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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。
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    公共服务空间公平性区位问题研究进展与展望

    连晨晨张广利孔云峰翟石艳...
    915-926页
    查看更多>>摘要：兼顾公平与效率的公共服务规划受到学术界、决策者和公众的长期关注.本文从公共服务设施布局规划的角度,对空间公平性区位问题研究进行了回顾和展望.首先,在辨析公共服务公平性概念的基础上,总结了空间公平性的度量指标.其次,根据空间公平性区位问题的建模原理,将建模途径划分为3类:直接使用公平性指标,构建单目标优化模型、多目标优化模型,或带公平性约束条件的优化模型;根据罗尔斯"无知之幕"公平正义性原则,使用有序距离加权函数构建有序中值问题模型;以及遵循社会学"不公平厌恶"原理,构建能够权衡公平与效率的公平聚合目标函数.一般地,能否找到"公平有效"的设施布局方案是空间公平性建模的一般准则,构建严格满足或"弱满足"不公平厌恶聚合函数是区位建模的技术途径.最后,对空间公平性区位建模进行了展望:引入距离阈值,简化有序距离加权函数,并将其一般化;证明了新函数是单调函数,且"弱满足"Pigou-Dalton转移规则;讨论了使用新函数改进P中值问题的可行性.

    公共服务区位问题空间公平性数学模型公平聚合函数空间妒忌Pigou-Dalton转移规则改进P中值问题

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    水文时间序列分析方法研究进展

    李路宫辉力郭琳朱琳...
    927-945页
    查看更多>>摘要：水文时间序列分析领域的发展对于有效管理和利用水资源至关重要.本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库,采用文献计量学方法和CiteSpace软件,揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向.首先从水文时间序列的随机性、非线性、不确定性等出发,结合机器学习、神经网络等新兴方法,将水文时间序列分析领域的相关进展分为6个方面.然后,对各方面开展了详细介绍,并与传统方法作对比,总结了传统方法的缺陷;最后,指出提高水文时间序列分析结果准确性的方向,主要包括:①在时空尺度上进行建模,并融合多元数据进行分析;②将物理机制融入机器学习模型,提高模型的可解释性和泛化能力;③在研究过程中考虑气候变化(极端天气事件)和水文过程的耦合;④将多个复杂特性综合进行研究,并提高每个复杂特性的研究水平.通过揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向,我们能够更好地理解和应对气候变化、极端天气事件以及人类活动对水资源的影响,提高我们对水文过程的认识,为水资源规划、水灾风险管理和可持续发展提供科学依据.

    水文时间序列分析CiteSpace机器学习非线性不确定性非平稳性耦合

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    面向城市交通的动态知识图谱综述——构建、表示与应用

    刘奕含宁念文杨东霖李伟...
    946-966页
    查看更多>>摘要：在智能交通领域中,各种信息采集设备积累了海量的多源异构数据,如车辆轨迹、道路状态、交通事件等.如何依据这些海量的交通数据进行关联整合,并利用这些数据进行辅助决策是当前面临的挑战.为应对这些挑战,知识图谱技术由于其具有强大的实体间关联建模能力,在知识挖掘、表示、管理及推理能力等方面显现出了巨大的应用潜力.首先,本文依次针对地理交通图、多模态知识图谱及动态知识图谱的构建技术进行综述,以此展示知识图谱在智能交通领域的广泛适用性.接着对智能交通领域的各类知识图谱构建方法进行介绍.其次,对智能交通领域的知识图谱表示学习技术及知识推理技术进行归纳总结.其中涵盖了多模态知识图谱表示学习的相关算法以及动态知识图谱表示学习的探讨,并展开介绍了动态交通多模态知识图谱中的补全技术和因果推理技术,对于提高智能交通系统的数据理解能力和决策推理水平具有重要的理论意义和实际应用前景.再次,归纳整理了几个应用场景下知识图谱为城市的智能决策提供重要支撑的解决方案.最后,对现有技术瓶颈进行了分析和探讨,并对未来交通知识图谱的关键技术及其辅助应用进行了展望.

