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地理信息系统学习
xueshuwujie 2019-8-31 02:16
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDAzNzgyOQ==mid=2247484305idx=1sn=a30eaf232322ff37f1633cab52e28c29chksm=fbe8e4bbcc9f6daddc1fcec5277e61db6992548d32eba8b172bc11afef7fb354bf2b3a80906cmpshare=1scene=23srcid=0831JRJ1BsmV31EkoUjWKORbsharer_sharetime=1567188962733sharer_shareid=708b16089c76026cf201583d371b438d#rd
个人分类: 学术无界推文|553 次阅读|0 个评论
从虚实关系论虚拟地理环境发展(2017VGE会议交流报告)
VGEGONG 2017-11-15 20:42
龚建华,“从虚实关系论虚拟地理环境发展”,2017年“第六届全国虚拟地理环境会议”报告,2017年11月4-5日,成都. www.vgelab.org. 【报告PPT下载: 2017-虚实关系论VGE发展 (成都VGE会议)-龚建华.pdf 】 该报告回顾了20年来虚拟地理环境的发展,并从虚实相似与仿真、虚实增强与协同、虚实孪生与相生论述虚拟地理环境(虚拟现实VR/增强现实AR)的理论与技术发展。建议关注与发展“虚实融合地理环境”、“智能虚拟地理环境”,以及提出”孪生虚拟地理环境“的未来可能发展。经过20余年的虚拟地理环境发展与积累,在新一波VR/AR时代,是否到了可以发展“虚拟地理环境学”以及“虚拟科学和虚拟工程”的时机? 虚拟现实、人工智能等,都与“人”相关,都具有很深哲学背景的学科和技术,都碰到了“形而上学”、“伦理”等的哲学问题,对于人类发展具有重要的影响。虚拟地理环境研究学者,需要作出自己独特的贡献,促进地理信息科学、地理科学以及虚拟科学与工程的发展,任重而道远! “现代技术之本质与现代形而上学之本质相同一;现代物理学的自然理论并不只是技术的开路先锋,而是现代技术之本质的开路先锋”-海德格尔(德国哲学家),1938
个人分类: Pulications|4344 次阅读|0 个评论
GIS是一种思维方式
热度 1 kellypcyy 2017-1-21 16:26
北京大学刘瑜教授在2016中国地理信息科学理论与方法学术年会上的报告 《关于地理学与地理信息科学的一点思考》对GIS的定义进行了再探讨和再诠释,认为:“ GIS 超脱人文和自然地理学,实际上是对现实世界的抽象,比人文地理学和自然地理学更抽象一个层面,是地理学的形式化。 ” (http://mp.weixin.qq.com/s/q_g3m7aZ5K4WaiEaQwqnNg) 这一精彩报告引起了我对什么是GIS的再思考。借用剑桥大学地理系Bob Haining教授2015年在武汉大学资源与环境科学学院的短期课程讲座中的第二讲“Lecture 2 Thinking spatially, thinking statistically and thinking spatially statistically”这一标题,我认为 GIS是一种思维方式 。 为什么这么说呢?实际上GIS目前已经用于环保、规划、国土等诸多行业部门,也正在走进人们日常生活的方方面面。 GIS和一些行业部门密切结合,产生了诸如农业GIS、水利GIS等部门GIS和保险GIS、医疗GIS等行业GIS,现象背后实际上是GIS这种思维方式在行业部门中渗透的结果,体现了一个行业或部门信息化的发展水平。空间的思维是人类与生俱来的,统计的思维则潜移默化地影响着人们的日常决策,而GIS正是空间思维和统计思维的结合。学习GIS的过程,实际上是思维提升的过程,使得学习者能够培养“ Thinking spatially, thinking statistically and thinking spatially statistically ”的能力。在大数据时代,面对海量多源异构的地理信息大数据,以及各行业地理信息大数据的应用需求,我们需要培养更多具有地理信息大智慧的人才。
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大数据时代的空间智能已到,你在哪里?
