检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2025年第1期27卷 60-82页

作者：王培晓张恒才张岩程诗奋张彤陆锋中国科学院地理科学与资源研究所地理信息科学与技术全国重点实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 香港中文大学太空与地球信息科学研究所中国香港999077 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 政务大数据应用省部共建协同创新中心福州350003

【意义】预测是地理空间人工智能(Geospatial Artificaial Intelligence,GeoAI)重要研究方向,也是测绘地理信息技术与人工智能技术深度融合、智能化创新的关键,支撑空间智能技术走向广域多样化应用场景落地应用。【进展】本文回顾了地... 详细信息

【意义】预测是地理空间人工智能(Geospatial Artificaial Intelligence,GeoAI)重要研究方向,也是测绘地理信息技术与人工智能技术深度融合、智能化创新的关键,支撑空间智能技术走向广域多样化应用场景落地应用。【进展】本文回顾了地理空间智能预测的技术发展历史,综述了基于统计学习、深度学习及生成式大模型的智能预测模型,阐述了智能预测模型中的时空依赖关系嵌入机制,解耦了时间关系建模、空间关系建模及时空关系建模等通用计算算子。【挑战与展望】本文总结归纳了智能预测模型在标注数据稀疏、可解释性缺失、泛化能力匮乏、模型压缩轻量化及模型高可靠性不足等挑战,思考并提出了地理空间智能预测技术未来4个发展趋势与研究方向:耦合多算子的可配置通用空间智能预测平台、融合多模态知识的生成式预测模型、先验指导的深度学习智能预测模型,以及地理空间智能预测模型拓展地球系统深度预测应用领域。

关键词：地理空间人工智能时空预测时空建模深度学习生成模型

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福建省城市综合联系网络特征演化研究

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浙江大学学报（理学版） 2023年第2期50卷 225-235,260页

作者：魏婧卉吴升福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350003 政务大数据应用省部共建协同创新中心福建福州350003

城市网络已成为一种重要的区域空间组织模式,优化区域空间结构对推动城市高质量发展具有重要意义。首先,以福建省9个设区市为研究对象,基于服务流、信息流、物流和知识流构建了城市综合联系网络,采用社会网络分析等方法,分析了2011,2014... 详细信息

城市网络已成为一种重要的区域空间组织模式,优化区域空间结构对推动城市高质量发展具有重要意义。首先,以福建省9个设区市为研究对象,基于服务流、信息流、物流和知识流构建了城市综合联系网络,采用社会网络分析等方法,分析了2011,2014,2017,2019年福建省城市综合联系网络的空间格局演化及结构特征演化。结果表明,福建省城市综合联系网络基本形成“福厦双核、沿海一带”的组织模式,“闽西南密、闽东北疏,海陆联系较弱”的空间格局未发生显著变化,不均衡特征明显,但极化特征有所缓解。其次,从福建省“十四五”规划“两极两带三轴”空间开发战略格局的视角分析了城市综合网络特征及其影响因素。结果表明,福州都市圈极化特征较明显,厦、漳、泉都市圈较均衡;沿海城镇发展带联系较强但不均衡,山区绿色发展带联系强度较弱但增长迅速;南部发展轴、北部发展轴、中部发展轴联系强度依次递减;经济发展水平、交通可达性、市场活力、文化相似性、产业互补性是主要影响因素。最后,对“十四五”时期福建省城市综合联系网络特征演化进行了展望。

关键词：城市网络空间结构协同发展区福建省“十四五”规划

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单窗算法在福建毗邻海域海表温度反演的适用性分析

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遥感技术与应用 2017年第4期32卷 773-779页

作者：陈雪娇陈芸芝福建省空间信息工程研究中心福建福州350002 海西政务大数据应用协同创新中心福建福州350002

基于2013~2014年春夏秋冬4个时相的HJ-1B热红外遥感影像,采用覃志豪单窗算法反演海表温度。利用实测海表温度数据作为反演结果的对比验证,结果表明:平均绝对误差为0.86℃,相关系数R^2为0.971 5。并对水汽含量和大气温度的不确定性,对反... 详细信息

