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An analysis of air pollution associated with the 2023 sand and dust storms over China:Aerosol properties and PM_(10) variability

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Geoscience Frontiers 2024年第2期15卷 155-168页

作者： Mikalai Filonchyk Michael P.Peterson Lifeng Zhang haowen yan Faculty of Geomatics Lanzhou Jiaotong UniversityLanzhou 730070China Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring Lanzhou 730070China Department of Geography/Geology University of Nebraska OmahaOmahaNE 68182USA

Every spring,a large part of China is confronted with sand and dust storms(SDS)–mainly originating in the Gobi(including Chinese and Mongolian Gobi)and Taklamakan deserts.In March-April 2023,most of northern,northwestern and northeastern China was struck by three sandstorms that affected an area with more than 500 million people.In this study,aerosol optical,microphysical and radiative properties were studied during these SDS events using an integrated approach that combines satellite,terrestrial and re-analysis data.The results showed that dusty conditions were observed in most areas north of the yangtze River(Chang Jiang)with daily average PM_(10)concentrations exceeding 1000 lg/m^(3) in many cities.VIIRS aerosol optical depth(AOD)at 550 nm during three SDS events exceeded a value of 1 throughout nearly the entire northern part of the country.The AERONET data obtained from the AOE_Baotou site showed a significant increase in total AOD and a corresponding decrease in AE during the SDS.The single scattering albedo(SSA),asymmetry parameter(ASY),real refractive index(RRI)and imaginary refractive index(IRI)values indicate an abundance of scattering coarse-mode particles.Aerosol radiative forcing(ARF)at top of the atmosphere and at the earth’s surface was nearly always negative during the period and ranged from48.5 to+2.7 Wm^(-2)and from180.8 to66.6 Wm^(-2),resulting in high positive ARF values at ATM(from+63.8 to+132.3 Wm^(-2)).Each of these affects the heating of the atmosphere and cooling on the earth’s surface.The atmospheric heating rates ranged from 1.8 to 3.7 K day1.The formation of these SDS mainly resulted from the passage of cold fronts associated with low pressure systems in the Gobi and Taklamakan deserts,creating conditions for dust to rise into the atmosphere and move further downwind.

关键词： Dust storm PM_(10) Aerosol optical depth Radiative forcing VIIRS AERONET

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融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐

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地球信息科学学报 2024年第1期26卷 158-169页

作者：杨军王琛锡闫浩文兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

针对现有微地图(WeMaps)推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征,推荐结果准确率较低的问题,提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先,在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制,让不同特征组合能... 详细信息

针对现有微地图(WeMaps)推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征,推荐结果准确率较低的问题,提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先,在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制,让不同特征组合能够自动获得权重,并通过在多个子空间下进行特征交叉获得了更丰富的特征组合信息。其次,在用户历史行为序列中引入了交叉注意力机制,捕捉与候选地图相关的兴趣点。最后,融合特征交叉和用户行为序列模块的输出,获得了综合多个维度的推荐结果。在公开数据集Criteo和自制微地图(WeMaps)数据集上的对数损失值分别为0.4461、0.3797,受试者操作特征曲线下面积值(Area Under the ROC Curve,AUC)分别为0.8052、0.7883。相较于本文对比实验中的二阶特征交叉模型,损失值分别降低了1.7%、14.2%,AUC值提高了0.8%、0.4%。相较于本文对比实验中的高阶特征交叉模型,损失值平均降低了1.3%、2.6%,AUC值平均提高了0.6%,0.2%。较低的损失值和较高的AUC值说明模型进行预测时具有较高的准确性和较好的分类能力。实验结果表明,本文算法不但能为用户提供更为准确的推荐结果,也能使推荐结果具备良好的可解释性。

关键词：微地图推荐算法特征交叉跳跃连接多头自注意力交叉注意力用户历史行为序列可解释性

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融合知识图谱与协同过滤的微地图推荐

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地球信息科学学报 2024年第4期26卷 967-977页

作者：牛雪磊杨军闫浩文兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

针对推荐系统中数据稀疏问题,传统的协同过滤算法无法捕捉辅助信息之间的相关性,从而降低了推荐的准确性。为此,本文提出融合知识图谱的协同过滤模型(Knowledge Graph Embedding Collaborative Filtering,KGCF),引入知识图谱作为辅助信... 详细信息