热度 14 janenana 2015-10-21 08:37
上周我在美国华盛顿DC参加一个ESRI的meetup聚会。ESRI是全球最大的做空间分析和空间计算的公司,其中一个为大家所熟悉的产品就是ArcGIS,专门的地理信息系统分析工具。另外和大家解释一下什么是meetup? meetup.com是一个聚会网站,不是我们说的常识里的聚餐或者团购(但是其实也差不多),是由共同爱好的兴趣的人参加一个特定的meetup group,大家定一个主题然后聚在一起。一般由特别活跃和愿意结交新朋友的人发起,都是免费的聚会,主要是起到一个社交和networking(扩展人脉)的作用,看到有同个兴趣的人都在做什么,同行的牛人都做到什么程度---的确是特别激动人心的事情。我平常去的meetup都是素人,大家见面打招呼,自我介绍,听报告,或者介绍我们领域里面最新的话题最热的研究手段什么的。但是这次,ESRI的聚会弄得特别大特别“豪华”。 在这里最想要和大家分享的是在北美政治最活跃的地方,空间智能已经发展到什么程度了。 说到空间智能,其实大家每一天都在使用就是百度地图,bing地图还有谷歌地图。比如说你的公交车大概什么时间到这个站点,你要到一个餐厅见朋友最快的开车路线是什么?中国90%以上的高速路都是收费的,然后大家都在找10%的不收费的路线,大家都打开过地图选择过不收费路段什么的。其实空间智能就是这么简单的一个东西。现代的社会,每一个人都会用手机(忘了在哪里看的新闻说今年全球第一个卖出去的手机sim卡超过了全球总人口数,是不是很惊悚),未来的某一个时间段里面每一个都会使用地图---这就是空间智能和空间计算的魅力和能力。 ESRI聚会上请来了三个机构代表给我们讲使用地图和空间智能的魅力。 第一个是协助北美警务系统寻找失踪儿童的空间分析公司。这个空间分析公司做的工作原理非常的简单,第一他们用电脑和地图替代了警察们传统使用的黑板画地图功能;第二他们把小孩失踪24小时之内所有证人的证词和地点放在电脑的地图上(这里使用的当然就是ESRI的ArcGIS);第三把出勤的警犬都绑上GPS(空间定位系统)然后实时传输数据到电脑的地图上,这样,控制着电脑和地图的人就可以直接和地面出勤人员沟通哪些地方已经调查过哪些地方没有。这个地理信息系统的运用,除了省时省精力---避免不再同一个时间地点做同样的工作。另外一个好处是北美特别多热心的人想要帮丢失孩子的父母找回孩子,所以可视化的地图也可以告诉大家哪些地方已经搜索过,那些地方没有,哪些地方又是重点搜索的地方。这是一个非常智能的工作,后台的操作是我们说的空间智能手段。这个空间智能管理系统同时也可以通过分析过往的类似的案列,研究丢失的小孩的案列分析出可能的嫌犯,可能的去向,并且在全国水平内连续上能够帮得到忙的警察和警务系统。 第二个案例是讲美国的一个负责入户调查的卫生部门现在也开始使用地理信息系统(他们是自己开发的系统,没有使用的ESRI的产品)。这个地理信息系统里面把入户调查所需要的表格和地理信息系统结合在一起。这个也是非常聪明的设计。这个卫生部门每年都要做很多入户调查,他们的难处在于每年调查回来做内业的时候工作都非常的繁重。因此现在直接安装在ipad和手提电脑上,就可以入户调查。调查的数据实时反馈回到总部,总部通过前几年的工作重点也可以实时提醒调查的工作人员工作重点是什么。比如他们举得一个例子:去年有一个地方的人抱怨隔壁邻居家私设了一个养鸡笼没有合理做好卫生工作污染了周边环境,给周围的卫生埋下隐患,上一年已经通报整改。所以今年总部的人在调查人员都该地方调查的时候,可能会让入户调查人员特别调查树林边上的那个鸡笼还在不在之类的。然后现场调查的人员自己也可以在系统上做笔记,和现场调查的空间数据联系在一起,这样回来做内业写报告的时候就可以把笔记调出来。 第三个案例是管理华盛顿DC的所有市内绿化树木的一个公司。大家到过DC的人都知道整个DC的森林覆盖率非常的高。这个公司的工作就包括了:1,调查所有DC市内特别是人流比较密集的地方的树健康状况;2,砍伐、重新种植和整理树木枝条等等这些工作。接到群众的举报电话,类似于那个树枝老了要断了,邻居家私人的树对路人和自己造成困扰等等都可以请他们出门解决。他们的工作也是用了地理信息系统和空间分析,比如约翰负责C区的500棵树,那么如果接到电话他就要出门工作解决问题,所有的工作内容都在地图上对外开放。约翰本来只需要用72小时就可以解决的问题,如果100个小时还没有解决那么这个信息就会在对外公开的地图上显示。这是一个实时监督的工作。讲座现场上大家都觉得这样给这个公司的工作带来了不少压力,比如你解决不了这个问题,那么群众的举报电话就会一直显示在地图上。但是主讲人称现在很多华盛顿DC的政府部门都会考虑到引入他们的这个空间管理手段。 看到这样的,也会让我想为什么在国内做这些工作困难重重? 首先要完成这些工作需要特别好的空间数据,我见到的国内做地理信息系统的同事们都非常的聪明和厉害,技术和学习能力上都不会比北美的这些精英们差多少。但是我们做不了太多工作。一帮聪明人没有作为的背后其实是数据的开放问题。我认为在国内要做数据分析工作必须有特别好的人脉,但是大家都知道特别geeks(偏重技术的奇客)他们愿意花在人脉上的时间精力都很少。美国的调查、统计都是公开的,而且大部分的这些统计数据都是有定位信息的,他们的地理空间信息也都是公开的。