首页期刊导航|地球信息科学学报
期刊信息/Journal information
地球信息科学学报
地球信息科学学报

徐冠华

双月刊

1560-8999

dqxxkx@igsnrr.ac.cn

010-64888891

100101

北京大屯路甲11号

地球信息科学学报/Journal Journal of Geo-Information ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊以地球系统信息流为主要研究对象。是探索地球信息机理、地球信息认知方法和地球信息时空图谱新学科生长点的应用基础科学。推动地球信息科学的发展与创新、全球变化与区域可持续发展的深化研究，加强国际学术交流。
正式出版
收录年代

    结合路段和网眼结构的路网模式识别方法

    张志义禄小敏宋浩然闫浩文...
    2364-2383页
    查看更多>>摘要：道路网具有鲜明的空间分布模式,其模式识别在地图制图、地图匹配及空间查询等诸多领域均发挥着至关重要的作用.当前的路网模式识别方法多基于网眼结构与路段结构两种模型,取得了较好的识别效果,但亦存在一定局限.已有的基于网眼的识别算法往往局限于最小单元的格网模式,无法对整体规则、局部破碎的网眼群组进行模式识别;而基于路段结构的模式识别则涉及复杂的预处理与识别过程,并且仅能识别单一的路网模式.方向熵作为信息熵的一个分支,可以较好地描述地理数据的空间分布特征和规律.为此,本文结合了网眼结构在网眼规整情况下的识别优势和路段结构在分析路段排列方式方面的优势,在此基础上引入方向熵、矩形度和凹凸度等特征参量,构建了一种有效的路网模式识别算法.本文选取多个城市路网作为实验对象,通过计算出不同路网模式相对应的参量分类阈值,实现了格网模式和不规则模式路网的模式识别,且根据格网模式路网中网眼群组排列方式的不同,构建网眼质心最小生成树并使用方向熵将其细分为直线型网眼群组和格网型网眼群组.实验结果表明,结合路段和网眼结构的路网模式识别算法的模式分类精度达到了97％以上,能够有效完成典型路网模式的识别并较好地根据网眼群组的排列方式完成了格网模式的细分.与现有路网模式识别方法比较,本文构建了一种简单快速且较为精准的路网模式识别算法,为地图综合、模式识别和城市规划等领域的后续研究和应用提供了一种新的思路.

    模式识别方向熵格网路网不规则路网直线型网眼群组格网型网眼群组

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于条件控制扩散模型的遥感图像超分辨率增强算法

    付奕博谢东海王志博易畅...
    2384-2393页
    查看更多>>摘要：图像超分辨率技术通过提升图像的空间分辨率,增强图像清晰度,增加图像细节信息,实现在硬件条件不变的情况下提高图像质量.鉴于遥感影像具有较大的像幅、复杂的特征表现和丰富的细节,结合遥感图像信息高效获取的需求,本文提出了一种基于条件控制扩散模型(Diffusion Model)的遥感图像超分辨率算法DSR(Diffusion Super-Resolution).该算法以同一区域的低分辨率遥感图像为扩散模型的控制条件,与添加噪声后的高分辨率遥感图像拼接作为输入,构建了一个以U-Net为主干,融合残差连接和自注意力机制的深度噪声训练网络,并改进了损失函数以获得更优的超分辨率效果.本文实验中采用了多时相、多时期的国产卫星高分系列、高景系列的高分辨率遥感图像以及公开数据集Alsat-2B作为测试数据,测试了从32像素尺寸扩大至128像素的超分辨率效果.在这一基础上,将本文提出的算法与Bicubic、SRGAN、Real-ESRGAN、SwinIR等超分辨率算法进行比较,在PSNR和SSIM指标上取得了更好的性能.实验结果表明:DSR算法适用于遥感图像的超分辨率重建,特别是在多光谱遥感图像的超分辨率处理中,能够提升超分辨率结果质量,克服了简单卷积网络只能提取图像浅层特征的局限,避免了对抗神经网络训练过程中难以收敛的问题,显著提升了遥感图像中丰富细节的还原能力.

