Research on Unsupervised Vegetation Remote Sensing Mapping Method Based on Sample Migration
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摘要: 长时序植被分类与动态制图对于地球表层生态环境变化及规律认知具有重要意义。本文针对长时序植被分类与动态制图中存在的可靠样本稀缺、效率低、成本高的难题,提出一种基于历史植被分类图数据集自动获取可靠样本的无监督分类方法,可实现对大标签样本数据“局部-全局”样本优化迁移与分类制图。首先将历史大标签数据的几何属性与多源遥感数据作为约束,实现大标签样本去噪以获得优化样本;进而通过长时序遥感影像变化检测实现可靠样本迁移;最后使用随机森林方法对植被进行分层分类,获得长时序植被动态制图结果。以内蒙古自治区阿鲁科尔沁旗长时序植被遥感制图为应用实例,实现了 2005-2022 年多时相遥感分类精度均优于 88%,验证了该方法的科学性和实用性。Abstract: Objectives: Vegetation classification and mapping are of great significance to developing ecological environmental protection. Supervised classification is the most widely used method for vegetation classification and mapping because it can generate accurate classification results. However, most of the current vegetation classification and mapping methods rely on single-phase field data, and field sampling often requires a lot of manpower and material resources, so it is difficult to realize long-time sequence dynamic vegetation classification and mapping only by field sample data. Methods: This study proposes an unsupervised classification method for automatically obtaining reliable samples based on historical vegetation classification map datasets. Using the 1:1 000 000 Chinese Vegetation Atlas dataset as prior knowledge, a model for optimizing and migrating large-label samples for vegetation types is proposed. Multi-source data of the same or similar temporal phase as the existing vegetation classification maps are used to construct a feature set for local sample clustering optimization and global sample hierarchical Gaussian mixture optimization, which replaces the manual selection of training samples, and then obtains a usable sample set. On this basis, the invariant region sample migration is carried out by combining the results of the long-time-series Landsat vegetation change detection. The migrated samples are used for multi-temporal vegetation classification mapping, to quickly obtain the dynamic mapping results of long time series vegetation classification. Results: The experiment selected Arhorqin Banner as the key study area, and completed the regional multi-temporal natural vegetation classification and mapping from 2005 to 2022, with the overall accuracy of the classification better than 88%, and the Kappa greater than 0.80. The natural vegetation in the study area is dominated by grasslands and forests and scrubs are mainly distributed in the northwestern part of the study area, with temperate tufted grassland dominating the grasslands, and the temperate tufted grassland dominated by the extensive needlegrass grassland. From 2005 to 2022, the degree of shrinkage of natural vegetation gradually increases from north to south, in which the area of temperate deciduous broad-leaved forests does not change significantly, the most significant change in natural vegetation is located in the southern part of the study area, temperate graminoid grassland, temperate deciduous scrub (dominated by small-leaved mallard scrub) decreases year by year and the area of non-natural vegetation increases year by year. Further analysis of the situation shows that the southern part of the study area is dominated by sandy vegetation, which has been seriously degraded since 2000. Still, since 2010 the study area has started to implement the artificial forage industry, so the natural vegetation area in the southern part of the study area has decreased. The unnatural vegetation area has increased, and the unnatural vegetation area is mostly small round patches, which are more concentrated in the southern part of the study area. Conclusions: The overall accuracy of the classification meets the needs of long-time series vegetation classification mapping, and the mapping effect is more stable. Therefore, the unsupervised sample migration method based on historical large-label vegetation classification maps can to some extent make full use of the existing vegetation classification products, and provide a more convenient way for vegetation classification mapping update, using the geometric features of the historical vegetation classification products, combining with the multi-source remote sensing data of the same or similar time-phase to construct the feature attribute set of the patch-by-patch, and hierarchically optimizing samples of the large-label data of vegetation classification from local to global, to form the optimized and migratable vegetation classification maps. Optimization of samples is carried out, to form a migratable training set of optimized vegetation classification samples. The optimized vegetation classification samples training set is then combined with land use data to carry out multi-temporal natural vegetation classification and mapping, and the results of long time-series natural vegetation classification changes are obtained. This study provides a fast, convenient, lightweight, and reliable mapping method for vegetation remote sensing classification.