美国的统计局现在还有一个工作是提供给small business(个体经济)经营者一个空间选址的工作包括写字楼选址餐馆邮局机场等等的选址----哪一个地方是开展这个工作最合理的地点。比如丽莎想要开一个餐馆只卖好咖啡和健康、绿色餐饮,目标消费人群是中产阶级的白领们。那么利用空间选址可以就把区域人群平均收入,消费水平,交通状况,通达度,周围类似的餐馆数目等等作为分析因子,在全国各地或者某一个城市选一个特别合适的地点。在国内做不了这样的工作主要是数据的公开程度。 地图和空间信息是一个特别强大的沟通手段,前面说了未来的每一个人都会看地图。所以地图的沟通能力强而有力。国内做不了这个工作的一个原因是管理部门认识水平还达不到这个程度。另外也是因为空间数据和地图也特别容易暴露问题管理单位的不作为。比如我们说一个城市的土地管理,本来规划的时候说好这个地方不盖楼房的,但是后来就盖上了。如果这些信息公开了,群众一看就知道哪个部门没有做好自己分内的事情。还有您说您的城市森林覆盖率是30%但是从卫星图像上一分析连10%都没有。空间智能和空间分析工作的开展和繁荣,很大一个程度上会增加政府和管理部门的工作量,和被监督的压力,但是刚好也可以让群众更好的监督工作的开展。这些都是双赢的模式。说真的,我看不到任何不做的理由。可能会有人说万一空间数据落入坏人手里怎么办,问这个相当于这个航空公司飞机发生空难了那是不是我们所有的人都不做飞机了。空间数据其实就是个大数据,要想从大数据中获得有用的信息是一个特别庞大的功能,首先坏人要有一批人格不健全还有迫害能力,而且数学统计和地理信息和编程能力特别厉害的人。大家想一下你出门被闪电击中的几率是多少,大家只要计算一下这种坏人出现的几率还是很少的,因为现实生活毕竟不是电影。 另一个我现在知道的空间智能是智能城市,现在北美已经开始使用智能城市中的一些方面。其中的一个例子是下雨洪灾来了,一方面相关的部门可以模拟这样的降雨量可能的洪灾范围是哪里,强度怎么样---这个是模型的部分。是个模型都需要验证,那么现在的验证手段是通过手机智能定位和社交网络(social media),比如facebook,instagram还有twitter,你发的信息和照片都有卫星定位(GPS),那么这个洪水监控部门就可以通过某一个监控时段内社交网络发布的信息和照片来验证模型。有人会问:万一有人恶意用错误的卫星定位数据来干扰验证怎么办?如果大家学过统计的话,这种信息叫做异常值都不会对整个验证过程产生影响。毕竟大部分群众的眼睛和三观还是正的,再多的五毛党都会被揪出来,对吗?! 未来的社会是一个空间智能的世界。而且人人都是其中的一个信息决策者,比如当时尼泊尔地震发生的时候,全世界有一大批的志愿者没有选择全部飞到尼泊尔从废墟中刨出遇难者而是选择一个叫做open stree map和遥感数据分析的志愿者工作。绘制可能能够帮助到救援队伍的救援路线,绘制可能在未来余震之下再次发生灾害的地方。open stree map是每个人都可以绘图的地方。这些信息数据的公开其实是对每一个人都有好处,毕竟人类社会的大部分人都希望世界和平有爱,人人各尽其职,对吗? 甘地说过:First they ignore you, then they laugh at you, then they fight you, then you win。翻译为:他们首先忽视你,然后嘲笑你,然后和你斗争,最后赢的是你。中国大部分的人选择不作为和做一些在自己comfort zone (安全感)之内的事情,而且关注的东西都很少有改变周围改变环境的心和行为,是因为我们都认为我们生活在一个繁荣富强的社会,另外一个是“不敢”。就是甘地说的这个,如果要做和别人不一样的工作,第一个阶段别人忽视你的作为还可熬得过去,但是到了嘲笑这个阶段就是过不去的坎。所以我倒是希望中国未来更多的年轻人能够坚持自己的想法,找到志同道合的同伴,然后社会更宽容一些。大家也多一些包容和诚信。这样空间智能产生也是更多的正能量。让人人各尽其职。 我更多的英文空间信息,地理信息博客网站:geoyi.org.希望收到大家更多的批评和指正。
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我的2014书单(人文+专业)
huagu66666 2015-7-1 11:03
2014阅读情况 书籍分类 完成 部分完成 专业类 空间信息的尺度、不确定性与融合 ArcGIS10地理信息系统教程 多元统计与SAS应用 新编地图学教程 偏最小二乘的线性与非线性方法 地统计学概论 GWR4 User Mannual 应用数理统计 近代空间分析方法 GIS空间分析原理与方法 ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程 ENVI遥感图像处理方法 Geographically Weighted Regression:the analysis of spatial varying relationship 非专业类 倾城之恋 亲爱的安德烈 边城 围城 平凡的世界 寻找无双 红楼梦 丰乳肥臀 春秋那些事儿 数学之美 浪潮之巅 乔布斯传 大数据时代 生命中不能承受之轻 陆犯焉识 黄金时代 半生缘 撒哈拉的故事 作为一个理科生,我还是比较爱好阅读的。