基于2013~2014年春夏秋冬4个时相的HJ-1B热红外遥感影像,采用覃志豪单窗算法反演海表温度。利用实测海表温度数据作为反演结果的对比验证,结果表明:平均绝对误差为0.86℃,相关系数R^2为0.971 5。并对水汽含量和大气温度的不确定性,对反演结果产生不同程度的影响进行分析,结果表明水汽含量误差范围在-2~0g/cm^2之间,气温变化量在-2℃~2℃之间,所产生的海表温度误差在5%以内,依然可以达到较高的反演精度;冬季水汽含量的敏感性比夏季高,而大气温度在夏季的敏感性却比冬季高。因此,单窗算法在福建毗邻海域海表温度反演具有较好的适用性,对福建毗邻海域的海洋环境监测具有重要意义。

关键词：海表温度单窗算法敏感性分析精度

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基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法

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地球信息科学学报 2022年第1期24卷 114-126页

作者：林筱妍吴升福州大学数字中国研究院(福建) 福州350003 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350003 政务大数据应用协同创新中心福州350003

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对... 详细信息

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风"黑格比"为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。

关键词：台风情感分析话题识别网络舆情文本聚类语义规则情感词典词向量

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基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

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地球信息科学学报 2019年第5期21卷 654-662页

作者：王森援蔡国榕王宗跃吴云东集美大学理学院厦门361021 集美大学计算机工程学院厦门361021 福建省海西政务大数据应用协同创新中心福州350003

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建... 详细信息

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。

关键词：单体建筑物三维重建点云表面拟合加权约束正则集 Lidar点云无人机

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基于时空热点分析的城市交通违法行为特征识别方法

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地球信息科学学报 2022年第7期24卷 1312-1325页

作者：赵志远黄永刚吴升邬群勇汪艳霞福州大学数字中国研究院(福建) 福州350003 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350003 海西政务大数据应用协同创新中心福州350002 福州市勘测院有限公司福州350108

交通违法行为是引发交通事故的重要原因,然而现有研究主要关注交通违法行为的整体特征,缺少面向交通违法治理需求的分析框架。本文基于时空热点分析方法,提出从热点区域时间分布特征和典型时段热点区域空间分布特征两个角度识别交通违... 详细信息

交通违法行为是引发交通事故的重要原因,然而现有研究主要关注交通违法行为的整体特征,缺少面向交通违法治理需求的分析框架。本文基于时空热点分析方法,提出从热点区域时间分布特征和典型时段热点区域空间分布特征两个角度识别交通违法行为特征的分析框架,分别用于支撑局部交通违法热点以及全局违法模式的原因分析和精准治理。基于该方法对福州市的机动车和非机动车(含行人)违法行为特征进行了识别分析,结果表明:机动车和非机动车违法行为在时间维度均呈现出9:00和16:00一日双峰特征,在空间维度呈现出“一片区、多热点”的聚集分布特征。二者也存在明显差异,具体表现为:(1)在时间维度,非机动车违法行为呈现出更大的变化幅度,高峰时段与中午低谷时段、工作日与周末的违法行为数量差异均明显高于机动车;(2)在空间维度,机动车违法行为在商业中心、医院等重要场所和交通枢纽呈现出聚集特征,分布范围更广,而非机动车违法行为则主要在人流量大且人车混行严重的城市中心路口区域呈现聚集特征;(3)不同违法热点地区产生的原因存在差异,需要有针对性制定治理措施。上述发现表明了本文方法能够全面快速识别交通违法行为特征,可以帮助指导城市交通违法行为动态监测分析系统建设,为持续优化城市交通现场执法警力动态分配以及交通违法行为精准治理提供决策支持。

关键词：交通违法时空热点分析尺度效应非机动车违法行为机动车违法行为空间异常聚集数据挖掘福州市

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基于地理流空间的巡游车与网约车人群出行模式研究

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地球信息科学学报 2023年第4期25卷 726-740页

作者：王鹏洲赵志远姚伟吴升汪艳霞方莉娜邬群勇福州大学数字中国研究院(福建) 福州350003 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350003 海西政务大数据应用协同创新中心福州350002 福州市勘测院有限公司福州350108

城市出租汽车是居民出行的重要方式之一,地理流空间理论为发掘人群出行特征,优化车辆运营效率提供了新视角。本文利用厦门市出租汽车轨迹数据,采用地理流空间分析理论,对人群出行的整体随机性质进行了分析,基于流相似性度量识别并分析... 详细信息