    扩散模型超分辨率遥感图像残差网络深度学习高分辨率遥感遥感图像重建

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    融合风险特征和空间特征的城市暴雨级联事件风险评估模型构建

    刘昭阁李向阳朱晓寒
    2394-2406页
    查看更多>>摘要：相较于城市暴雨致灾事件(如内涝、洪水、泥石流等),现有研究对小粒度、多样化暴雨级联事件(如房屋损毁、地铁淹没等)风险的特征构成及其客观评估关注较少,难以适应城市精准化管理目标;同时,暴雨级联事件的风险评估模型构建面临样本数据风险特征不完备带来的模型效果约束.针对上述问题,考虑空间特征和风险特征的空间关联性,提出了融合风险特征和空间特征的城市暴雨级联事件风险评估模型构建方法.首先,面向不同暴雨级联事件的风险情景,从暴雨基层官员巡检、公民上报和社交媒体发帖数据中提炼级联事件风险特征;其次,以原始风险样本的空间定位为衔接,利用改进的边际Fisher方法从多源空间数据中挖掘空间特征,补充风险特征的缺失;最后,基于机器学习方法建立风险特征与风险类别的关联关系,构建多类别暴雨级联事件的风险评估模型.中国湖北省武汉市的实验结果表明:所提方法能够通过多源空间特征挖掘解决风险评估模型构建的特征不完备问题,实现多样化暴雨级联事件风险评估模型的有效构建,总体准确率、F1得分以及AUC分别提升了23％、24％以及25％;同时,针对小粒度承灾体开展多样化级联事件风险评估,有助于更加精准的城市暴雨风险管理.

    城市暴雨级联事件风险评估机器学习空间特征挖掘精细化管理

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    众源地理数据驱动的社区管辖范围生成

    郑聪李丽勤赵婉王铭...
    2407-2418页
    查看更多>>摘要：社区管辖范围在智慧社区场景中应用广泛,高时效性、可靠的社区管辖范围是提供高质量基层服务的基础.然而,目前社区管辖范围面的绘制仍然依赖于基层工作者的人工标注,具有采集门槛高、更新时效低等问题.运用社区下辖区域的空间关联点位,可实现针对复杂社区管辖范围的生成问题,本文提出了一种基于众源地理数据驱动和图神经网络建模的社区范围生成算法CB-GCN,以实现针对复杂关联点位分布及区域划分条件下的高质量、低成本社区管辖范围面生成.基于城市中的多级路网将城市划分为块面,并基于楼栋空间坐标将块面进一步细分为空间单元,再基于空间单元在众源兴趣面及路网块面中的共现关系构造空间关系图;然后,基于图卷积网络计算空间单元之间的近邻关系度,并据此加权聚合计算空间点位特征;最后根据聚合结果推断空间单元的社区归属,并得到最终的社区管辖范围.实验结果表明,CB-GCN生成社区管辖范围面的效果均优于基准方法,尤其在F1-score和IoU指标中较基准方法分别提升9.4％和14.4％.CB-GCN实现了社区面管辖范围生成的自动化,显著提升了社区管辖范围兴趣面生成的效率.

    智慧城市社区范围推断众源地理数据图卷积网络图标签传播地理层级兴趣面生成

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    地铁-公交换乘供需匹配评价方法研究——以深圳市为例

    雷洁璇边梦圆辜智慧
    2419-2432页
    查看更多>>摘要：实现轨道交通和常规公交2个系统的便捷换乘,是推动轨道交通与常规公交网络之间融合发展、打造多模式便捷公共交通系统的基础.本文以深圳市为例,结合手机信令数据和公交刷卡数据,识别轨道交通和常规公交的换乘特征,进而估算各轨道站点的换乘潜在需求量及其换乘需求缺口,同时基于熵权-TOPSIS模型对各轨道站点换乘供给条件进行了评价,结合换乘供需匹配的评价结果与换乘需求缺口,对轨道站点提出了相应的优化策略.研究发现,深圳市地铁-公交换乘潜在需求高的站点多分布在居住人口聚集区附近,中心城区的换乘供需匹配度高,且部分老城区供大于需,但外围站点普遍存在供不应求的情况;从换乘需求缺口来看,部分供应不足但运行高效的站点值得借鉴经验,而那些需求缺口大的低效站点应根据不同的供需匹配情况进行针对性的提升优化.结果表明:基于多源数据评估地铁-公交换乘潜在需求与换乘供给水平的匹配情况,并结合换乘需求缺口来制定换乘优化策略,对于提升地铁与公交换乘服务的精细化管理水平具有重要的参考意义.

    轨道交通常规公交换乘潜在需求换乘水平评价熵权-TOPSIS模型

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    "第五届空间数据智能学术会议SpatialDI 2024"成功举办

    张雪英胡迪
    2433-2437页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    《地球信息科学学报》征稿简则

    《地球信息科学学报》编辑部
    2438页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据