高中时看书都是碎片化处理,基本局限在名著选读和青年文摘那里,这里面又很多收集作文素材的动机,大学时忙于各种专业学习、社会实践等工作,进入研究生期间,迫切需要从文学作品中窥探为人处世的诀窍,从专业书籍中强化自己的专业技能,因此多方甄别选择了以上书籍,给自己的计划是文学类书籍1月1本(这个任务超额完成了,收获很大),专业书籍计划是稳打基础,重点深入,因此以专业和软件操作类书籍为基础,以研究需要类的书籍为专项,算了既补了以前的课又导向了研究需要。 文学著作方面,我主要喜欢阅读符合自己口味的名著,一方面是时间有限,没工夫关注太多杂七杂八的书籍,我相信名著都是经过时间沉淀的东西,这里面肯定有值得肯定的地方,也算是补上以前吃“快餐”过多缺失的营养。另一方面,进入研究生阶段,对于家庭、前途有了更深入的思考,也需要承担更过的社会与家庭责任,这都是以前没有经历过的,因此抱着这个目的,扎头到文学作品里去看看前人是如何分析剖析人物性格的,他们遇到各式各样的人是如何对待的,这里面《红楼梦》和《平凡的师姐》《丰乳肥臀》对我影响很大。这里面,我对历史也比较感兴趣。 专业类书籍中,我选择了科普性质的和专业性质的书籍。科普性质的,吴军的《数学之美》《浪潮之巅》我都看完了,另外,《大数据时代》这本书里面表达的打破常规的“因果式思维从大数据中寻找”相关关系“的思想也给了我一些启发。纯专业类书籍中,把ArcGIS操作类和数理统计类书籍进行了二次复习,研究中需要用到的GWR模型进行了仔细理解。 2014年的书单基本就是这个思路,2015的书单里增加了英语原著的权重,对于知识获取的渠道也进行了扩展,下次分享。
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《全国高校地理信息系统教学丛书》编委会第一次会议召开
热度 1 sciencepress 2014-4-28 14:46
2014年4月27日,《全国高校地理信息系统教学丛书》在科学出版社举行第一次会议。胡华强副总经理、中国地理信息产业协会汤海副秘书长到会讲话,丛书顾问李小文院士、孙九林院士、何建邦院士,丛书主编、国家级教学名师汤国安教授,副主编李满春教授、刘耀林教授,以及来自全国31所院校的40余名编委出席会议。
个人分类: 出版动态|3707 次阅读|1 个评论
在点和线之间创建连接线(线路图)
maohelu 2014-2-21 14:19
前记:学地理的人,总是要出野外,尴尬的是,总是会迷路,怨天怨地,最后怨自己没有提前设计好路线。此篇小文献给这些辛苦的科研工作者们,愿大家野外探索路上多些快乐,少些烦恼。 此篇文章主要给大家介绍了如何在点和线要素之间创建一条连接线。即点到距离其最近的线的距离、方向,并用一条准确的连接线向人们展示。 下面我们用图 1 中显示的数据向大家做演示。我们可以将图中的点想象成野外采样点的位置,将线想象成实际道路,道路的信息我们可以通过网络查找到,但是,在野外采样点附近可能没有实际的道路可言,这时候我们希望查找到一条准确的路,可以指引我们到达采样点,或者能够从采样点位置找到一条能够到达最近的的道路的路线。 图 1 步骤 1. 获取点和线要素信息,将其存放到数据库中。 2. 将点要素类备份。 A、 打开 ArcCatalog ,找到点要素类所在位置; B、 右键单击该点要素类,在下拉菜单中选择复制; C、 选中点要素类所在的数据库,右键,在下拉菜单中选择粘贴。 3. 将点要素类和线要素类分别加载到一个空白的地图文档中。 因为后面涉及的数据比较多,为了避免混淆,我们这里分别给加载进来的点数据命名为 sample00 ,线数据命名为 road00 。 4. 打开 sample00 的属性表,增加一个属性字段,命名为“ ConNum ”,字段类型选择短整型即可,其它均保持默认设置。 5. 右键单击该属性字段,打开字段计算器( Field Calculator )。 6. 为“ ConNum ”赋值。 在打开的字段计算器对话框中输入“ ” ,运行计算,即让“ ConNum ”字段获取和 FID 字段一样的属性。 此步骤为后续操作做准备,用于在原始点和落在线上的点之间建立连接线。 7. 在线上查找点,使其到最近邻点的距离最近。 打开 Near 工具,工具位置 Analysis Tools Proximity Near 。 图 2 A、 I nput Feature 设置为点图层 sample00 ; B、 Near Feature 设置为先图层 road00 ; C、 设置搜索半径,根据实际情况确定,这里保持默认; D、 勾选 Location ; E、 勾选 Angle ; F、 点击 OK ,运行 Near 工具。 8. 查看 sample00 的属性表 此时你会发现属性表中增加了 5 个属性字段,分别是 Near_FID 、 Near_Dist 、 Near_X 、 Near_Y 、 Near_Angle 。 9. 将 Near 工具找到的点进行显示,形成一个新图层。 打开工具 Make XY Event Layer 工具,该工具位置 Data Management Tools Layers and TableViews Make XY Event Layer 。 