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国家地理信息公共服务平台(天地图)建设的若干思考

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测绘通报 2024年第4期 145-149,155页

作者：黄蔚张红平徐永王振国家基础地理信息中心北京100830

天地图是政府部门提供地理信息公共服务的重要载体,集成了海量地理信息资源,为用户提供权威、标准、统一的在线地理信息服务。随着经济、社会、技术的发展,各领域对地理信息公共服务提出了更高的要求。因此,本文通过分析天地图建设面临... 详细信息

天地图是政府部门提供地理信息公共服务的重要载体,集成了海量地理信息资源,为用户提供权威、标准、统一的在线地理信息服务。随着经济、社会、技术的发展,各领域对地理信息公共服务提出了更高的要求。因此,本文通过分析天地图建设面临的形势,提出了新时期天地图建设需要着力解决好服务对象、服务内容、服务手段三者间的准确耦合问题。重点推进地理信息公共服务平台建设模式与总体架构在新技术条件下的持续演进,持续完善地理信息资源从离散、离线到集成、在线的服务模式,建立全国一体化的地理信息资源开放与共享体系。

关键词：天地图地理信息公共服务在线一体化

基于流域单元的环巢湖综合景观对河流水质的影响

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环境科学 2024年第6期45卷 3214-3224页

作者：王杰刘安安张俊武陈青松杨慧文安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 安徽大学湿地生态保护与修复安徽省重点实验室合肥230601 安徽省地理信息工程中心合肥230601

考虑流域特征差异对河流水质的影响,以巢湖流域为研究对象,根据2019年10月至2020年9月河流监测点水质、气象、地形、土壤与遥感影像等数据,通过数字地形分析划分各监测点的流域单元,综合利用相关性分析、冗余分析以及多元回归分析探究... 详细信息

考虑流域特征差异对河流水质的影响,以巢湖流域为研究对象,根据2019年10月至2020年9月河流监测点水质、气象、地形、土壤与遥感影像等数据,通过数字地形分析划分各监测点的流域单元,综合利用相关性分析、冗余分析以及多元回归分析探究了流域单元的综合景观特征(包括土地利用、气候、地形、土壤等)对环巢湖河流水质的影响.结果表明:①环巢湖河流水质空间差异大,主要污染物为总氮与氨氮,大多数河流总氮浓度超过Ⅴ类水质标准,污染严重的区域集中在合肥市区及周边河流以及丰乐河和杭埠河中下游.②流域单元综合景观特征对河流水质有着显著性影响.其中,建筑用地比例、斑块密度、散布与并列指数、香农多样性指数与水质指标呈正相关,而林草地比例、蔓延度指数与水质指标呈负相关.③在不同季节,流域单元的综合景观特征在湿季对河流水质的影响效应要强于干季,这主要是由干湿季降水的差异引起的.

关键词：流域单元综合景观特征冗余分析(RDA) 氮磷污染巢湖流域

基于语义分割网络的冬小麦遥感分类及变化分析

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测绘通报 2024年第10期 151-156页

作者：孙常建尚永福王石岩窦小楠河南省地理信息院

针对传统机器学习作物遥感分类模型泛化能力较弱等问题，本文评价并验证了不同语义分割网络在光谱特征和光谱+植被指数特征下的济源市冬小麦遥感分类模型的性能和分类精度。结果表明，较单一光谱特征，基于U-Net++和DeepLab V3+的光谱+... 详细信息

针对传统机器学习作物遥感分类模型泛化能力较弱等问题，本文评价并验证了不同语义分割网络在光谱特征和光谱+植被指数特征下的济源市冬小麦遥感分类模型的性能和分类精度。结果表明，较单一光谱特征，基于U-Net++和DeepLab V3+的光谱+植被指数特征模型损失函数和IoU值分别降低和提高了13.30%和7.83%、7.80%和5.54%。此外，基于U-Net++的2020—2023年冬小麦分类总体精度达93.47%～95.60%,较DeepLab V3+和随机森林分类的总体精度分别提高了0.12%～2.29%和4.84%～7.40%;景观度值也表明基于U-Net++的冬小麦分类结果具有更优的图斑完整度和紧凑度。最后，本文定量评价了不同年份冬小麦种植面积空间变化结果，为复杂地形条件下作物面积监测应用提供了方法支持。

关键词：丘陵地区冬小麦 Sentinel-2 语义分割网络随机森林

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航空摄影统筹共享管理技术设计

测绘通报 2024年第S1期 196-200页

作者：毕凯赵俊霞国家基础地理信息中心北京100830

针对航空摄影统筹共享管理缺乏有效技术手段的问题,在分析当前技术现状和技术要求的基础上,提出了建立综合管理系统开展航空摄影“事前-事中-事后”全流程在线统筹共享管理的技术思路,设计了航摄统筹共享管理的工作流程、系统组成、数... 详细信息

