多策略中文地址匹配方法

地址匹配是地理编码过程中一个关键环节,是实现数据空间化的关键技术之一。针对当前中文地址匹配方法的精确率、匹配率和时间开销不能兼顾的问题,本文提出了一种多策略中文地址匹配方法。通过建立轻量级的词典进行中文地址分词,同时构建多叉树存储分词后的地址数据,匹配过程中结合模糊匹配和层级回溯匹配共同完成地址匹配工作,最终基于真实数据进行了试验。试验结果表明,该方法在匹配率、精确率和时间开销3个指标上较当前其他匹配方法表现得更加均衡。

基于VSM和LDA模型相结合的新闻文本分类研究

针对传统KNN算法在处理新闻分类时仅仅考虑文字层面上的相似性,而未涉及语义层面,本文提出了一种基于VSM和LDA模型相融合的新闻分类算法。首先,在深入研究VSM和LDA模型的基础上,对新闻文档进行VSM和LDA主题建模,结合LDA模型与VSM模型计算文档之间的相似度;其次,以复合相似度运用到基于相似度加权表决的KNN算法对新闻报道集合进行分类。实验验证了改进后的相似度计算方法的有效性,实验结果表明改进后的KNN算法与传统算法相比,具有较好的效果。

长株潭城市群植被指数动态变化及城市扩展对其影响分析

快速城市化进程使得地表覆被发生显著变化,极大地改变了原始植被生长环境。文章采用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)植被指数产品、MDSP-OLS(Defense Meteorological Satellite Program-Operational Linescan System)城市夜间灯光时间序列等数据,利用趋势分析等方法,分析了长株潭城市群植被生长时空动态变化特征、城市群扩张对植被动态变化的影响。研究结果表明:2001—2017年,研究区植被覆盖情况良好,NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)多年平均值在0.4~0.6之间,整体上植被生长向良好态势发展;研究区NDVI呈缓慢上升趋势,并具有两个明显阶段:2001—2009年呈波动上升趋势,2010—2017年呈显著线性上升趋势;受城市群扩张影响,长沙、株洲、湘潭3个城市周边区域NDVI变化呈显著下降趋势,但下降速率较为缓慢;MDSPOLS城市夜间灯光序列数据变化趋势可有效指示长株潭城市群城市扩张过程;长株潭城市群在城市扩张过程中城市绿化、生态环境得到较好的保护和发展,87.46%城市扩张区域NDVI保持较低水平的显著性上升趋势,仅有7.13%城市扩张区域NDVI呈显著性下降趋势。

湖南省不同云状态的时空特征分析

云的存在使得遥感对地观测地表信息受损或缺失,特定区域的云状态时空分布特征有助于提升遥感数据云噪声去除的针对性和准确性。本文采用2001-2017年湖南省MOD09A1地表反射率产品像素级产品质量数据集,逐像素解析并提取云状态信息,利用地统计学方法和空间分析方法等,从云状态空间分布概率、云状态季节分布概率、云状态持续时长和云干扰率4个方面分析了湖南省晴朗无云、云污染和云混合3种云状态时空分布特征。研究结果表明:①湖南省整体受云影响较为严重,不同云状态空间分布呈现较为明显的差异性,云污染状态主要分布在湘西、湘南山区,云混合状态主要分布在湘北、湘中、湘南连接的地势相对平缓的平原、丘陵地区;②云污染状态在云影响中起主导作用,其主要分布在1-2月、11-12月以及5月下旬-7月上旬之间,云混合状态平均出现概率全年维持在10%左右,在6-10月增加至18%左右;③云状态持续时长为8、16 d是受云影响的主要情形;④随着合成窗口的增加,云干扰率迅速下降,采用月合成(4期)后,可以忽略云的影响;⑤云状态数据经主成分变换后,前2个主分量可表征不同云状态空间分布模式,全省可划分为4个具有显著云状态特征的区域;⑥不同云状态与高程变化具有显著的关系模型,除云污染状态外,均与高程呈负相关关系。本研究可为湖南省遥感数据选择、云去除方法选择、植被指数时间序列重构等提供技术支撑。