基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征

受城市资源配置、区域功能分化的影响,城市中居民的出行往往呈现出特定的模式和规律,而这种出行模式的背后反映出城市的功能结构。城市车辆GPS导航的广泛使用,以及车辆轨迹数据的大量获取,为分析城市居民出行模式及理解城市功能结构提供了数据支撑。本文以道路分割城市得到的地块为研究单元,利用北京市一个月的出租车轨迹数据,对北京居民的出行模式及城市功能格局进行分析。在轨迹数据分析中,本文从轨迹数据中提取每个地块的出行量时间序列信息,然后采用结合时间序列距离度量和时间序列自身相关性的聚类方法,对出行量时间序列数据进行聚类分析,从而研究乘客出行的时空分布特征,最后结合北京市POI数据,探讨了不同区域乘客出行规律和区域功能类型的相互关系。结果表明,出租车出行量时间序列模式在工作日和周末间存在明显差异。此外,工作日的2个出行高峰与通常的通勤早晚高峰不同。由出行量所得的区域聚类结构,除具有重要交通枢纽功能的地块外,总体上以市中心为圆心大致呈同心圆分布,且距离市中心越远出行量越小。研究结果对于分析北京市居民出行行为、辅助城市交通规划具有一定的意义。     

基于社交媒体数据的城市人群分类与活动特征分析

空间信息技术已开始进入全空间信息系统发展阶段,即将空间信息系统的范畴从传统测绘空间扩展到宇宙空间、室内空间、微观空间等可量测空间。位置大数据不仅是全空间信息系统的重要研究对象之一,而且也成为了广域全空间中了解人们生活方式以及城市动态变化的一种有效途径。本文基于社交媒体数据中的位置签到数据,提出一种不同于传统以社会经济属性为依据的城市人群分类方法。首先利用签到数据的时间序列构造矩阵模型;然后,通过分析用户签到活动的时间特征,采用K-means聚类算法和K近邻算法（K-NN）识别出具有不同时空行为特征的城市人群（静态居民、动态居民、通勤者以及访问者）;最后,本文根据得到的人群分类结果,通过分析不同类型人群的时空间行为特征,发现不同类型人群时空间行为的差异性与潜在规律性,从而为表征城市人群的组成结构及特征,研究城市时空结构提供一种新的视角。     

基于Gradient Boosting的车载LiDAR点云分类

车载LiDAR点云中包含地面、建筑物、行道树、路灯等丰富地物类别,自动对这些不同类别点云进行分类,对点云中目标的识别、提取及重建都具有重要意义。本文提出了一种基于Gradient Boosting的自动分类方法。该方法首先对车载激光点云进行数据预处理,然后计算点云的协方差矩阵、密度比、高程相关特征、局部平面特征、投影特征等,再计算点云特征直方图与垂直分布直方图,采用K-means方法对这两者分别进行聚类,并将其聚类类别值也作为特征,从而构建出20维的点云特征向量,应用Gradient Boosting分类方法进行自动分类。为了验证本文方法的有效性,从某城镇场景的车载激光点云数据中选取部分代表区域共144W点作为训练数据集,然后选取另一较大区域的点云共312W点作为测试数据集。使用训练好的分类器对测试数据集进行分类,分类结果总体准确率达到了93.38%,耗时631s,说明此分类方法具有较高的分类准确率,同时也具备较高的效率。     

基于K均值聚类EEMD的CORS高程时间序列信号分析方法

针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题,提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比,基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验结果表明,该方法提高信噪比3%以上,基于正交指数的分解精度提高26%以上,聚类结果能够解决IMF中近似的0.5 a、1 a、2 a周期信号的模态混叠问题。     