图 3 A、 XY Table 输入 sample00 点要素类; B、 X Field 输入 Near_X ; C、 Y Field 输入 Near_Y ; D、 Z Field ,这里保持默认,不做设置; E、 设置输出数据名字为 line_points ; F、 Spatial Reference ,空间参考和 sample00 的空间参考保持一致; G、 点击 OK ,运行工具。 图 4 注 : 图中绿色的点表示在线上查找到的距离每个点最近的位置。 10. 图层输出 将第 9 步得到数据仅仅为一个图层( Layer ),需要将其输出为要素类。右键图层, Export Data 到数据库中即可。 11. 图层合并。 应用工具 Append ,工具位置 Data Management Tools General Append 。 图 5 A、 Input Datasets 选择 Line_Point 图层; B、 Target Dataset 选择 sample00 ; C、 Schema Type 设置为 No_Test ,意味着输入要素类( Input Datasets )的属性字段不用不得不和目标要素类( Target Dataset )的属性字段完全匹配; D、 其他保持默认; E、 点击 OK ,运行工具。 12. 创建连接线。 应用工具 Points to Line ,工具位置 Data Management Tools Features Points to Line 。 图 6 A、 Input Features 设置为 sample00 ; B、 Output Feature Class 设置输出要素类的位置和名称,这里命名为 'Conlines' ; C、 Line Field 选择第四步设置的 ConNum 字段; D、 其他保持默认设置; E、 点击 OK ,运行工具。 13. 符号化 将得到的连接线符号化,如图 7 图 7 后记:创建点和线之间的连接线,共用到四个工具,分别为: · Near (Analysis) · Make XY Event Layer (Data Management) · Append (Data Management) · Points To Line (Data Management) 参考文档: http://support.esri.com/en/knowledgebase/techarticles/detail/41334 编译:史世莲( shisl@lreis.ac.cn ) (中科地理信息系统培训中心 http://www.higis.cn/)
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基于GIS的小麦-豌豆间作对麦长管蚜种群空间格局的影响
aphid407 2009-8-30 18:34
摘要 :【目的】通过系统调查小麦 - 豌豆不同的间作模式下麦长管蚜的种群密度,研究麦田生物多样性性对麦长管蚜空间分布格局的影响。【方法】利用地理信息系统方法,结合传统空间分布分析方法:分析了 Kriging- 空间插值图、 聚集度指标、 Iwao 的 M* - m 回归模型和泰勒指数回归模型。【结果】两种分析方法均表明:在麦田不同间作模式下,麦长管蚜的空间分布主要为聚集分布; 但豌豆与小麦分别以 2 ︰ 2 、 2 ︰ 4 、 2 ︰ 6 、 2 ︰ 8 行间作模式情况下聚集度有所差异: 2 ︰ 2 模式 2 ︰ 6 模式 2 ︰ 4 模式 小麦单作 2 ︰ 8 模式;由基于 GIS 的 Kriging 插值种群变化模拟图得知:起初麦长管蚜主要分布在麦田的周围,逐步向麦田中部扩散;在麦长管蚜发生的高峰期,形成了许多聚集中心,主要集中在小麦单作和 2 ︰ 2 模式小区中,且小麦单作的蚜量极显著高于其他间作模式( P 0.01 )。【结论】麦田合理生物多样性可以有效控制麦长管蚜种群的增长,但并不能改变其种群格局的变化趋势。
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地图的变与不变(转)
GIS 2009-7-14 01:22
转载自《全国地理信息产业峰会大会演讲内容摘要 》 网址 http://www.geonews.cn/article/2009/0707/article_13790.html 地图的过去、现在与未来,是在地图的变与不变的对立统一中发展的。人类对地图研究对象的认识在变,地图制图技术在变,地图的内容在变,地图的表示方法在变,地图的品种在变,地图的服务方式也在变。 但是,地图作为地图制图学的主阵地不变。在地图制图学发展的历史长河中,制图技术发生过许多变化,计算机制图技术甚至被称为革命性的变化。但无论技术如何 变化,地图学的主阵地地图(广义)这一命题从来没有变过,今后也不会改变。地图是地图学的主阵地,不研究地图和地图的学问,地图学就失去了存在的价 值。正因为地图学的主阵地不变性,我们才说地图学是地理信息系统的方法论基础,地理信息系统是地图学功能的拓展和延伸。 地图的属性不变。地图学是描述和表达地球空间数据场和信息流的科学。地图学是地(星)球空间信息抽象、概括、表达与传输的科学,这些信息包括地(星)球自 然、社会和经济现象的数量与质量空间分布、空间关系及发展变化等。