以我国区域为研究对象,分析了OpenStreetMap土地覆被信息的时空特征。结果表明,该数据在我国东北、华北、西北、华中、东南和西南6个地理分区均呈聚集状态分布,且数量表现出明显的差异性,东南区域是土地覆被信息最为集中的区域,该区域...以我国区域为研究对象,分析了OpenStreetMap土地覆被信息的时空特征。结果表明,该数据在我国东北、华北、西北、华中、东南和西南6个地理分区均呈聚集状态分布,且数量表现出明显的差异性,东南区域是土地覆被信息最为集中的区域,该区域仅占研究区域总面积的5%,却集中了土地覆被信息总量的33%;土地覆被信息以人工地表和水体为主,二者之和约占土地覆被信息总量的80%,其次为林地、草地、耕地,裸地数量最小;随着空间分辨率从30 m升尺度至500 m,各种类别的样本数据均随之减少,但林地、草地及耕地的减少速度明显低于人工地表和水体;年际及月季尺度分析表明,除裸地外,其余5种土地覆被类别均呈现较为显著的增加趋势,这说明Open Street Map数据具有稳定的数据来源,具有较好的现势性,可以形成一定的时间序列。该研究为未来大尺度土地覆被遥感产品生产及验证过程中训练、参考数据的选择,特别是人工地表和水体,提供了一定参考,也为土地覆被遥感产品更新完善提供了有效的数据来源。展开更多
随着Web2.0的高速发展,基于用户创建的地理数据共享平台为广大用户提供了丰富的数据源。这种基于用户的自发地理信息(VGI)受到其数据采集、表达等特点的限制,其数据质量严重影响其进一步地应用。以VGI中较成功的案例——Open Street Map...随着Web2.0的高速发展,基于用户创建的地理数据共享平台为广大用户提供了丰富的数据源。这种基于用户的自发地理信息(VGI)受到其数据采集、表达等特点的限制,其数据质量严重影响其进一步地应用。以VGI中较成功的案例——Open Street Map(OSM)为例,对其路网数据质量和应用进行评价。首先从OSM数据的特点出发,给出了数据长度完整性和道路名称属性完整性2个定量质量要素的描述方法;其次选取国内外大、中、小4个城市做为实验区,与Baidu地图、Google地图的路网数据从长度和道路名称属性完整性进行比较、分析;最终通过实验结果表明,与Baidu地图相比,OSM的路网数据完整性和现势性在国内的3个城市整体上相当,但在国外具有较明显的优势,如果对其做进一步的处理,可以作为Baidu地图在海外电子地图的路网数据,进一步提高其应用价值。展开更多
地面站导航电子地图是操作员用来监控无人驾驶装备的唯一平台,也是进行线路规划和自主决策的重要信息源。现有的导航电子地图一般存在价格昂贵、对高程数据支持不足以及依赖互联网等缺陷。本文提出了一种新的基于OpenStreetMap的地面站...地面站导航电子地图是操作员用来监控无人驾驶装备的唯一平台,也是进行线路规划和自主决策的重要信息源。现有的导航电子地图一般存在价格昂贵、对高程数据支持不足以及依赖互联网等缺陷。本文提出了一种新的基于OpenStreetMap的地面站导航电子地图实现方法。首先,利用原始OSM数据搭建地图瓦片服务后台;然后将90 m SRTM高程数据处理成地形阴影和地形颜色渐变栅格文件;针对每个栅格文件,在瓦片服务后台的样式配置文件中添加相应图层并定义其渲染格式;最后,在地面站软件中实现地图客户端模块,向瓦片服务后台请求瓦片,并显示在地面站界面上。利用该方法实现的地面站导航电子地图可以提供0~18个缩放级别的中国范围的数据,显示0~13个缩放级别的立体地形地貌,并且无需互联网支持。本文使用该方法实现了某型无人机的地面站导航电子地图模块,并成功应用该无人机仿真系统。展开更多
A land-use map at the regional scale is a heavy computation task yet is critical to most landowners,researchers,and decision-makers,enabling them to make informed decisions for varying objectives.There are two major d...A land-use map at the regional scale is a heavy computation task yet is critical to most landowners,researchers,and decision-makers,enabling them to make informed decisions for varying objectives.There are two major difficulties in generating land classification maps at the regional scale:the necessity of large data-sets of training points and the expensive computation cost in terms of both money and time.Volunteered Geographic Information opens a new era in mapping and visualizing the physical world by providing an open-access database valuable georeferenced information collected by volunteer citizens.As one of the most well-known VGI initiatives,OpenStreetMap(OSM),contributes not only to road network distribution information but also to the potential for using these data to justify and delineate land patterns.Whereas,most large-scale mapping approaches-including regional and national scales–confuse“land cover”and“land-use”,or build up the land-use database based on modeled land cover data-sets,in this study,we clearly distinguished and differentiated land-use from land cover.By focusing on our prime objective of mapping land-use and management practices,a robust regional land-use mapping approach was developed by integrating OSM data with the earth observation remote sensing imagery.Our novel approach incorporates a vital temporal component to large-scale land-use mapping while effectively eliminating the typically burdensome computation and time/money demands of such work.Furthermore,our novel approach in regional scale land-use mapping produced robust results in our study area:the overall internal accuracy of the classifier was 95.2%and the external accuracy of the classifier was measured at 74.8%.展开更多
