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2019年 第48卷 第11期    刊出日期：2019-11-20

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综述

出租车轨迹数据挖掘进展

吴华意, 黄蕊, 游兰, 向隆刚

2019, 48(11):  1341-1356.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20190210

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大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增，出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹，还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究，对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究，按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类，详细阐述各类方法的研究现状。随后，本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后，本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。

地图学与地理信息

基于网格模型的导航道路图渐进式化简方法

郭庆胜, 刘洋, 李萌, 程晓茜, 何捷, 王慧慧, 魏智威

2019, 48(11):  1357-1368.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180552

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针对将导航数据精度降低时的道路图形综合转换为基于网格模型的线图形化简问题，提出了一种基于网格模型的导航道路数据渐进式协同图形综合方法。该方法能保证综合后的单条道路和道路网都与原始高精度数据保持空间方向关系相似。在数据处理过程中，用导航需求来约束道路的渐进式图形简化，并对道路形状和道路交叉处的空间方向关系进行维护，顾及了导航中道路的可视化效果。已用实际生产中的导航数据进行了验证，证明了本文方法是有效且实用的。

对等网络下自适应层级的矢量数据时空索引构建方法

吴政, 武鹏达, 李成名

2019, 48(11):  1369-1379.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20190143

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时空索引是时空数据存储和管理的关键技术之一，基于空间填充曲线（space filling curve，SFC）的索引方法近年来受到了广泛关注。然而对于矢量数据，现有索引方法多侧重于空间索引的实现，难以同时顾及时间查询和空间查询的效率，且对于非点要素（线要素与面要素），确定最优的索引级别一直是难点所在。为此，本文面向对等网络环境，提出一种自适应层级的时空索引构建方法。首先提出了基于分区键和分区内排序键组合策略的时空信息联合编码，然后据此设计了点要素、非点要素的时空表达结构，最后设计了多层级树结构以构建时空索引MLS3（multi-level sphere 3），并基于地理实体时间粒度及空间密度等特征自适应确定其最优索引层级。利用轨迹（点要素）、公路（线要素）和建筑物（面要素）实际数据进行了试验。试验结果表明，相比GeoMesa提出的XZ3时空索引，本文索引方法可有效解决非点要素的时空表达及层级划分问题，在避免存储热点的同时实现更为高效的时空检索。

ST-CFSFDP:快速搜索密度峰值的时空聚类算法

王培晓, 张恒才, 王海波, 吴升

2019, 48(11):  1380-1390.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180538

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时空聚类算法是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。针对传统CFSFDP聚类算法无法应用于时空数据挖掘的问题，本文提出一种时空约束的ST-CFSFDP（spatial-temporal clustering by fast search and find of density peaks）算法。在CFSFDP算法基础上加入时间约束，修改了样本属性值的计算策略，不仅解决了原算法单簇集多密度峰值问题，且可以区分并识别相同位置不同时间的簇集。本文利用模拟时空数据与真实的室内定位轨迹数据进行对比试验。结果表明，该算法在时间阈值90 s、距离阈值5 m的识别正确率高达82.4%，较经典ST-DBCSAN、ST-OPTICS及ST-AGNES聚类算法准确率分别提高了5.2%、4.2%和7.6%。

车辆轨迹数据提取道路交叉口特征的决策树模型

万子健, 李连营, 杨敏, 周校东

2019, 48(11):  1391-1403.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20190011

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众源车辆轨迹数据隐含最新的道路分布信息，研究利用轨迹数据提取道路特征有益于基础路网数据的快速建库与更新。道路网由交叉口和连接交叉口的道路线构成，其中交叉口特征识别是整个道路网生成的关键。由于缺乏精细的交叉口识别模型，轨迹数据生成的道路网容易出现路口遗漏、结构失真等现象。针对这一问题，本文提出一种利用轨迹数据提取道路交叉口的方法。首先，分析车辆在交叉口与非交叉口区域移动轨迹几何形态及隐含动力学特征的变化情形；然后，利用决策树方法构建轨迹片段分类模型，并结合移动开窗式的轨迹线剖分模型建立交叉口区域变道轨迹片段提取方法；最后，依据Hausdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类，并提取中心线获得完整的道路交叉口结构。采用真实的车辆轨迹线作为测试数据，验证了本文提出方法的有效性。

DEM地表坡向变率的向量几何计算法

胡光辉, 熊礼阳, 汤国安

2019, 48(11):  1404-1414.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180447

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作为计算坡向变率的数据基础，坡向矩阵具有方向性，以标量的方式计算带有方向属性的数据，将带来计算方式的误区及计算结果的偏差。本文以数学高斯曲面和不同黄土地貌样区5 m分辨率DEM数据为基础，针对坡向数据具有方向性的特点，设计基于数学向量的坡向变率计算方法。首先针对坡向数据进行极坐标转换，形成坡向矩阵的向量几何表达；然后以该坡向向量数据为基础来计算坡向变率；最后将本文方法的计算结果与传统标量方法的计算结果展开对比分析。试验结果显示，本文方法的坡向变率计算有效地避免了正北方向产生的极大偏差以及坡向差超过180°时的不准确现象，同时其他大部分区域也得出更为合理准确的坡向变率计算结果。在不同分辨率DEM下，本文方法能得到较为稳定的结果。本文所提出的基于向量几何的坡向变率计算方法可为精准数字地形分析提供参考，也是借鉴数学向量几何的方法解决数字地形分析问题的重要实践。

监控视频中动态目标与地理空间信息的融合与可视化方法

张旭, 郝向阳, 李建胜, 李朋月

2019, 48(11):  1415-1423.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180572

