅层学习中的BP神经网络进行对比,实验验证CRBM对于赤潮时序数据的预测拟合度要明显优于其他3种模型,该模型可有效用于赤潮类时序数据的趋势性预测.

关键词：受限玻尔兹曼机 CRBM深度建模深度信念网络模型高斯分布

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基于改进的K-means聚类分区均匀化空间学习索引

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浙江大学学报（理学版） 2024年第2期51卷 153-161,195页

作者：傅晨华张丰胡林舒王立君浙江大学地球科学学院浙江杭州310058 浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310058

传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据... 详细信息

传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据序列进行有效的简化分布计算,使其易于拟合。基于此,提出了一种网格混合聚类分区学习索引(grid-ml),用z曲线进行降维,用双层网格结构优化查询策略,用改进的K-means聚类算法进行数据分区,实现数据分布均匀化。对比实验发现,grid-ml构建速度快、存储空间小、查询效率高,较传统空间索引优势显著。

关键词：学习索引 K-means聚类空间填充曲线空间索引

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基于RNN-CNN集成深度学习模型的PM_(2.5)小时浓度预测

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浙江大学学报（理学版） 2019年第3期46卷 370-379页

作者：黄婕张丰杜震洪刘仁义曹晓裴浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310028 浙江大学地理信息科学研究所浙江杭州310027

针对目前大部分PM_(2.5)预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状,以记忆能力较强的循环神经网络(RNN)和特征表达能力较强的卷积神经网络(CNN)为基础,采取Stacking集成策略对两者进行融合,提出了RNN-CNN集成深度学习预测模型。该模... 详细信息

针对目前大部分PM_(2.5)预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状,以记忆能力较强的循环神经网络(RNN)和特征表达能力较强的卷积神经网络(CNN)为基础,采取Stacking集成策略对两者进行融合,提出了RNN-CNN集成深度学习预测模型。该模型不仅充分利用时间轴上的前后关联信息去预测未来的浓度,而且在不同层次上将自动提取的高维时序数据通用特征用于预测,以保证预测结果的稳定性。最后,对集成之前的RNN、CNN和集成之后的RNN-CNN模型,以2016年中国大陆地区1 466个监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证,结果表明,RNN-CNN在PM_(2.5)时间序列预测上的表现明显优于集成之前的RNN和CNN,而且泛化误差更低,在34%站点上的拟合度超过0.97,该模型可用于大范围区域的PM_(2.5)小时浓度预测。

关键词： PM2.5小时浓度预测 RNN CNN 深度学习集成学习

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基于空间自回归神经网络模型的空间插值研究

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浙江大学学报（理学版） 2020年第5期47卷 572-581页

作者：曾金迪张丰吴森森杜震洪刘仁义浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310028 浙江大学地理信息科学研究所浙江杭州310027

基于空间距离计算的空间自相关权重系数是经典空间插值方法的核心,然而由于空间距离与自相关权重之间复杂的非线性关系,反距离权重(IDW)法和克里金(Kriging)法等传统空间插值方法,在求解权重精准解时存在一定的局限性。由此,利用神经网... 详细信息

基于空间距离计算的空间自相关权重系数是经典空间插值方法的核心,然而由于空间距离与自相关权重之间复杂的非线性关系,反距离权重(IDW)法和克里金(Kriging)法等传统空间插值方法,在求解权重精准解时存在一定的局限性。由此,利用神经网络超强的非线性拟合能力,通过融合神经网络与空间自回归方法,建立了空间自回归神经网络(SARNN)模型,实现了空间自相关权重的精准计算并将其应用于空间插值研究。为验证SARNN模型的有效性和可行性,采用两类模拟数据及海洋环境数据进行交叉验证,并与IDW法和Kriging法进行精度对比。实验结果表明,SARNN法显著提升了R2、RMSE、MAE、MAPE等统计指标,插值结果明显优于IDW法和Kriging法;同时,SARNN法在空间插值中对突变数据和极值数据的预测较为准确,改善了传统插值方法空间平滑过渡差,易出现“牛眼”、锯齿现象等问题,显著提高了空间插值结果的准确性与合理性。SARNN法提供了一种空间插值的新思路,具有较为广泛的应用价值。

关键词：空间插值神经网络空间权重

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基于内存数据库的矢量数据存储与空间索引研究

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浙江大学学报（理学版） 2015年第3期42卷 365-370页

作者：戚将辉张丰杜震洪刘仁义浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310028 浙江大学地理信息科学研究所浙江杭州310027

基于传统磁盘数据库的管理系统已能较好地管理土地利用矢量数据,但较大的内外存数据交换开销对系统实时性有一定影响.没有I/O开销的内存数据库将是解决该现状的良好方法.基于内存数据库Redis设计土地利用矢量数据库存储组织,提出点、线... 详细信息

基于传统磁盘数据库的管理系统已能较好地管理土地利用矢量数据,但较大的内外存数据交换开销对系统实时性有一定影响.没有I/O开销的内存数据库将是解决该现状的良好方法.基于内存数据库Redis设计土地利用矢量数据库存储组织,提出点、线、面不同的空间要素空间特征数据的存储结构.采用缓存敏感优化并基于磁盘数据库中的空间索引R+树,提出了一种适合Redis的空间索引.对比实验发现,在数据查询和统计分析速度等方面较基于Oracle 10g的管理系统有较大提升.

关键词：土地利用内存数据库空间索引

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融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

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浙江大学学报（理学版） 2021年第1期48卷 74-83页

作者：傅颖颖张丰杜震洪刘仁义浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室浙江杭州310028 浙江大学地理信息科学研究所浙江杭州310027

PM2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM2.5小时浓度的多步预测,基于“编码器-解码器”的序列-序列预测(Seq2Seq)模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注... 详细信息

PM2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM2.5小时浓度的多步预测,基于“编码器-解码器”的序列-序列预测(Seq2Seq)模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测(GCN_Attention_Seq2Seq)模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCN_Seq2Seq模型进行了对照,以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证,结果表明,Seq2Seq模型和图卷积神经网络(GCN)可对PM2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模,注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减,提升PM2.5小时浓度多步预测的精度。GCN_Attention_Seq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM2.5浓度预测窗口。

关键词： PM2.5小时浓度多步预测图卷积注意力机制深度学习

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