地图学的这一科学属性,无论是传统地图学、数字化地图学还是信息化地图学,都是不变的。 地图的基本特性不变。地图的三个基本矛盾地图曲面与地图平面之间的矛盾、地球表层原貌与地图抽象性之间的矛盾、地理要素(现象)的复杂性与地图的概括性之间的矛盾没有变。 地图的发展轨迹告诉我们,让传统的地图生机勃发,最基本、最重要的是不断培育新的生长点;不断拓展和延伸地图的功能,增强地图的科学属性的扩散与展现能 力;不断引进新理念、新方法、新技术,提高地图的主题地图的服务能力和解决地图基本矛盾的能力。当前,要抓住信息化的挑战和机遇,着力基于传感器网、 工作平台网与网格深度联网的地球空间信息获取、处理和服务一体化大背景下的地理信息处理的自动化与智能化,地理信息服务的网络与网格化、大众化和普适化, 实现数字化地图到信息化地图的转变。
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基于相似性的地理空间分析关键技术研究
热度 5 guodanhuai 2009-6-23 19:07
博士论文摘要 随着地理信息系统在各行各业的应用,地理信息系统已从少数地理学家的桌面走向企业和平民大众。不同行业和领域在广泛运用地理信息系统的同时,对地理信息数据的获取手段和分析技术也提出了更高的要求。传统的空间分析技术要求地理信息系统用户必须具备较完整的地理信息数据库的背景知识,用户空间分析所得到的是和空间分析条件准确匹配的结果,获取地理信息的数量和质量取决于获取者对地理信息系统数据的了解、熟悉程度,用户对地理信息数据库和相关地理信息知识的了解程度越高,用户所作的空间分析就越能够得到准确的结果,就能获得越多越详尽的地理信息知识。然而,大部分的地理信息系统用户都不具备足以完成他所期望的地理空间分析所需要的完备知识背景,地理信息系统亟需新的理论和方法来改进地理信息数据的获取和分析手段。 地理事物和地理现象之间存在 相似也存在相异;相似是宏观的,相似对于人类认识客观世界具有更大的推动力。 相似性科学是以相似性现象和相似系统为研究对象,主要研究自然界、人类社会、工程技术和认知思维中相似性规律及其应用的科学,具有从理论上认识相似性、分析相似性,到实践上应用相似性、创造相似性的完整科学体系。相似论是思维科学的理论之一。它的目的在于研究自然界、人类社会和思维领域广泛存在的相似运动、相似联系与相似创造规律。 相似性科学不仅研究相似现象,还注重认识相似性和相似系统 ( 尤其是系统相似性 ) ,探索相似性的由来,阐明相似性形成原理和演变规律,分析度量相似性,进行系统相似性规律及其应用研究。 本文提出将相似性科学的理论和方法论引入到地理空间分析中,全面分析了相似性在地理空间分析的各个阶段中的表现形式,提出了相似性度量和计算的方法,分析并研究了基于相似性的空间分析的关键技术;提出了一种在格网条件下的集定性空间专题、定性空间形状、定性空间拓扑关系、定性空间方向关系、定性空间距离关系表达于一体的多层次定性空间表达模型,该模型符合人们对地理 空间 事物的认知和表达习惯,并能够将复杂的定性空间表达和空间关系计算转换为标准的 SQL 语句查询,降低了计算复杂度,提高了查询效率;提出了多因子空间相似性评价模型和实现方法,使 空间 相似性评价操作更简便;改进了对 Null 值相似性比较的处理,使之更符合实际应用情况;全面研究了基于相似性的空间分析的理论和关键技术,重点研究了空间专题相似性、空间对象相似性、空间场景相似性等;结合烤烟种植生产实践应用研发了一套基于相似性的空间分析系统。论文在以下几个方面进行了创新性的研究工作: 1. 将相似性引入到地理空间分析的研究中 相似是完全相等 ( 完全匹配 ) 的偏离。人类认识相似性具有悠久的历史,人类也在不知不觉地运用着相似性,但相似性作为一门科学是最近二十年发展起来的,将相似性引入到地理信息系统中的研究较少。本文将相似性引入到地理空间分析中,用相似匹配代替准确匹配,分析了地理现象和事物间广泛存在的空间专题相似性、空间对象相似性、空间场景的相似性;研究了空间分析输入约束条件存在的相似性、空间分析中各个环节所具有的相似性及其计算方法等关键技术。尽我所知,国内外还没有系统的此类研究,有一定的理论价值;将相似性理论和方法引入到地理空间分析中,从相似性的视角来看待地理事物和地理现象,为地理空间分析提供了新的方法论。 2. 提出了基于格网的多层次定性空间表达计算模型 定性空间表达是定性 GIS 研究的重要组成部分,也是基于相似性空间分析的基础。在以往的相关研究中,研究者们将定性空间专题、定性空间形态、定性空间拓扑关系、定性空间方向关系、定性空间距离关系的表达和计算方法割裂开来研究,每一种定性表达有各自一套独立的表达模型和算法,不利于多种空间表达的整合;计算复杂度高,且不利于计算机软件实现;定性空间表达模型没有层次概念,不符合人们对空间事物的认知习惯。本文提出的基于多层次格网的定性空间表达模型用一个计算模型将定性空间专题、定性空间形态、定性空间拓扑关系、定性空间方向关系、定性空间距离关系统一起来;多层次格网所具有的表达能力的伸缩性,符合人们对地理空间事物认知的多层次、多尺度特征,根据与空间认知测试结果的对比,证明该模型与人们空间认知习惯具有较高的一致性;该模型克服了现有模型所存在的缺陷,有效地解决了相互缠绕空间对象的空间关系和空间关系突变等问题;统一的计算模型为解决了多种空间关系表达的整合问题提供了可能;将涉及大运算量的空间关系计算转换为数据库中标准 SQL 语句的查询,大大降低了计算复杂度,提高了计算和检索效率,使定性空间表达模型更具有实用价值。