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[1] . Dong S, Shang Z, Gao J, et al. Enhancing sustainability of grassland ecosystems through ecological restoration and grazing management in an era of climate change on Qinghai-Tibetan Plateau[J]. Agriculture, Ecosystems&Environment, 2020, 287:106684
[2] . Guo Qinghua, Guan Hongcan, Hu Tianyu, et al. Remote sensing-based mapping for the new generation of Vegetation Map of China (1:500,000)[J]. Sci Sin Vitae, 2021, 51:229-241(郭庆华,关宏灿,胡天宇,等.新一代1:50万中国植被图绘制方法探讨[J].中国科学(生命科学),2021,51(3):229-241. DOI: 10.1360/SSV-2019-0283) [3] . Jw R. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS[C]//Third earth resources technology satellite-1 symposium, 1974. National Aeronautics and Space Administration, 1974, 1:309-317
[4] . Xie Y, Sha Z, Yu M. Remote sensing imagery in vegetation mapping:a review[J]. Journal of plant ecology, 2008, 1(1):9-23
[5] . De Cáceres M, Chytrý M, Agrillo E, et al. A comparative framework for broad-scale plot-based vegetation classification[J]. Applied Vegetation Science, 2015, 18(4):543-560
[6] . NIU Quanfu, LIU Mingzhi, ZHANG Man, CHENG Weiming. Vegetation dynamic change and its response to climate and topography in Altay region of Xinjiang in recent 20 years[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi:10.13203/j.whugis20210189(牛全福,刘明志,张曼,程维明.近20年来新疆阿勒泰地区植被动态变化及其对气候与地形的响应[J].武汉大学学报(信息科学版). doi:10.13203/j.whugis20210189) [7] . Lobo A, Moloney K, Chic O, et al. Analysis of fine-scale spatial pattern of a grassland from remotely-sensed imagery and field collected data[J]. Landscape Ecology, 1998, 13:111-131
[8] . Xu Xinliang, Liu Jiyuan, Zhuang Dafang. Remote Sensing Monitoring Methods of Land Use/Cover Change in National Scale[J]. Journal of Anhui Agri,2012,40(4):2365-2369.DOI:10.13989/j.cnki.0517-66 11.2012.04.025(徐新良,刘纪远,庄大方.国家尺度土地利用/覆被变化遥感监测方法[J].安徽农业科学,2012,40(4):2365-2369.DOI:10.13989/j.cnki.0517-6611.2012.04.025) [9] . Liang L, Wenpeng D, Huimin Y, et al. Spatio-temporal Patterns of Vegetation Change in Kazakhstan from 1982 to 2015[J]. Journal of Resources and Ecology, 2017, 8(4):378-384
[10] . Pitkänen T P, Käyhkö N. Reducing classification error of grassland overgrowth by combing low-density lidar acquisitions and optical remote sensing data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017, 130:150-161
[11] . Hong G, Zhang A, Zhou F, et al. Integration of optical and synthetic aperture radar (SAR) images to differentiate grassland and alfalfa in Prairie areas[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2014, 28:12-19