    智能交通知识图谱知识表示知识推理图神经网络辅助决策城市规划交通管理

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    融合知识图谱与协同过滤的微地图推荐

    牛雪磊杨军闫浩文
    967-977页
    查看更多>>摘要：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.

    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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    城区数字高程模型修正方法:顾及空间异质性的可解释随机森林模型

    刘妍孙延宁陈传法刘盼盼...
    978-988页
    查看更多>>摘要：目前,以遥感测量手段获取的全球数字高程模型(Global Digital Elevation Model,GDEM)在城区含有各种地物而不能反映真实的地球表面形态.因此,为提高城区GDEM产品质量,本文提出了一种顾及空间异质性和SHAP(Shapley Additive Ex-planations)特征筛选的GDEM修正方法.该方法首先利用高斯混合聚类(Gaussian Mixture Model,GMM)和泰森多边形将研究区域划分为同质子区,解决GDEM修正误差和特征因子空间关系的异质性问题;然后基于SHAP可解释框架筛选每个子区的最优特征变量并借助随机森林(RF)构建对应的修正模型用于城区GDEM修正.为验证本文方法的实用性和高效性,以纽约30m分辨率的COPDEM(COPDEM30)为研究对象,将本文方法与其他3种方法(包括顾及空间异质性的局域随机森林(SH-RF)、顾及SHAP特征筛选的全局随机森林(FS-RF)和传统随机森林(RF))的预估结果以及一种去除建筑物和植被偏差的GDEM(FABDEM)进行对比.实验结果表明,本文方法预测效果最优,SH-RF、FS-RF次之,RF效果最差.此外,与FAB-DEM相比,本文方法的平均绝对误差(MAE)降低了42.3%,中误差(RMSE)降低了63.2%.对本文方法的迁移实验表明,相比原始COPDEM30,修正后GDEM的MAE和RMSE分别降低了50.5%和50.4%.

    全球数字高程模型修正空间异质性SHAP可解释模型特征筛选城区精度评价

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    地理信息视角的传统聚落景观基因特征参数及其提取

    胡最
    989-1001页
    查看更多>>摘要：经济社会领域的深层变革使得传承和发扬优秀传统文化成为重要社会需求.传统聚落是优秀传统文化的重要载体和社会发展的优质资源,发掘其文化资源特征具有重要意义.当前缺乏从地理信息视角审视传统聚落文化资源的本质特征,现有GIS不能直接支持传统聚落景观基因(以下简称景观基因)的地理信息特征分析.对此,论文首先从环境空间、聚落空间和社会文化空间出发,以自然、生存和社会文化为价值认知向度,剖析了景观基因地理信息的认知维度特征.接着,论文论述了景观基因地理信息的组成要素和信息内容.然后,根据景观基因地理信息的位置、形态、文化、属性、演变和地理价值特征,论文提出了景观基因地理信息特征参数(以下简称特征参数)并探讨了其数学意义,分析了相应的识别法则和识别方法.结合理论成果,论文以湖南省保存较为完好的6个国家级历史文化名村为例进行了空间布局基因特征参数的提取实验.结果表明,特征参数可以从地理信息角度揭示传统聚落文化资源重要特征,具有重要意义和实践价值.