城市出租汽车是居民出行的重要方式之一,地理流空间理论为发掘人群出行特征,优化车辆运营效率提供了新视角。本文利用厦门市出租汽车轨迹数据,采用地理流空间分析理论,对人群出行的整体随机性质进行了分析,基于流相似性度量识别并分析了丛集、汇聚、发散和社区4种典型模式及混合模式的空间分布特征,对比了基于巡游车和网约车2种车辆的人群出行模式。结果表明流空间理论能够系统性发现人群出行典型模式及混合模式,主要体现在:①基于2类车辆的人群出行流在空间中呈现出显著的非随机特征;②巡游车和网约车的典型模式在空间分布上有明显差别,网约车的有关模式分布范围更广,在厦门岛外各区中心及岛内东部软件园等区域附近较为突出,且网约车由于其订单由用户需求驱动,更容易发现潜在的高出行需求区域,同时出行结构更容易形成社区模式,而巡游车主要分布在传统岛内知名城市地标附近;③同一区域内巡游车和网约车出行混合模式普遍存在,约占典型模式的四分之一左右,而且不同类型车辆的主要混合模式存在差异,综合考虑混合模式能够提高城市公共设施规划的精确性和科学性。本文结果可以为车辆调度优化和城市交通规划提供支持,也表明地理流空间理论能够更有效揭示地理流对象的空间模式特征。

关键词：地理流空间流聚类出行流模式出租车网约车人类移动性轨迹数据混合流模式

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室内用户语义位置预测研究

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地球信息科学学报 2018年第12期20卷 1689-1698页

作者：王培晓王海波傅梦颖吴升福州大学福建省空间信息工程研究中心福州350002 海西政务大数据应用协同创新中心福州350002 湖北工业大学经济与管理学院武汉430068

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏... 详细信息

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting,ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。

关键词： LSTM模型 ST-AGNES算法吸引度规则室内轨迹位置预测

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基于网络文本迁移学习的旅游知识图谱构建

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武汉大学学报（信息科学版） 2022年第12期47卷 1191-1200,1219,F0002页

作者：高嘉良陆锋彭澎徐阳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 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 政务大数据应用省部共建协同创新中心福建福州350003 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心江苏南京210023

在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低,难以利用,由此,提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先,基于行业规范定义... 详细信息

在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低,难以利用,由此,提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先,基于行业规范定义了旅游景点特征体系,建立了以旅游景点为核心的旅游知识图谱,支持景点语义特征的全方位刻画;然后,通过迁移学习方法将预训练语言模型改造为定制化知识抽取器,从网络文本中获取知识三元组,并融合游客足迹、兴趣点语义等信息将分散的相关信息整合为系统性的旅游景点知识图谱。知识抽取实验结果表明,相较于常用的LDA(latent Dirichlet allocation)模型,定制化知识抽取器获取的景点语义知识,其精度与完整性分别提升了50.7%和670%。所构建的旅游景点知识图谱可全面表达现实中的旅游场景,支撑不同尺度下游客行为与市场需求的深入解析,为旅游目的地可持续发展规划提供决策支持。

关键词：知识图谱旅游管理网络文本挖掘迁移学习

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基于波段比模型的地形调节植被指数组合算法构建与验证

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农业工程学报 2017年第5期33卷 156-161页

作者：江洪何国金黄海明曹小杰汪小钦张兆明福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室海西政务大数据应用协同创新中心福州350002 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094

为消除山区植被遥感监测中的地形影响,该文根据山区主要地物波谱曲线特征和波段比模型等基本原理,构建地形调节植被指数(topography-adjusted vegetation index,TAVI)组合算法。首先,提出TAVI研究思路。其次,利用山区Landsat8多光谱遥... 详细信息

为消除山区植被遥感监测中的地形影响,该文根据山区主要地物波谱曲线特征和波段比模型等基本原理,构建地形调节植被指数(topography-adjusted vegetation index,TAVI)组合算法。首先,提出TAVI研究思路。其次,利用山区Landsat8多光谱遥感影像分析山区主要地物波谱曲线特征,阐释TAVI光谱原理。接着,用红光波段数据构建新的阴影植被指数(shady vegetation index,SVI),并优选比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)与SVI形成TAVI组合算法,再结合地形调节因子"极值优化"算法计算TAVI结果。最后,采用目视比较、统计分析和差值分析证明TAVI组合算法达到经大气加地形校正后遥感影像计算的NDVI的削减地形影响的效果,其与太阳入射角余弦值一元线性回归方程斜率降至0.035,相关系数降至0.075。TAVI组合算法可应用于山区植被信息和有关参数的遥感监测与估算。

关键词：地形植被光谱分析地形影响植被指数组合算法

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