文摘以我国区域为研究对象,分析了OpenStreetMap土地覆被信息的时空特征。结果表明,该数据在我国东北、华北、西北、华中、东南和西南6个地理分区均呈聚集状态分布,且数量表现出明显的差异性,东南区域是土地覆被信息最为集中的区域,该区域仅占研究区域总面积的5%,却集中了土地覆被信息总量的33%;土地覆被信息以人工地表和水体为主,二者之和约占土地覆被信息总量的80%,其次为林地、草地、耕地,裸地数量最小;随着空间分辨率从30 m升尺度至500 m,各种类别的样本数据均随之减少,但林地、草地及耕地的减少速度明显低于人工地表和水体;年际及月季尺度分析表明,除裸地外,其余5种土地覆被类别均呈现较为显著的增加趋势,这说明Open Street Map数据具有稳定的数据来源,具有较好的现势性,可以形成一定的时间序列。该研究为未来大尺度土地覆被遥感产品生产及验证过程中训练、参考数据的选择,特别是人工地表和水体,提供了一定参考,也为土地覆被遥感产品更新完善提供了有效的数据来源。
文摘随着Web2.0的高速发展,基于用户创建的地理数据共享平台为广大用户提供了丰富的数据源。这种基于用户的自发地理信息(VGI)受到其数据采集、表达等特点的限制,其数据质量严重影响其进一步地应用。以VGI中较成功的案例——Open Street Map(OSM)为例,对其路网数据质量和应用进行评价。首先从OSM数据的特点出发,给出了数据长度完整性和道路名称属性完整性2个定量质量要素的描述方法;其次选取国内外大、中、小4个城市做为实验区,与Baidu地图、Google地图的路网数据从长度和道路名称属性完整性进行比较、分析;最终通过实验结果表明,与Baidu地图相比,OSM的路网数据完整性和现势性在国内的3个城市整体上相当,但在国外具有较明显的优势,如果对其做进一步的处理,可以作为Baidu地图在海外电子地图的路网数据,进一步提高其应用价值。
文摘地面站导航电子地图是操作员用来监控无人驾驶装备的唯一平台,也是进行线路规划和自主决策的重要信息源。现有的导航电子地图一般存在价格昂贵、对高程数据支持不足以及依赖互联网等缺陷。本文提出了一种新的基于OpenStreetMap的地面站导航电子地图实现方法。首先,利用原始OSM数据搭建地图瓦片服务后台;然后将90 m SRTM高程数据处理成地形阴影和地形颜色渐变栅格文件;针对每个栅格文件,在瓦片服务后台的样式配置文件中添加相应图层并定义其渲染格式;最后,在地面站软件中实现地图客户端模块,向瓦片服务后台请求瓦片,并显示在地面站界面上。利用该方法实现的地面站导航电子地图可以提供0~18个缩放级别的中国范围的数据,显示0~13个缩放级别的立体地形地貌,并且无需互联网支持。本文使用该方法实现了某型无人机的地面站导航电子地图模块,并成功应用该无人机仿真系统。
文摘A land-use map at the regional scale is a heavy computation task yet is critical to most landowners,researchers,and decision-makers,enabling them to make informed decisions for varying objectives.There are two major difficulties in generating land classification maps at the regional scale:the necessity of large data-sets of training points and the expensive computation cost in terms of both money and time.Volunteered Geographic Information opens a new era in mapping and visualizing the physical world by providing an open-access database valuable georeferenced information collected by volunteer citizens.As one of the most well-known VGI initiatives,OpenStreetMap(OSM),contributes not only to road network distribution information but also to the potential for using these data to justify and delineate land patterns.Whereas,most large-scale mapping approaches-including regional and national scales–confuse“land cover”and“land-use”,or build up the land-use database based on modeled land cover data-sets,in this study,we clearly distinguished and differentiated land-use from land cover.By focusing on our prime objective of mapping land-use and management practices,a robust regional land-use mapping approach was developed by integrating OSM data with the earth observation remote sensing imagery.Our novel approach incorporates a vital temporal component to large-scale land-use mapping while effectively eliminating the typically burdensome computation and time/money demands of such work.Furthermore,our novel approach in regional scale land-use mapping produced robust results in our study area:the overall internal accuracy of the classifier was 95.2%and the external accuracy of the classifier was measured at 74.8%.
