一种基于众源地名数据构建全球中外文地名数据资源建设方法

面向全球地理信息资源建设,本文以众源地名数据为基础,研究了基于众源地名数据建设全球中外文地名信息的生产工艺和流程,并对数据分析、数据预处理、分类分级、融合匹配、密度控制、错误修正、多语言地名翻译和质量检查等关键环节和技术进行了研究和探讨。初步建立了全球地名数据资源快速、规模化生产工艺,介绍了依托该工艺生产建设的全球地名数据成果和应用情况,为全球地名数据资源的标准化建设提供借鉴和参考。

基于众源数据集的辽宁省地震应急基础数据更新方法

地震应急基础数据是地震应急指挥系统的核心,其可靠性和时效性是衡量地震应急基础数据库价值的重要标准。对辽宁省地震应急基础数据进行坐标转换、坐标纠偏、标准化处理及精细化分类处理,在此基础上建立一套适应数据采集与建库的质量控制体系;针对其地震应急基础数据更新过程存在的数据更新不及时问题,通过OpenStreetMap公开数据集更新补充地震应急基础数据库,能够节省数据库管理人员的时间与精力,提高工作质量与工作效率,从而达到提升应急处置能力的目的。

众包时空数据驱动的城市地理信息推测综述

对地理信息的准确掌握是城市中各种智能决策得以实现的基础.传统地理信息收集主要靠人工测绘、人工巡检或固定传感器感知,设备、人力成本高昂.近年来,随着移动互联网的发展,泛在的移动群体在城市中产生了海量的时空数据,他们有意或无意间成为城市的传感器,使研究人员有机会利用众包的思路基于此类数据推测城市地理信息.基于众包时空数据推测城市地理信息具有成本低、空间覆盖广、更新及时等优点.但其具有严重的数据质量问题,对城市地理信息推测带来了巨大挑战.本文综述了根据轨迹、基于位置的社交网络、街景等众包时空数据,推测城市中以路段、兴趣点、兴趣面为代表的地理实体的位置和属性的方法.本文给出了众包时空数据和地理实体的定义,详细比较了众包时空数据驱动的推测方法与传统方法的优劣,说明了研究问题和挑战,然后讨论了地图匹配、名称提取、位置发现和统计属性推测四个研究问题的研究进展,最后展望了该领域未来的研究方向.

基于CSGD的排放清单处理工具研究

CSGD (crowd sourcing geographic data,众源地理数据)是通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理空间数据,具有易获取、时效性好、准确性高等特点,在排放清单时空分配方面具有应用潜力.然而,现有排放清单处理工具不支持CSGD数据直接输入且难以满足排放清单空间分配和空气质量模式所需清单格式,因此,亟待开发一套可以拓展该类数据在排放清单领域应用的工具.以CSGD中的POI (城市设施兴趣点)数据为主要研究对象,基于QGIS平台、C++语言及Python语言,开发了在Windows系统下的ISAT (inventory spatial allocate tool,排放清单空间分配工具)工具及在Windows或Linux系统下的ISAT. M工具.结果表明:ISAT工具以POI数据为基础制作出的空间分配结果与排放源排放强度的空间分布特征的一致性较好;ISAT.M工具输出的inline清单可以作为CMAQ空气质量模式及其DDM敏感性分析模块的输入文件并开展模拟,通过与SMOKE模型的关闭源法模拟结果对比发现,二者在数据及空间分布上呈较好的一致性.研究显示,CSGD数据应用于排放清单空间分配可较好地反映排放源空间分布特征,同时由于此类数据存在信息冗杂、近郊区数据缺失等问题,在应用过程中应注意数据清洗及数据种类的选取工作.

志愿者信誉度与目标可信度试验分析

为了探索和了解不同地区及不同目标要素类型对志愿者信誉度与目标可信度计算的适用情况,本文采用来自不同大洲、不同地区OpenStreetMap真实历史数据中的线和面对象分别进行实验,以分析志愿者信誉度与目标可信度作为对VGI质量评价的一种方法,是否局限于仅对线或面目标单种要素的质量评价适用,同时,验证它们对于来自不同地区的数据是否具有有效性和可行性。试验结果表明,利用来自各大洲不同地区的OpenStreetMap真实历史数据,提取其中的线、面要素一起作为对象,利用志愿者信誉度与目标可信度计算模型对其进行质量评价时,志愿者信誉度和目标可信度计算结果与要素质量的好坏整体上都呈正相关关系。