基于格网的多层次定性空间表达计算模型为空间场景相似性的计算提供了基础。 3. 初步建立了基于相似性的空间分析体系框架 本文在分析空间相似性和空间分析各个过程相似性的基础上初步建立了基于相似性的空间分析体系框架,包括: 1) 建立了多因子空间相似性评价模型 基于相似性的空间分析中,要对诸多的自然条件相似性因子和社会经济等非自然条件相似性因子进行综合评价,并使之符合人类对空间相似性的认识,需要建立一个符合人类对相似性判断和评价习惯的多因子的相似性评价模型。本文建立了基于各相似性因子权重排序的多因子相似性评价模型,在这个模型中,根据各个相似性因子及其权重对空间分析结果进行综合评价,不仅符合人们对相似性评价的认知,用户的操作又比较简单直观。通过实验初步验证了该模型的有效性。 2) 改进了与数据库中 Null 值进行相似性比较的算法 数据库中不可避免会出现 Null 值, Null 值与非 Null 值的相似性比较是相似性空间分析中不能回避的问题,前人提出的 Null 值处理算法实际是以 Null 值取相似性最小值,夸大了不相似性,这和实际是不相符的。本文提出的根据非 Null 值的平均值和最或然值进行相似性度量的方法更切合实际应用需要,在烤烟生产管理的应用中得到了验证。 3) 基于相似性的空间分析系统的实现 本文运用软件工程的方法研发了一套基于相似性的空间分析系统,系统建立了基于类 SQL 语句的空间分析、基于草图的空间分析以及两个空间场景空间相似性比较的三种空间分析模式。相似性贯穿于空间分析的全过程,基于相似性的空间分析系统记录并计算了空间分析全过程中出现的相似性及其对空间分析结果的影响;结合烤烟种植生产实践案例分析,初步验证了基于相似性的空间分析系统的有效性。基于相似性的空间分析系统具有不需要用户有很完备的地理信息背景知识,符合人们认识事物从粗略到精确、从定性到定量的认知习惯等优点;与传统的基于准确匹配的定量空间分析系统相比,具有操作更简便、分析速度更快、分析结果更全、对输入条件的容忍限度更大等优点。具有较高的实用价值。 4) 将基于相似性空间分析的研究应用到烤烟种植管理中 烤烟种植是一项复杂的需要考虑多种因素的生产活动,本文将基于相似性的空间分析的研究在烤烟种植管理中得以实现,提供了基于类 SQL 语句的空间查询、基于草图的空间分析以及两个不同区域的烤烟种植条件空间相似性对比的应用模式,为烤烟种植生产提供了新的分析和管理的技术手段,是一种新的认识烤烟种植规律的方法。
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空间数据挖掘与GIS集成及应用研究
热度 1 maokebiao 2009-5-28 08:42
摘 要: 阐明空间数据挖掘与GIS集成的优越性,分析空间数据挖掘与关系数据库系统的区别,介绍面向对象技术对空间数据挖掘和空间数据挖掘的常用算法.在此基础上介绍地理信息系统与空间数据挖掘工具及应用。 1. 毛克彪 , 覃志豪 , 李昕 , 李海涛 , 空间数据挖掘与 GIS 集成及应用研究 , 测绘与空间地理信息 , 2004, 27(1):14-18. pdf 下载: 空间数据挖掘与GIS集成及应用研究
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空间数据挖掘技术方法及应用
热度 1 maokebiao 2009-5-28 08:34
摘 要: 着重阐述了通用控间数据挖掘体系结构,空间数据的关联特性,几种主要的空间数据控制方法。最后对一实例进行了应用分析。 1. 毛克彪 , 田庆久 , 空间数据挖掘技术及应用研究 , 遥感技术与应用 ,2002, (4):198-206. pdf 下载: 空间数据挖掘技术及应用研究
个人分类: 星星点灯|4004 次阅读|1 个评论
基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究
热度 1 maokebiao 2009-5-28 08:32
摘 要: 分析了空间数据仓库的特点和体系结构,在空间数据仓库的基础上提出了一种空间数据挖掘的模型结构,介绍了一些常用空间数据挖掘算法,并展望了其广阔的应用前景。 1. 毛克彪 , 覃志豪 , 李海涛,周若鸿 , 基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究 , 遥感信息 , 2002 , 68(4):19-26.  pdf 下载: 基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究 ,
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地理信息系统专家-Peter Burrough (1944-2009)
shanggv 2009-1-20 12:09