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监控视频的动态前景目标智能分析是平安城市、智慧园区等安防建设的重要基础，将监控视频与地理空间数据融合可为静态的地理数据赋予动态属性。针对传统监控视频与地理信息数据集成仅仅将视频数据投射至地理空间，造成存储难、视频内容理解难度大等问题，本文提出了前景动态目标与地理空间信息的融合模型，通过推导出的映射模型将图像空间中的动态前景目标及跟踪轨迹映射至地理空间中，达到将监控视频与地理信息有机融合的目的。根据不同的应用需求，本文设计了4种多图层融合显示模式，实现了监控视频中的动态前景目标在地理空间的可视化。

大地测量学与导航

“轻终端+行业云”的实时北斗滑坡监测技术

白正伟, 张勤, 黄观文, 景策, 王家兴

2019, 48(11):  1424-1429.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20190167

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对滑坡区域进行地表高精度实时三维变形监测，是实现滑坡灾害精准预警的前提。GNSS技术是目前唯一直接获取滑坡灾害实时地表三维矢量变形的手段，但GNSS应用于大范围滑坡监测存在成本高和计算能力差两大问题。本文采用物联网思维，以"云+端"的设计理念，自主研发了千元级小型化实时北斗/GNSS监测技术装备，并研制了毫米级实时监测预警云平台，成果成功应用于甘肃黑方台滑坡实时监测预警。联合成都理工大学预警系统提前40 min发出了准确预警信号，避免了人员伤亡和财产损失。安装在滑坡体上的远程视频监控首次近距离记录了滑坡灾害发生的全过程。

L₁范数探测粗差失效的观测量识别方法

闫广峰, 岑敏仪

2019, 48(11):  1430-1438.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180395

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粗差发生时，L₁范数估计求得的条件方程闭合差较最小二乘估计（LS）的残差更能集中反映粗差，从而有助于粗差的发现与定位。然而，存在一类观测值，虽然其具有粗差发现和定位能力，但在采用L₁范数估计解决粗差探测问题时，无论含有多大量级粗差都不能准确定位，为叙述方便，称其为L₁抗差性失效点（robustness failpoint in L₁-norm estimation，RFP-L₁）。显然，只有判定测量系统不存在RFP-L₁，或存在时能够准确判断其是否含有粗差，才能保证基于L₁的粗差探测结果的准确、可靠，此过程中，RFP-L₁的识别是问题解决的基础。本文由条件方程，推导出观测值粗差对条件方程闭合差绝对值和的影响系数计算式，得到了最小影响系数大小与观测值是否为RFP-L₁的判别关系，并探讨了存在RFP-L₁的测量系统设计矩阵数值特点，提出了判断RFP-L₁观测值的方法。仿真试验表明，最小影响系数反映了观测值粗差对L₁范数估计目标函数的影响大小，非RFP-L₁和RFP-L₁的最小影响系数具有分别等于1和小于1的规律性，同时得出，若观测方程中系数矩阵只有±1和0，对应的观测量均不属于RFP-L₁。

摄影测量学与遥感

基于几何配准的多模式SAR影像配准及其误差分析

吴文豪, 张磊, 李陶, 龙四春, 段梦, 周志伟, 祝传广, 蒋廷臣

2019, 48(11):  1439-1451.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180440

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星载合成孔径雷达影像干涉处理时所需方位向配准精度因成像模式的差异而有所不同，目前在精密轨道条件下以几何配准为基础辅以影像信息的配准方案因其严格的理论模型和较高的精度成为干涉处理的首选。本文以TerraSAR-X影像为例，论证了不同成像模式影像所需的配准精度和卫星轨道精度，并通过理论分析和试验证明了精密轨道条件下，利用几何配准即可满足TerraSAR-X等卫星的条带模式影像干涉处理的需要；聚束模式影像需要在几何配准的基础上利用影像相干性或谱分集进一步优化配准结果。鉴于增强谱分集偏移量估计精度最高，本文进一步利用增强谱分集对比分析了不同轨道不同DEM条件下的几何配准误差。研究结果表明：卫星轨道切向误差是几何配准的主要误差源，目前常用3种DEM几何配准差异远小于0.001个像素，均可满足Sentinel-1影像干涉配准的需要。

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测

赵生银, 安如, 朱美如

2019, 48(11):  1452-1463.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180554

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特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足，以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题，本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先，充分利用像素级和对象级特征的优势，建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间；然后，引入LightGBM（light gradient boosting machine）算法对大量特征进行选择研究；最后，采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别，利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明：联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好，平均的总体识别精度达到了88.50%，Kappa系数达到0.86，比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%；城市变化检测精度达到了87.50%。因此，本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。

高光谱亚像元定位的线特征探测法

刘照欣, 赵辽英, 厉小润, 陈淑涵

2019, 48(11):  1464-1474.  doi:10.11947/j.AGCS.2019.20180221

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未考虑地物亚像元级空间结构特征是影响高光谱亚像元定位精度的因素之一。为了有效解决这一问题，本文提出一种基于混合像元线特征探测的亚像元定位算法。首先，通过光谱解混确定含典型线状地物的混合像元。然后，基于完备直线集的最大线性指数方法确定其余含线特征的混合像元，使用模板匹配方法结合像元引力确定含线特征混合像元的亚像元类别。最后，基于线性优化的方法迭代确定剩余混合像元的亚像元类别。通过真实数据及仿真数据的试验，结果表明所提出的方法能有效提高亚像元定位精度。