利用位置签到数据探索城市热点与商圈

为及时、准确探测城市热点和客观高效分析商圈,提出一种基于社交网络众源位置签到数据的城市热点探测与商圈挖掘方法。针对大数据量、离散的位置签到数据存储和聚类分析效率问题,提出基于离散点栅格化签到数据预处理模型。对位置签到数据进行了空间自相关检验,表明其具有显著的空间聚类特征。提出基于位置签到数据探索性空间分析热点聚类方法,选取商业因素进行地理分布度量以获取商圈信息。以武汉市为例,对街旁网(www.jiepang.com)截至2011-09-30位置签到数据进行城市热点探测与商圈挖掘试验。结果表明,基于位置签到数据挖掘的武汉市商圈分布与城市规划商圈具有强相关性,可用于城市社会经济发展预测与区域经济规划。

众源地理数据处理与分析方法探讨

众源地理数据是由大量非专业人员志愿获取并通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理数据,是有别于传统测绘产品的一种新型地理空间数据。分析和研究了众源地理数据的概念与特点;介绍了众源地理数据的来源和获取方法;讨论了众源地理数据处理与分析的关键技术,包括众源地理数据的质量评价方法,众源地理数据的信息提取与更新方法,众源地理数据的分析与挖掘方法等;指出了众源地理数据处理与分析的研究趋势和发展方向。

面向众源开放街道地图空间数据的质量评价方法

为了解决来自非专业用户协同编辑的众源地理空间数据质量问题,提出了一种众源地理空间数据质量评价技术框架。针对众源开放街道地图(open street map,OSM)数据特点,选取数据完整性、属性信息准确性和定位精度三方面质量要素,提出了面向众源开放街道地图(OSM)空间数据的质量模型和计算方法。

资源环境数据生成的大数据方法

资源环境监测是实现人类可持续发展目标的保障,地面调查和遥感监测是资源环境监测的重要手段。智能手机的普及以及其衍生的众源地理数据给资源环境地面调查提供了新的方式和途径;云端资源环境数据产品的指数级增长,大幅提高了数据的透明度和置信度。众源地理数据和云端资源环境数据产品的云端专业服务的蓬勃发展,将使现有的资源环境数据获取途径、管理方式以及分析方法被更加高效的大数据方法所替代;公众的参与,实现了公众对资源环境监测与管理的参与;契合了资源环境服务于全人类共同利益与福祉的本源,同时避免了业务数据调查过程中的投入过大、不确定性高的弊端。

利用泰森多边形的点实体匹配算法

针对众源地理数据中的同名点实体之间存在距离、方向等非一致性偏差,导致匹配困难的问题,该文提出了基于泰森多边形的点实体匹配算法。利用相匹配的点实体数据集其对应的泰森多边形具有较高的对应关系这一特点,将不确定的点与点之间的匹配转化为匹配度更高的对应泰森多边形的匹配。首先统计出被彼此泰森多边形包含的点对,根据点对的距离概率分布,计算出距离阈值作为确认同名实体的条件之一;然后将泰森多边形的位置及形状相似性作为匹配条件二;最后将相似度最高的实体确认为同名实体。通过实验与现有的几种点实体匹配算法进行了比较,结果表明,该算法具有较高的查全率和查准率,且普适性强。

基于众源地理数据的居住环境空间分异研究——以武汉市为例

以网络爬虫获取的房屋众源地理数据为基础,以居住小区为研究单元,结合绿化率、容积率和物业费3项指标对各居住小区内部环境进行评价,利用GIS技术结合多组群分异指数D(m)和空间修正多组群分异指数SD(m)模型,研究武汉市的居住环境空间分异情况。结果表明,武汉市居住环境评分在小区尺度上呈现出较强的自相关性,且高值聚类区主要分布在非城市中心的湖泊周围。城市居住环境的空间分异现象受区域特征、地价、自然条件与生态环境等因素影响,武汉市中心城区、各辖区及3条环线之间的居住环境分异现象均不明显。

利用众源地理数据快速测制大比例尺军事地形图

针对特战实训演练中大比例尺军事地形图数据不足、现势性较差的问题,从特战用图需求出发,基于众源地理数据提出了一种快速、高效、经济、准确的大比例尺军事地形图测制方法。首先,介绍了众源地理数据的概念和特点,研究了众源地理数据的来源和获取方法。然后,在顾及军事地形图与民用地形图之间制图表达的差异后,设计了利用众源地理数据绘制大比例尺军事地形图的工艺流程。最后,基于ArcMap,绘制了某地1∶1万军事地形图并进行实验验证和精度分析。实验结果表明,该方法既可有效提高作业效率,又能满足成图精度要求,可为军事教学训练、指挥员用图决策提供重要参考。