针对推荐系统中数据稀疏问题,传统的协同过滤算法无法捕捉辅助信息之间的相关性,从而降低了推荐的准确性。为此,本文提出融合知识图谱的协同过滤模型(Knowledge Graph Embedding Collaborative Filtering,KGCF),引入知识图谱作为辅助信息,利用知识图谱中多源结构性的数据来缓解数据稀疏问题。KGCF模型结合知识图谱的语义信息和协同过滤的偏好信息,能够挖掘出用户和微地图的隐语义交互信息,从而达到“千人千面”的推荐效果。(1)融合知识图谱和协同过滤算法对微地图数据集进行采集训练;(2)通过皮尔逊相关系数计算出用户之间的相似矩阵,并对稀疏的评分矩阵进行隐语义矩阵分解,采用基准(Baseline)得到用户和微地图地名的偏好信息;(3)通过知识图谱将微地图语义信息转化为低维向量,采用余弦相似度计算出微地图地名之间的相似矩阵;(4)将用户和微地图地名结合为一个推荐结果集。通过在微地图数据集上实验,证明了本文提出的KGCF模型能有效解决数据稀疏,可准确为用户推荐感兴趣的微地图。

关键词：知识图谱协同过滤数据稀疏微地图推荐系统结构性数据隐语义

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DP算法自动实现方法:以河流化简为例

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第2期49卷 264-270页

作者：闫浩文张鑫港禄小敏李蓬勃兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心甘肃兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室甘肃兰州730070

曲线化简是自动地图综合的重要内容,但其中广泛应用的DP(Douglas-Peucker)算法却是非自动化的,原因是需要在算法执行之初由人工输入距离阈值ε。为此,首先提出了一个多尺度曲线相似度的计算公式;然后基于该公式,以河流数据为例给出了地... 详细信息

曲线化简是自动地图综合的重要内容,但其中广泛应用的DP(Douglas-Peucker)算法却是非自动化的,原因是需要在算法执行之初由人工输入距离阈值ε。为此,首先提出了一个多尺度曲线相似度的计算公式;然后基于该公式,以河流数据为例给出了地图比例尺与曲线目标相似度的函数关系推导方法和曲线目标相似度与ε的函数关系推导方法,进而得出了ε与比例尺的函数关系;最后实现了DP算法的自动化。实验研究表明,利用提出的自动化DP算法可以获得指定地理区域不同比例尺的水系要素的化简结果,化简结果与经验丰富的制图员的手工化简结果的相似度平均值为0.927,相似度总体表现良好,表明了该方法良好的可靠性和较高的智能化。

关键词：曲线化简地图综合 Douglas-Peucker算法相似度河流数据

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城市内涝场景下的微地图制作方法

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地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1166-1179页

作者：富璇闫浩文王小龙闫晓婧王卓马文骏兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070 兰州大学资源环境学院兰州730000 西部环境教育部重点实验室兰州730000 武汉大学资源与环境科学学院武汉430079

随着我国城市化进程的加快,城市内涝灾害愈加频繁,人民的生命和财产安全受到了严重的威胁。然而,城市内涝灾害在愈加频繁的同时,产生了诸如信息获取不及时、制图时效性低、地图信息冗余等问题,难以为救援提供及时响应。基于此,本文提出... 详细信息

随着我国城市化进程的加快,城市内涝灾害愈加频繁,人民的生命和财产安全受到了严重的威胁。然而,城市内涝灾害在愈加频繁的同时,产生了诸如信息获取不及时、制图时效性低、地图信息冗余等问题,难以为救援提供及时响应。基于此,本文提出了一种面向城市内涝场景下的微地图制作方法。首先,调用微博API获取任意时间段内特定主题下的社交媒体文本数据,对数据进行清洗与预处理;接着,选取BiLSTM-CRF模型提取社交媒体中有关城市内涝的地名地址信息;然后,结合Dijkstra算法为用户推荐避开危险路段的最优路径;最后,结合灾害信息与实际场景,制作城市内涝场景下的微地图。实验结果表明:①该方法能够有效识别城市内涝点,总体准确率达到92.7%;②对比官方发布的积水点,本文提取的积水点与官方积水点大部分重叠,能够有效为传统监测方法提供补充信息;③根据所得内涝点生成道路网级别的城市内涝地图,能够克服在海量地理空间信息中可视化冗余的不足,即有效缓解地理信息冗余的问题。由此可知,实时显示城市内涝信息,能够为用户掌握灾害现场的信息提供便利,调动他们参与制作微地图的积极性。与此同时,结合最优路径推荐,能够提高灾害应急场景下的制图时效。