针对航空摄影统筹共享管理缺乏有效技术手段的问题,在分析当前技术现状和技术要求的基础上,提出了建立综合管理系统开展航空摄影“事前-事中-事后”全流程在线统筹共享管理的技术思路,设计了航摄统筹共享管理的工作流程、系统组成、数据流与接口,详细阐述了“事前”开展航摄需求技术统筹;“事中”进行航摄信息可视化在线共享;“事后”实现航摄成果目录信息快速更新等技术内容。研究成果可为实现全国航空摄影“一获多用”与信息及时共享提供新的解决方案。

关键词：航摄需求技术统筹航摄资源航摄成果目录信息共享

顾及地理环境各向异性的PM_(2.5)浓度时空预测模型

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地球信息科学学报 2024年第9期26卷 2106-2122页

作者：王军杰王达丁晨唐建波石岩杨学习中南大学地理信息系长沙410083 湖南省地理空间信息工程技术研究中心长沙410018

PM_(2.5)浓度预测对于空气污染的防控和治理具有重要意义。传统图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)等时空预测模型主要通过监测站点间的欧氏距离来度量PM_(2.5)分布的空间相关性,未顾及地形和风向等因素对大气污染物传输... 详细信息

PM_(2.5)浓度预测对于空气污染的防控和治理具有重要意义。传统图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)等时空预测模型主要通过监测站点间的欧氏距离来度量PM_(2.5)分布的空间相关性,未顾及地形和风向等因素对大气污染物传输过程的各向异性影响,导致地形复杂区域内的预测结果精度偏低。为此,本文提出了一种顾及地理环境各向异性的PM_(2.5)浓度时空图卷积网络预测模型。首先,考虑地理环境的各向异性特征,利用地形和风向等对站点间PM_(2.5)传播的各向异性影响构建GCN的边,将站点PM_(2.5)浓度、土地利用和其他气象因子建模为GCN的节点特征。其次,通过GCN提取站点PM_(2.5)浓度的空间特征。最后,通过门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)建模站点PM_(2.5)浓度的时间特征并进行预测。本文以山地型省份贵州省2017年逐小时PM_(2.5)浓度记录进行实验,并采用一系列时空预测基线模型(GTWR、STSVR和GCN+GRU)与本文模型进行对比。实验结果表明:①本文模型的PM_(2.5)浓度预测结果的RMSE、MAE别为10.047、6.848,相比基线模型平均下降了11.29%和12.16%;R2为0.883,比基线平均提升了3.72%;②通过不同地形对站点PM_(2.5)浓度相关性影响分析,论证了山脉沟谷等地形会显著影响站点间的PM_(2.5)浓度的相关性,进而影响站点PM_(2.5)浓度预测结果;③充分考虑地形和风向对PM_(2.5)传播产生的各向异性影响,能够显著提升存在山脉和沟谷地形区域内PM_(2.5)预测精度。

关键词： PM_(2.5)浓度预测时空图卷积网络空间相关性地理协变量地形距离风向各向异性地理环境特征

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时空信息的基本内涵与赋能机理

地理学报 2024年第5期79卷 1099-1114页

作者：刘万增陈军国家基础地理信息中心北京100830 自然资源部时空信息与智能服务重点实验室北京100830

时空信息赋能是充分释放和放大时空信息作为生产要素的价值,助力经济社会各领域的高质量发展的时代需求。当前时空信息赋能的基础研究还相对薄弱,应用即赋能的观点占主导地位,缺乏对时空信息赋能机理的深层次认知和探究,导致时空信息的... 详细信息

时空信息赋能是充分释放和放大时空信息作为生产要素的价值,助力经济社会各领域的高质量发展的时代需求。当前时空信息赋能的基础研究还相对薄弱,应用即赋能的观点占主导地位,缺乏对时空信息赋能机理的深层次认知和探究,导致时空信息的内涵与外延不清,时空信息赋能的内在机理不明,制约着其科学高效赋能,亟需厘清其基本内涵、赋能机理与赋能模式等。本文针对时空信息赋能问题,梳理了时空信息的基本概念、丰富内涵和基本特征;指出熵是时空信息赋能的物理基础,熵减是时空信息赋能的内生动力;时空信息赋能的本质是以时空信息为载体,以负熵流转为动能,以不确定性转化为特征,通过人、机、物(环境)相互影响、相互作用,实现系统结构优化、效能提升的过程;并提出了时空信息作为自在信息直接赋能、作为自为信息间接赋能、转为时空知识倍增赋能3种模式;最后,探讨了时空信息赋能自然资源高质量发展的路径。