[12] . Yang Chao, Wu Gguofeng, Li Qingquan, Wang Jinliang, Qu Liquan, Ding Kai. Research progress on remote sensing classification of vegetation[J]. Geography and Geo-Information Science,2018,34(4):24-32(杨超,邬国锋,李清泉,王金亮,渠立权,丁凯.植被遥感分类方法研究进展[J].地理与地理信息科学,2018,34(4):24-32) [13] . Zhang Xiaoyu, Li Fengri, Zhen Zhen, Zhao Yinghui. Forest vegetation classification of Landsat-8 remote sensing images based on random forest model[J]. Journal of Northeastern Forestry University, 2016, 44(6):53-57+74. DOI:10.13759/j.cnki.dlxb.2016.06.005(张晓羽,李凤日,甄贞,赵颖慧.基于随机森林模型的陆地卫星-8遥感影像森林植被分类[J].东北林业大学学报, 2016,44(6):53-57+74. DOI:10.13759/j.cnki.dlxb.2016.06.005) [14] . Yu W, Zhou W, Qian Y, et al. A new approach for land cover classification and change analysis:Integrating backdating and an object-based method[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 177:37-47
[15] . Wu Z, Zhang J, Deng F, et al. Superpixel-Based Regional-Scale Grassland Community Classification Using Genetic Programming with Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 Multispectral Images[J]. Remote Sensing, 2021, 13(20):4067
[16] . Chinese Academy of Sciences, 2001. Vegetation Atlas of China. Science Press, Beijing. Enquist, B.J., Niklas, K.J., 2002. Global allocation rules for patterns of biomass partitioning in seed plants. Science 295, 1517-1520
[17] . Su Y, Guo Q, Hu T, et al. An updated vegetation map of China (1:1000000)[J]. Science Bulletin, 2020, 65(13):1125-1136
[18] . Paris C, Bruzzone L, Fernández-Prieto D. A novel approach to the unsupervised update of land-cover maps by classification of time series of multispectral images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 57(7):4259-4277
[19] . Drusch M, Del Bello U, Carlier S, et al. Sentinel-2:ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services[J]. Remote Sensing of Environment, 2012, 120:25-36
[20] . Li He, He Zhijie, Huang Chong, et al. Spatiotemporal evolution of rubber forests in southern Myanmar during 2000-2019[J]. Resources Science, 2021, 43(12):2403-2415(李贺,何志杰,黄翀,刘庆生,刘高焕,张晨晨.2000-2019年缅甸南部橡胶林时空演变[J].资源科学,2021,43(12):2403-2415) [21] . ZHANG Lifu, WANG Sa, LIU Hualiang, LIN Yukun, WANG Jinnian, ZHU Man, GAO Liaoran, TONG Qingxi. From Spectrum to Spectrotemporal:Research on Time Series Change Detection of Remote Sensing[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(4):451-468. doi:10.13203/j.whugis20200666(张立福,王飒,刘华亮,林昱坤,王晋年,朱曼,高了然,童庆禧.从光谱到时谱——遥感时间序列变化检测研究进展[J].武汉大学学报(信息科学版), 2021, 46(4):451-468. doi:10.13203/j.whugis20200666) [22] . Tang Dongmei, Fan Hui, Zhang Yao. 2017. Review on Landsat time series change detection methods. Journal of Geo-information Science, 19(8):1069-1079(汤冬梅,樊辉,张瑶.Landsat时序变化检测综述[J].地球信息科学学报,2017,19(08):1069-1079) [23] . SUI Haigang, FENG Wenqing, LI Wenzhuo, SUN Kaimin, XU Chuan. Review of Change Detection Methods for Multi-temporal Remote Sensing Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(12):1885-1898. doi:10.13203/j.whugis20180251(眭海刚,冯文卿,李文卓,孙开敏,徐川.多时相遥感影像变化检测方法综述[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(12):1885-1898.DOI:10.13203/j.whugis20180 251) [24] . Kennedy R E, Yang Z, Cohen W B. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series:1. LandTrendr-Temporal segmentation algorithms[J]. Remote Sensing of Environment, 2010, 114(12):2897-2910