关键词：城市内涝微地图社交媒体自然语言处理 Dijkstra算法 BiLSTM-CRF 最优路径

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Formula for calculating spatial similarity degrees between point clouds on multi-scale maps taking map scale change as the only independent variable

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Geodesy and Geodynamics 2015年第2期6卷 113-125页

作者： yang Weifang yan haowen Li Jonathan Department of GIS Lanzhou Jiaotong University Department of Geography & Environmental Management University of Waterloo Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring

The degree of spatial similarity plays an important role in map generalization, yet there has been no quantitative research into it. To fill this gap, this study first defines map scale change and spatial similarity degree/relation in multi-scale map spaces and then proposes a model for calculating the degree of spatial similarity between a point cloud at one scale and its gener- alized counterpart at another scale. After validation, the new model features 16 points with map scale change as the x coordinate and the degree of spatial similarity as the y coordinate. Finally, using an application for curve fitting, the model achieves an empirical formula that can calculate the degree of spatial similarity using map scale change as the sole independent variable, and vice versa. This formula can be used to automate algorithms for point feature generalization and to determine when to terminate them during the generalization.

关键词： Spatial similarity degree Map generalization Map scale change Point clouds Quantitative description Spatial similarity relations Multi-scale map spaces Curve fitting method

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Fundamental Theories of Spatial Similarity Relations in Multi-scale Map Spaces

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Chinese Geographical Science 2010年第1期20卷 18-22页

作者： yan haowen School of Mathematics Physics and Software Engineering Lanzhou Jiaotong University Lanzhou 730070 China School of Geographic Science and Planning Sun Yat-Sen University Guangzhou 510275 China

Similarity relation is one of the spatial relations in the community of geographic information science and cartography.It is widely used in the retrieval of spatial databases, the recognition of spatial objects from images, and the description of spatial features on maps.However, little achievements have been made for it by far.In this paper, spatial similarity relation was put forward with the introduction of automated map generalization in the construction of multi-scale map databases;then the definition of spatial similarity relations was presented based on set theory, the concept of spatial similarity degree was given, and the characteristics of spatial similarity were discussed in detail, in-cluding reflexivity, symmetry, non-transitivity, self-similarity in multi-scale spaces, and scale-dependence.Finally a classification system for spatial similarity relations in multi-scale map spaces was addressed.This research may be useful to automated map generalization, spatial similarity retrieval and spatial reasoning.

关键词：相似性关系空间地图多尺度空间自动制图综合地理信息科学数据库检索地图数据库相似性检索

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遥感影像目标检测多尺度熵神经网络架构搜索

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测绘学报 2024年第7期53卷 1384-1400页

作者：杨军解恒静范红超闫浩文兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 挪威科技大学土木与环境工程学院挪威特隆赫姆7491

针对传统神经网络架构搜索需要耗费大量时间用于超网训练,搜索效率较低,搜索得到的模型无法高效解决遥感影像中多尺度目标检测困难、背景复杂度高的问题,本文提出采用多尺度熵神经网络架构搜索的方法进行遥感影像目标检测。首先,在搜索... 详细信息

针对传统神经网络架构搜索需要耗费大量时间用于超网训练,搜索效率较低,搜索得到的模型无法高效解决遥感影像中多尺度目标检测困难、背景复杂度高的问题,本文提出采用多尺度熵神经网络架构搜索的方法进行遥感影像目标检测。首先,在搜索空间的基础模块中加入特征分离卷积以代替残差模块中的常规卷积,减少遥感影像中由于背景复杂度高而造成的信息间干扰,提高网络模型在复杂背景下的检测性能;然后,引入最大熵原理,计算搜索空间中每个候选网络的多尺度熵,将多尺度熵与特征金字塔网络相结合,以兼顾遥感影像大、中、小目标的检测;最后,在不进行参数训练的情况下利用渐进式进化算法搜索得到多尺度熵最大的网络模型用于目标检测任务,在保证模型检测精度的同时,提升网络搜索效率。本文方法在RSOD、DIOR和DOTA数据集上的平均检测精度均值分别达到93.1%、75.5%和73.6%,网络搜索时间为8.1 h。试验结果表明,与当前基准方法相比,本文方法能够显著提升网络的搜索效率,在目标检测任务中更好地结合了不同尺度下的特征并解决了影像背景复杂度高的问题。