基于自组织网络的黄河口浑浊模式研究

传统浑浊度时空变化模式研究依靠野外观测实验,需要投入大量人力物力,模型适用范围亦非常有限。本文利用自组织网络（SOM）,直接从长时序遥感影像中提取典型浑浊模式,分析浑浊度年内、年际变化特征。以黄河河口附近海域为研究区,提取出近15年的6类典型浑浊模式。典型特征显示,研究区内主要有2个浑浊区,位于渤海湾西部和南部,以及河口外和莱州湾西北部;6类模式中四类以年为周期过渡更替,冬春季浑浊度较高,夏秋季浑浊度较低;多年浑浊模式逐渐由中浑浊向清澈模式变化,整体浑浊度有降低趋势。浑浊水体分布主要受河口潮流、环流等海洋动力和风浪影响,结合研究区气象观测数据分析,海面风浪变化是造成浑浊模式更替的主要原因,黄河入海泥沙影响范围仅局限于河口口门周边。利用统计参数分析和2007年各月悬浮泥沙浓度反演结果比较,评价SOM分类效果,结果表明SOM提取的模式间具有显著差异,一定程度上能够代替经验模型反映区域浑浊特征。SOM神经网络能够从长时序遥感影像中直接提取浑浊水体典型分布模式,分析海岸带地区水体浑浊度变化的时空特征,对了解复杂水体泥沙输运及优化水资源利用具有重要应用价值。     

基于谱系聚类的全球各国新冠疫情时间序列特征分析

COVID-19暴发以来,世界各国疫情呈现出不同的时序特点,研究不同国家疫情发展模式的特点,揭示其背后的主导因素,可为未来防控策略提供参考.为了揭示不同国家疫情时间序列之间的异同,本文提取了主要疫情国家每日新增病例时间序列的标准差、Hurst指数、治愈率、增长时长、平均增长率、防控效率进行谱系聚类,并从经济、医疗、人文...     

基于多尺度时空聚类的共享单车潮汐特征挖掘与需求预测研究

当前,我国政府和单车企业多以划定电子围栏停车点的方式进行共享单车的规范化管理,由于单个电子围栏内部单车流入流出的随机性和不确定性较大,以单个围栏为单位进行单车管理的工作量大且不具现实意义。因此,有必要对电子围栏停车点进行聚类划分,实行区域化的管理与调度。基于此,本文提出一种基于时空约束的网络图聚类算法,该算法综合考虑空间因素（地理位置、地理环境特征）和时间因素（历史订单）,只需通过距离阈值设定即可实现电子围栏的多尺度聚类划分,实验分别在3000 m和700 m距离阈值条件下对厦门岛和乌石浦地区电子围栏进行聚类,结果显示该算法不仅能够将具有相似时空特征的电子围栏聚到同一社区簇内,而且能够使得单车流动主要集中在划分后的社区内部;随后,在社区划分基础上进行单车潮汐特征挖掘,能够有效识别和定位单车使用的热点地区;最后,利用长短时记忆神经网络（Long-Short Time Memory network, LSTM）进行单车订单需求预测,结果显示有84%以上社区的预测准确率在85%以上,平均预测准确率为91.301%,预测效果较好,可有效满足单车调度需求。本文研究成果可服务于电子围栏停车点规划与共享单车的区域化管理与调度工作。     

武汉市轨道交通站点周边地区职住平衡与建成环境的关系研究

轨道交通的快速发展提高了通勤可达性,也被认为在重构城市职住空间格局进而影响职住关系方面产生重大影响.探究城市轨道交通站点周边地区(下称轨交站点周边地区)就地职住平衡与建成环境的关系,对于通过建成环境设计促进站点尺度职住"微平衡",调节由于轨道交通所导致的区域性职住分离意义重大.本文基于武汉市189个轨交站点刷卡数据,首...     

武汉市不同站域建成环境与轨道交通站点客流特征关系分析

中国已经成为全世界城市轨道交通建设里程最长、建设速度最快的国家,合理识别城市轨道站点类别与影响不同类别站点客流特征的建成环境因素对轨道交通的建设具有十分重要的作用.因此,本文以武汉市为例,通过轨道交通刷卡数据,运用引入客流特征的EM聚类方法,将轨道交通站点分为职住错位型、居住导向型、就业导向型、居住综合型、就业综合型、...     