Prof. Peter Burrough passed away on 9 January 2009 in Leiden. A well known pedometrician and GIS expert that has pioneered and advanced pedometrics research. Peter Burrough is best known for his landmark book Principles of Geographical Information Systems for Land Resources Assessment, which he wrote during his first years at Utrecht University. This book, first published by Oxford University Press in 1986, was the first complete textbook about GIS. Peters contributions to pedometrics and the field of GIScience are reflected in more than 130 peer-reviewed papers and books, and numerous keynote lectures at international conferences across the world. In 1981, Peter had his first publication in Nature on the presence of fractals, scale invariance, in landscapes and in environmental shapes and processes, subjects that still reverberate around the literature today. He also brought novel thinking on concepts such as natural variability, error propagation in spatial modelling, and fuzzy logic for landscape analysis into the geographical literature. Peter has also made immense contributions in recognizing and developing concepts in modelling both the spatial and temporal domains of the environment. For more options,visit this group at http://groups.google.com/ group/pedometrics?hl=en
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GIS-related packages in R
entomology 2008-7-26 21:36
GIS-relatedpackagesinR entomology 发表于 2005-7-8 20:39:00 GIS-related packages in R: ade4 -- Analysis of Environmental Data : Exploratory and Euclidean methods in Environmental sciences adehabitat -- Analysis of habitat selection by animals fields -- Tools for spatial data GRASS -- Interface between GRASS 5.0 geographical information system and R Mapdata -- Extra Map Databases Mapproj -- Map Projections Maps -- Draw Geographical Maps Maptools -- tools for reading and handling shapefiles Maptree -- Mapping, pruning, and graphing tree models PBSmapping -- PBS Mapping 2 Shapefiles -- Read and Write ESRI Shapefiles Sp -- classes and methods for spatial data Spatial -- Functions for Kriging and Point Pattern Analysis Spatstat -- Spatial Point Pattern analysis, model-fitting and simulation Spdep -- Spatial dependence: weighting schemes, statistics and models etc.
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