关键词：遥感影像神经网络架构搜索目标检测特征分离卷积最大熵多尺度熵渐进式进化

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面向微地图的手绘地图符号自动提取方法

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地球信息科学学报 2024年第7期26卷 1646-1658页

作者：余懿韬闫浩文李精忠王小龙富璇王卓侯宇豪兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070 甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司院士专家工作站兰州730070 兰州大学资源环境学院兰州730000 西部环境教育部重点实验室兰州730000 武汉大学资源与环境科学学院武汉430079

微地图作为自媒体时代出现的新型地图,具有大众参与、个性化、快速传播等特征,然而现有微地图研究在点符号设计方面存在一定局限,难以完全满足大众个性化制图的需求。为解决这一问题,本文从微地图制作角度出发,选择手绘地图的通用地图... 详细信息

微地图作为自媒体时代出现的新型地图,具有大众参与、个性化、快速传播等特征,然而现有微地图研究在点符号设计方面存在一定局限,难以完全满足大众个性化制图的需求。为解决这一问题,本文从微地图制作角度出发,选择手绘地图的通用地图符号作为研究对象,构建了一个包含多种类型和样式的手绘地图数据集。在现有研究的基础上,通过对比选择目标检测中常用的YOLOv5(You Only Look Once v5)系列模型,深入探索手绘地图中通用地图符号的自动提取方法,并采用YOLOv5-X模型进行手绘地图通用地图符号的提取。实验结果显示,该模型在手绘地图数据集上的point类别提取精确度、召回率和F1得分分别达到了98.42%、94.72%和97%。同时在Quick Draw涂鸦数据集上进行模型泛化能力的测试,本文所使用的模型在该数据集上展现出良好的提取效果。本研究的开展不仅扩充了微地图个性化点符号的研究数据集,还改进了通用地图符号的提取方法,为微地图制图注入了更多元化的元素,也为自媒体时代的地图制作提供了更为灵活和个性化的解决方案。

关键词：通用地图符号手绘地图手绘地图数据集微地图微地图符号库点符号提取 YOLOv5-X

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基于改进Swin Transformer的遥感图像语义分割方法

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计算机工程与应用 2024年第11期60卷 194-203页

作者：王一中胡亚琦吴小所闫浩文王小成兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

在高分辨率的遥感图像中提取出准确的地物信息对城市规划以及土地资源利用有重要作用。然而,遥感图像具有目标物体之间尺度差异大,背景复杂等特点,易导致提取结果不准确,特别是对小尺度地物的提取精度较低。为了解决这些问题,提出一种... 详细信息

在高分辨率的遥感图像中提取出准确的地物信息对城市规划以及土地资源利用有重要作用。然而,遥感图像具有目标物体之间尺度差异大,背景复杂等特点,易导致提取结果不准确,特别是对小尺度地物的提取精度较低。为了解决这些问题,提出一种新型双编码结构,充分获取全局语义信息以及空间细节信息,分阶段融合不同尺度的特征信息,增强特征表示能力。构造了特征加强模块(FEM),以减少下采样中细节信息的丢失,关注更多小尺度特征。为了更好地细化特征信息,融合了通道注意力和内核注意力后进行上采样,能够将局部特征与对应的全局空间依赖关系整合,提升目标物体的分割精度。在Potsdam数据集和Vaihingen数据集上的mIoU分别为86.1%和82.4%,与流行的语义分割模型进行对比分析,结果表明,该方法能够有效解决遥感图像中小尺度物体分割不准确的问题,适合处理遥感图像语义分割任务。

关键词：语义分割双编码结构特征加强融合注意力机制小尺度地物

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