    传统聚落景观基因地理信息特征价值向度认知维度特征参数湖南省

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    Google Earth Engine在农业管理中的研究现状与展望

    蒙继华何荣鹏林圳鑫
    1002-1018页
    查看更多>>摘要：农业作为中国国民经济的战略性产业,在粮食生产和可持续发展目标方面起着举足轻重的作用.为了满足农业管理中大空间尺度、长时间序列遥感数据的存储、组织和处理,节省用户计算资源,提高农业生产管理专题的时效性和普适性,地理空间数据处理云平台备受关注.谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)作为一款集数据获取、数据运算、模型建立、精度验证以及可视化分析于一体的地理空间分析开源智能云平台,极大地扩展了农业领域研究的广度和深度,为精准农业领域的发展带来了新的机遇.本文从GEE平台、农业应用数据、作物种植支撑管理和农田管理工具等角度出发,分析了基于GEE平台的农业管理研究最新研究进展,以"平台-数据-农业管理-工具"为大框架,强调了多源协同的有效数据信息支撑农业监测管理决策的制定,高效易扩展的农田种植管理和作物生长监测工具可以辅助提高农业生产效率,农情数据信息和农业管理工具在全球背景下共同促进农业可持续发展.文章对GEE在农业应用数据支撑、农业监测管理和农田管理工具等方面的研究现状进行分析总结,突出了GEE云平台相比于传统的桌面端地理空间数据处理平台分别在数据、工具和应用3个方面给农业管理带来的创新性变革,凸显了GEE在破碎化农田区域和病虫害监测领域等方面的发展潜力,讨论了GEE在全球背景下辅助农业可持续发展方面的研究趋势.随着GEE在数据质量、数据处理功能和农情参数信息利用等方面的有效改进,展望了其在精准农业管理、农情监测和预测、移动端智能农业决策支持系统开发以及生态系统管理等农业管理领域的应用前景.以期为平台使用者提供参考并为我国农业领域的云计算平台的建设和应用提供借鉴.

    谷歌地球引擎农业管理卫星遥感农田管理工具研究现状展望

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    山地冰川冰湖变化及其溃决洪水遥感监测研究进展

    李晓恩刘易江利明黄荣刚...
    1019-1039页
    查看更多>>摘要：冰湖作为冰川融水主要储蓄载体,能在一定程度延缓区域冰川淡水资源流失,但也为冰湖溃决洪水(Glacial Lake Out-burst Floods,GLOFs)、滑坡、泥石流等山地灾害发生提供了孕灾场所,是众多山地冰川灾害链的重要环节.升温、极端气候变化扰动下,冰川物质亏损/减薄速率进一步加剧,冰湖形态变化速率加快、GLOFs发生频次与规模有所提升、灾害影响效应愈发显著,对高海拔山地冰川区下游居民生命财产和基础设施安全带来潜在风险.鉴于此,本文以冰湖与GLOFs研究为主题,首先,通过冰湖研究文献计量分析确定了近些年研究热点专题;其次,围绕山地冰川冰湖与GLOFs研究的3个主要方向:冰湖与GLOFs遥感监测、冰湖时空演化与冰川变化分析及未来潜在冰湖探测、冰湖灾害风险评估与GLOFs案例研究,遴选10项重要专题内容,分门别类、系统梳理总结、剖析了国内外研究进展,阐述了当下研究存在不足;最后,针对所选专题结合技术发展趋势与研究热点问题,围绕冰湖形态信息与GLOFs智能提取、冰川-冰(前/面)湖系统演化及其气候变化响应关系、冰湖监测预警与灾害防治内容,对未来研究做了一定展望,以期为山地冰川冰湖灾害管理与适应性规划提供借鉴与参考.