关键词：时空信息高质量发展赋能机理信息熵国土空间

应用时空滤波模型的亚洲内部国际人口迁移流影响因素分析及短期预测

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1374-1389页

作者：叶绮霖蒲英霞叶翠南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空... 详细信息

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空滞后),分析亚洲内部国际人口迁移的影响因素,并对2020—2025年人口迁移流进行预测。结果初步表明:①亚洲国际人口迁移流存在显著的时空自相关,且同期邻近迁移流比过去邻近迁移流影响更大,加入表征时空依赖的特征向量能够有效提高模型拟合能力;②人口规模、经济水平、战乱情况以及邻近性是影响亚洲国际人口迁移流的主要因素,在1990—2020年,人口规模效应先减后增,经济差异驱动力则先强后弱,因战乱死亡人数仍具有较强的推力,地理距离的阻碍作用在减小,语言邻近和经济合作依然对人口迁移具有显著的促进作用;③综合时空同期和时空滞后2种模型的预测结果,2020—2025年巴基斯坦和印度之间、印度→沙特、巴基斯坦→阿富汗和叙利亚→约旦的迁移趋势明显;④根据2种时空滤波模型的结果,2020—2025年亚洲国际人口迁移流总量约为1.8×10^(7)人。揭示亚洲内部国际人口迁移的时空依赖特性和其他规律有助于准确预测未来人口迁移趋势,同时为国家经济社会发展的宏观政策制定等提供科学决策参考。

关键词：国际人口迁移流零膨胀负二项回归模型时空依赖特征向量时空滤波模型时空同期结构时空滞后结构人口迁移预测模型亚洲

中国建设用地扩张未来情景模拟及其对景观格局演化的影响

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地理研究 2024年第4期43卷 843-860页

作者：支俊俊韩陈勖王雪婷张立康褚超群安徽师范大学地理与旅游学院芜湖241002 资源环境与地理信息工程安徽省工程技术研究中心芜湖241002

对中国建设用地的未来扩张趋势及时空格局进行模拟预测,可为科学编制国土空间规划和合理调控城乡发展提供科学依据。本研究对未来30年中国建设用地扩张进行多情景模拟预测,并分析不同区域建设用地扩张的时空演化特征及其对景观格局演化... 详细信息

对中国建设用地的未来扩张趋势及时空格局进行模拟预测,可为科学编制国土空间规划和合理调控城乡发展提供科学依据。本研究对未来30年中国建设用地扩张进行多情景模拟预测,并分析不同区域建设用地扩张的时空演化特征及其对景观格局演化的影响。研究结果表明:(1)基于斑块生成土地利用模拟模型(Patch-generating Land Use Simulation,PLUS)可以获得较高的模拟精度,各分区Kappa系数均高于0.92,总体精度均高于95%,FoM值均高于0.40,表明PLUS模型适用于全国尺度和大区域尺度的土地利用模拟。(2)影响中国建设用地扩张最主要的因素为人口、坡度和年均降水量,存在区域性差异。(3)自然发展、耕地保护、生态保护和可持续发展四种情景下模拟预测的未来土地利用的结构和特征具有明显差异,在可持续发展情景下建设用地扩张主要占用非重点保护的耕地和生态用地以及未利用地,可满足经济发展对于建设用地指标的刚性需求,有助于实现可持续高质量发展。(4)建设用地扩张对景观格局产生显著影响,在可持续发展情景下,与2020年相比,2030年、2040年和2050年建设用地预计增长分别为-0.72%、-0.51%和1.19%,中部和东部地区的优势景观面积占比持续下降,景观多样性不断上升;西部地区的景观聚集度显著下降,破碎度持续上升。本研究通过建设用地扩张的情景模拟及其对景观格局的影响分析,尝试为制定区域差别化政策提供参考,对实现经济发展、耕地保护和生态保护三者之间的均衡协调可持续发展具有重要意义。

关键词：建设用地扩张土地利用变化情景模拟影响因素景观格局中国

联合空间信息的高光谱遥感协同表示动态集成分类算法

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遥感学报 2024年第1期28卷 187-202页

作者：虞瑶苏红军陶旸江苏省基础地理信息中心南京210013 河海大学地球科学与工程学院南京211100

近年来,集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点,尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器,其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息,忽略了高度规则化的高光谱遥感影像... 详细信息

近年来,集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点,尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器,其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息,忽略了高度规则化的高光谱遥感影像包含的丰富空间信息。为进一步提升高光谱遥感影像动态集成算法分类的准确性和可靠性,提出了联合空间信息的可变K邻域动态集成算法VKS(Variable K-neighborhood and Spatial Information)和联合自适应邻域空间信息的可变K邻域动态集成算法VKSA(Variable K-neighborhood with Shape-Adaptive)。两种算法第一阶段综合考虑分类器精度与相似度自适应地改变测试样本的K邻域,第二阶段分别设计固定窗口和自适应窗口的嵌入方式增加地物的局部空间近邻关系,充分利用高光谱遥感影像地物复杂的空间形态结构信息。实验部分采用3组通用的高光谱遥感影像数据对所提出算法的性能进行综合评价。结果表明相比于传统的动态集成算法,本文提出的联合空间信息的动态集成模型能显著提升分类精度,其中基于自适应窗口方式的VKSA算法明显优于基于固定窗口的VKS算法。

关键词：高光谱遥感动态集成自适应邻域协同表示影像分类