[25] . DU Peijun, LIN Cong, CHEN Yu, WANG Xin, ZHANG Wei, GUO Shanchuan. Training Sample Transfer Learning from Multi-temporal Remote Sensing Images for Dynamic and Intelligent Land Cover Classification[J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2022, 50(7):955-966(杜培军,林聪,陈宇,王欣,张伟,郭山川.多时相遥感影像样本迁移模型与地表覆盖智能分类[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(7):955-966) [26] . Huang Yabo, Liao Shunbao. 2017. Automatic collection for land cover classification based on multisource datasets. Journal of Remote Sensing, 21(5):757-766 DOI: 10.11834/jrs.20186371(黄亚博,廖顺宝.多源数据的土地覆被样本自动提取[J].遥感学报,2017,21(5):757-766) [27] . BAO Rui, XUE Zhaohui, ZHANG Xiangyuan, SU Hongjun, DU Peijun. Classification Merged with Clustering and Context for Hyperspectral Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(7):890-896. doi:10.13203/j.whugis20150043(鲍蕊,薛朝辉,张像源,苏红军,杜培军.综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类[J].武汉大学学报(信息科学版), 2017, 42(7):890-896. doi:10.13203/j.whugis20150043) [28] . Teng Sihan. Study on the dynamic changes of land desertification in Arhorchin based on SPOT-5[D]. Inner Mongolia Agricultural University,2016(滕思翰.基于SPOT-5的阿鲁科尔沁旗土地荒漠化动态变化研究[D].内蒙古农业大学,2016) [29] . Yang, J. and Huang, X.:The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019, Earth Syst. Sci. Data, 13, 3907-3925, https://doi.org/10.5194/essd-13-3907-2021, 2021
[30] . AI Earth.:DAMO AI Earth[EB/OL].[2023-04-30].https://engine-aiearth.aliyun.com/#/dataset/DAMO_AIE_CHINA_LC
[31] . Yin Qidong, Liu Caixia, Tian Ye. Detecting dynamics of vegetation disturbance in forest natural reserve using Landsat imagery and LandTrendr algorithm:the case of Chaisong and Taibaishan Natural Reserves in Shaanxi, China[J]. Acta Wcologica Sinica,2020,40(20):7343-7352(殷崎栋,柳彩霞,田野.基于Landsat时序影像和LandTrendr算法的森林保护区植被扰动研究——以陕西柴松和太白山保护区为例[J].生态学报,2020,40(20):7343-7352) [32] . Breiman L. Random forests[J]. Machine learning, 2001, 45:5-32
[33] . Lei Zhen. Random forest and its application in remote sensing[D]. Shanghai Jiaotong University, 2012(雷震.随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D].上海交通大学,2012) [34] . Belgiu M, Drăguţ L. Random forest in remote sensing:A review of applications and future directions[J]. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 2016, 114:24-31
[35] . Fassnacht F E, Latifi H, Stereńczak K, et al. Review of studies on tree species classification from remotely sensed data[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 186:64-87
[36] . Grime J P. Vegetation classification by reference to strategies[J]. Nature, 1974, 250:26-31
[37] . Evans J P, Geerken R. Classifying rangeland vegetation type and coverage using a Fourier component based similarity measure[J]. Remote sensing of environment, 2006, 105(1):1-8
[38] . Wang X, Zhang S, Feng L, et al. Mapping maize cultivated area combining MODIS evi time series and the spatial variations of phenology over Huanghuaihai Plain[J]. Applied Sciences, 2020, 10(8):2667