    山地冰川冰湖冰湖溃决洪水GLOFs遥感监测未来潜在冰湖编目冰湖时空演化冰湖水量(库容)估算冰湖风险评估气候变化响应

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    双线阵推扫成像光学遥感卫星在轨动目标检测方法

    杨灿坤李小娟李韦钟若飞...
    1040-1056页
    查看更多>>摘要：动目标检测是从时序图像中获取时间维度动态变化信息的有效手段,通过快速获取、分析和利用卫星遥感数据中的现势信息,将遥感数据中时空域运动和变化信息表征为对象和知识,可以有效提升卫星数据的利用效率,实现"现势数据、即时传输"的应用要求.现有的卫星视频和多光谱遥感图像用于动目标检测领域,无法满足大范围动目标发现、运动速度适应性以及硬件加速兼容性等应用需求.本文以利用光学遥感卫星实现大范围动目标快速感知为目标,通过双线阵推扫光学遥感相机采集包含时域动目标信息的双条带图像,以船舶目标为例,经过在轨处理形成动目标关键信息.相机原理样机已经搭载"泰景四号01星"于2022年2月27日成功发射,验证了大范围动目标检测的技术路线.本文在提出双线阵推扫成像方法以及动目标时空特性数学模型基础上,构建基于显著性区域建议的动目标检测方法,利用时空域变化信息表征和提取动目标显著性区域,基于深度学习目标检测技术实现动目标判别,获取动目标检测结果.利用在轨拍摄的双条带图像,验证了算法精度,对比传统算法,本文方法在单体目标分割方面提升明显,动目标分割结果较为完整、清晰,有效提升了动目标两个时刻间的匹配精度.结果表明,算法能够有效实现双条带图像中的动目标检测,具有以下2个方面的优势:①提出双条带推扫成像模式和方法,扩展图像时域信息,解决卫星无机动条件下大范围动目标观测问题;②提出基于显著性区域建议的动目标检测模型,解决了大范围双条带图像中复杂背景下动目标检测问题.通过获取动目标关键信息,大幅度减少遥感信息的对地传输带宽需求,可以为大规模对地观测系统数据在轨处理与地学应用提供新型的数据获取与处理思路.

    双线阵推扫双条带影像动目标检测在轨智能处理时空域变化信息单体目标分割深度学习目标检测显著性区域建议

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    基于主成分变换的星载升降轨极化SAR数据水体提取方法

    孟庆港曾琪明
    1057-1074页
    查看更多>>摘要：利用光学遥感技术可以快速高效地获取大范围的地表水体信息,但是在洪灾监测等应用中,常常伴随多云、降雨等恶劣天气,难以及时获得高质量的光学遥感图像.合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术具有全天时、全天候的特点,不受阴雨天气的影响,相比光学遥感具有明显的优势.本文首先总结和分析了目前基于星载SAR数据提取水体的方法和存在的问题,以Sentinel-1数据为例,为了弥补单极化阈值法和哨兵一号双极化水体指数(Sentinel-1 Dual-Polarized Water Index,SDWI)方法的不足,提出了双极化第一主成分水体指数(Dual-Polarized First-Principal-Component Water Index,DFWI).其次,为了解决雷达阴影容易与水体相互混淆的问题,提出了3种升降轨极化SAR水体提取方法:升降轨VH极化方法(Ascending-Descending VH-Polarization Water Index,AD-VH)、升降轨VV极化方法(Ascending-Descending VV-Polarization,AD-VV)和升降轨双极化第一主成分水体指数(Ascending-Descending Dual-Polarized First-Principal-Component Water Index,AD-DFWI).最后,选择云南省洱海和土耳其Hatay 2个研究区进行水体提取实验,分别对应水体的常态化监测和应急监测等不同的应用场景.根据用户精度、生产者精度、虚警率和F1-score共4种指标对上述不同方法得到的水体提取结果进行精度评价和分析.实验结果表明:①本文所提方法相比单极化阈值法和SDWI法的分类精度明显提高,在2个研究区中,精度相对最高的方法均为AD-DFWI法,F1-score指标分别达到了97.83%和88.33%;②升降轨极化SAR水体提取方法不仅较好地解决了雷达阴影和水体相互混淆的问题,而且图像直方图中双峰分布特点更加显著,水体和非水体的可分离性更高,综合性能更好.本文提出的方法未来可以为水体提取和洪灾监测等应用提供参考.

    极化SAR水体提取洪灾监测雷达阴影主成分变换升降轨阈值法Sentinel-1

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