顾及轨道交通影响的浙中城市群土地利用多情景模拟与分析

土地利用变化受到地形地貌、自然环境、城市规划和经济发展等的影响,预测其未来情景对政策调整具有重要的参考意义。元胞自动机模型是模拟和预测不同规划政策下土地利用变化的常用方法。本文基于GlobeLand30数据集,利用浙中城市群2000-2010年土地利用变化校准FLUS模型,并模拟2010年土地利用格局,其总体精度、Kappa系数和图形优化(FOM)分别为89.74%、82.69%和29.86%。采用马尔可夫链预测2030年各类型土地总量,利用FLUS预测一般条件下(常规情景)和城市轨道交通规划站点影响下(轨交情景)浙中城市群未来土地格局。结果表明,在5 km范围内城市轨道交通站点对建设用地增长影响较大,在该区域轨交情景比常规情景面积增加45.25 km^2、且主要发生在城市边缘区。建设用地扩张主要通过侵占优质农田实现,轨交情景5 km范围内农田转化为建设用地比常规情景增加33.34 km^2,建设用地扩张强度高于常规情景,其中最低扩张强度以上占比高于常规情景3.70%。景观指数表明,2种情景中林地、草地和水域格局具有较高相似性。本研究表明,综合使用FLUS、遥感、GIS等技术方法,能够准确模拟和预测不同规划条件下未来土地利用格局,并为规划和政策调整提供高可信空间数据。     

基于长时序MODIS数据的中国城市昼夜热岛强度时空特征

随着我国城市化进程的加快,城市热岛难显缓解之势,有关土地利用/覆盖类型、城市规模、城市形态对城市热岛的影响已有较多研究,尚缺少气候背景对我国城市昼夜地表热岛强度的影响研究。本文通过长时序的MODIS地表温度数据,从年均、季节和昼夜3个时间尺度,从全国、气候带、城市3个空间尺度探讨了我国347个城市昼夜地表热岛强度的空间分布特征以及时间变化规律。结果表明：(1)昼夜差异：我国城市年均地表热岛强度白天（1.25±0.81℃）高于夜晚（0.79±0.43℃）;(2)季节差异：昼夜地表热岛强度在不同季节表现不同,白天表现为夏季高,冬季弱,夜晚四个季节差异不大;(3)气候带差异：昼夜地表热岛强度分布呈现明显的空间分异。白天地表热岛强度表现为热带及亚热带地区高于温带及高原地区,其中南亚热带表现为最强,高原气候区最弱;夜晚则表现为温带高于亚热带、热带及高原地区,其中中温带最强,北亚热带最弱;(4)时空变化：白天地表热岛强度年际呈非显著下降趋势（|Z|<1.96）,而夜晚呈显著上升趋势（|Z|>1.96）;昼夜地表热岛强度年际变化存在季节差异,白天地表热岛强度夏季上升趋势显著高于其他季节,...     

Luojia-01夜光数据和“点轴发育”理论支持下的夜间经济集聚区定量识别与分类方法

“夜间经济”蕴含巨大的消费潜能和市场空间,夜间经济集聚区作为其载体,其准确识别、合理分类和科学布局是发展夜间经济的切入点和主要抓手,更是夜间经济可持续发展的保障。本文在“点轴发育、定量识别”的认知框架下,在定量表达夜间经济活力测度的基础上,利用焦点统计和ISO聚类分析方法提取和识别夜间经济集聚中心和集聚区,并根据区位熵及其变异系数对识别结果进行类型划分,克服了目前夜间经济实践中存在的集聚区范围划定主观随意、类型标准不一的问题,为夜间经济定量化研究开辟了新的思路。研究表明：① 相较于DMPS/OLS及NPP-VIIRS等夜光遥感数据,Luojia1-01数据的空间分辨率高,溢出效应低,更适合于“夜间经济区”这种小尺度的精细化研究。② 夜间灯光和兴趣点数据是夜间社会活力和功能活力的良好表征,其综合影响可通过夜间经济活力测度来定量表达;③ 上海推出的12个地标性夜生活集聚区中,有11个被识别,识别率达91.7%;④ 根据集聚区的功能结构差异,可将其划分为非平衡发展-起步型、平衡发展-起步型、非平衡发展-成熟型、平衡发展-成熟型4种类型,该分类方式具有普适性;⑤ 在起步阶段,上海中心城区夜间经济集聚区主导功能为购物、餐饮;在成熟阶段,其特色发展方向为住宿、科教文化和体育休闲功能。四大集聚区类型在空间分布上形成明显的圈层结构。     

基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类

快速、准确的湿地地物分类是实现湿地精准监测的基础。为进一步研究湿地地物显著极化特征对分类结果的影响,提出了基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类方法。该方法利用箱型图等方式,在特征选择因子等准则下从多种极化分解方法选择最优极化特征进行组合,并在此基础上实现分类。首先,为了简化极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR）影像并降低其斑点噪声,对互易处理后的极化SAR影像进行多视化和精致Lee滤波。然后,进行6种极化分解,得到多种极化特征。再之,利用箱型图、Cloude-Pottier平面散点图和均值散点图详尽分析上述极化特征和双台河口湿地典型地物散射机制间的相关性,并据此在特征选择因子、特征判断因子、H/α平面等和均值标准差的准则下选择最优极化特征组合。最后,以上述最优极化特征组合为输入,设计支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器,实现湿地的最优分类。本文以辽宁省盘锦市辽河入海口双台河口湿地为例,采用2016年7月的C波段Radarsat-2全极化数据验证最优极化特征组合的有效性。结果表明：① Cloude-Pottier分解的H、A和α、MCSM （Multiple-Component Scattering Model ）分解的表面散射、Pauli分解的T₃₃与Yamaguchi3分解的表面散射和二面角散射为最优极化特征;② 使用最优极化特征组合不仅可以减少极化特征冗余,还可以提高各湿地地物的生产者精度、分类总精度及Kappa系数,其中各湿地地物的生产者精度提高1%~5%,分类的总精度可达到94.25%,Kappa系数达到93.63%。     

基于DCT-PLS算法的MODIS LST缺值填补方法研究

受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的地表温度产品（LST）在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法（DCT-PLS）,利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升：平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K（相较于三维算法）。在大湾区的填补结果表明（日间结果：R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果：R=0.99、RMSE=0.56 K）,优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。     

基于支持向量机的京津冀城市群热环境时空形态模拟

城市群热环境作为区域生态重要组成部分,已成为近年来的研究热点。而如何选择针对城市群这种复杂地地貌特征的热环境量化工具一直是亟待解决的技术难点,基于此本研究提出了一种解决多样本、非线性、非平稳及高维函数拟合的计算方法,并建立了基于支持向量机(SVM)的京津冀城市群热环境曲面模型来揭示城市群热环境的时空形态变化。研究结果表明：① SVM模型在刻画多核心、多种土地利用类型城市群热环境的空间分布方面具有理论与实践可行性,能够根据热环境的整体空间布局通过高斯核函数进行局部优化差值,最大限度减少缺省值对模型拟合结果的影响。相比于对照方法可以模拟出更高精度的复杂地貌特征城市群热岛空间分布格局;② 在SVM模型曲面拟合的过程中,拟合精度和拟合时间是衡量拟合结果的重要指标,而原始影像的分辨率则是影响该指标的决定性因素;③ 2003-2013年区域内北京市与天津市的城市热岛效应变化最为明显,热岛面积分别增加7091 km²与4196 km²,空间上呈现出逐年接近连片发展趋势,热岛重心移动轨迹具有明显的时空分异性。北京城市热岛特征为东南部地区异速增长,西部地区缓慢增长;天津城市热岛特征为以城市中心为圆心向周围扩展。本研究进一步丰富了城市群热环境评测的定量方法,可以在实践上对城市群的城市规划、城市建设、环境保护和区域可持续发展等提供定量化、可视化的决策支持。