[39] . Tian Qingjiu, Min Xiangjun. Advances in study on vegetation indices[J]. Advances in Earth Science, 1998(4):10-16(田庆久,闵祥军.植被指数研究进展[J].地球科学进展,1998(4):10-16) [40] . Richardson A J, Wiegand C L. Distinguishing vegetation from soil background information[J]. Photogrammetric engineering and remote sensing, 1977, 43(12):1541-1552
-
期刊类型引用(103)
1. 王培晓,张恒才,张岩,程诗奋,张彤,陆锋. 地理空间智能预测研究进展与发展趋势. 地球信息科学学报. 2025(01): 60-82 . 百度学术
2. 张勤,朱登轩. “数据的流动”:数字技术驱动城市韧性治理的理路探析. 湖湘论坛. 2024(02): 46-56 . 百度学术
3. 李艳莉,孙珍珠. 我国开放大学的分布特征、影响因素与优化路径. 中国成人教育. 2024(03): 3-13 . 百度学术
4. 郑宇,易修文,齐德康,潘哲逸. 基于城市知识体系的公共数据要素构建方法. 大数据. 2024(04): 130-148 . 百度学术
5. 胡秋实,李锐,吴华意,刘朝辉,蔡晶. 顾及城市场景变化的人口分析单元表达. 武汉大学学报(信息科学版). 2024(10): 1788-1799 . 百度学术
6. 郑宇. 城市感知体系. 武汉大学学报(信息科学版). 2024(10): 1770-1787 . 百度学术
7. 张艳丰,黄亚婷,赵资澧. 数字空间视角下区域智慧城市群发展水平测度实证研究. 情报探索. 2024(11): 82-89 . 百度学术
8. 董一民,硕天鸾. 数据要素推动智慧城市发展:战略、挑战与对策. 中国新通信. 2024(23): 62-64 . 百度学术
9. 陈欣,郭文月,孙群,李少梅,温伯威. 一种街景影像的多模态地理场所情感度量方法. 测绘科学技术学报. 2024(06): 666-673+680 . 百度学术
10. 郑宇. 城市知识体系. 武汉大学学报(信息科学版). 2023(01): 1-16 . 百度学术
11. 李振,孙建星,王少阳,马基栋. 时空轨迹应用分类及其智能处理方法分析. 通信技术. 2023(01): 28-32 . 百度学术
12. ZHANG Yingna,王悦,胡昊宇,袁春来. 基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析. 地域研究与开发. 2023(03): 161-167+180 . 百度学术
13. 刘敬一,彭举,唐建波,胡致远,郭琦,姚晨,陈金勇. 融合多特征的轨迹数据自适应聚类方法. 地球信息科学学报. 2023(07): 1363-1377 . 百度学术
14. 邓敏,刘启亮. “大知识”时代地理信息科学专业本科人才培养探索与实践. 测绘通报. 2023(08): 178-181 . 百度学术
15. 郑宇. 城市治理一网统管. 武汉大学学报(信息科学版). 2022(01): 19-25 . 百度学术
16. 宋轩,高云君,李勇,关庆锋,孟小峰. 空间数据智能:概念、技术与挑战. 计算机研究与发展. 2022(02): 255-263 . 百度学术
17. 陈李越,柴迪,王乐业. UCTB:时空人群流动预测工具箱. 计算机科学与探索. 2022(04): 835-843 . 百度学术
18. 刘耀林,刘启亮,邓敏,石岩. 地理大数据挖掘研究进展与挑战. 测绘学报. 2022(07): 1544-1560 . 百度学术
19. 吴华意,胡秋实,李锐,刘朝辉. 城市人口时空分布估计研究进展. 测绘学报. 2022(09): 1827-1847 . 百度学术
20. 焦利民,刘耀林. 可持续城市化与国土空间优化. 武汉大学学报(信息科学版). 2021(01): 1-11 . 百度学术
21. 张志沛. 基于POI数据的城市功能区识别研究——以呼和浩特市中心城区为例. 科学技术创新. 2021(03): 98-100 . 百度学术
22. 陈彦如,张涂静娃,杜千,冉茂亮,王红军. 基于深度森林的高铁站室内热舒适度等级预测. 计算机应用. 2021(01): 258-264 . 百度学术
23. 叶光辉,毕崇武. 基于标签语义挖掘的城市画像研究评述. 现代情报. 2021(02): 162-167 . 百度学术
24. 崔巍. 大数据时代新型智慧城市建设路径研究. 社会科学战线. 2021(02): 251-255 . 百度学术
25. 罗桑扎西,甄峰,张姗琪. 复杂网络视角下的城市人流空间概念模型与研究框架. 地理研究. 2021(04): 1195-1208 . 百度学术
26. 肖凡智,张雨竹,尹耀宽,许建潮,刘钢. 城市计算中的显露模式分析方法研究. 计算机与数字工程. 2021(04): 766-770+775 . 百度学术
27. 盛宇裕,毕硕本,范京津,NKUNZIMANA Athanase,许志慧. 运用交通运行状况指标分析交通热点时空模式. 武汉大学学报(信息科学版). 2021(05): 746-754 . 百度学术
28. 胡添,刘涛,杜萍,余贝贝,张萌生. 空间同位模式支持下城市服务业关联发现及特征分析. 地球信息科学学报. 2021(06): 969-978 . 百度学术
29. 雷永琪,李娜,陈智军,何渡,张雨昂. 基于作息时空特征优化神经网络的出租车乘客候车时长预测. 软件导刊. 2021(08): 29-37 . 百度学术
30. 刘臣,陈静娴,郝宇辰,李秋,甄俊涛. 基于时空网络的地铁进出站客流量预测. 计算机工程与应用. 2021(18): 248-254 . 百度学术
31. 王誓伟,徐晓斌,梁中军. 基于城市计算的分布式异常数据分级过滤算法. 计算机集成制造系统. 2021(09): 2525-2531 . 百度学术
32. 刘浩,薛梅. 虚拟地理环境下的地理空间认知初步探索. 遥感学报. 2021(10): 2027-2039 . 百度学术
33. 张伟杰,於志勇,黄昉菀,朱伟平. 面向积水推测的机会式感知轨迹选择. 郑州大学学报(理学版). 2021(04): 102-108 . 百度学术
34. 纪圣塨,郑宇,王诏远,李天瑞. 基于前向搜索和投票的移动群智感知动态用户招募方法. 计算机学报. 2021(10): 1998-2015 . 百度学术
35. 倪哲,刘轶伦. 基于出租车轨迹数据的动态可达性分析. 城市建筑. 2021(29): 19-21 . 百度学术
36. 马强,王亮绪,吴昊圆,龚鑫,李卓勋. 基于POI权重与频率密度的上海城市功能区变化分析. 地理信息世界. 2021(04): 16-22 . 百度学术
37. 张隅希,段宗涛,朱依水,王路阳,周祎,郭宇. 机动车油耗模型研究综述. 计算机工程与应用. 2021(24): 14-26 . 百度学术
38. 马潇雅,刘远刚,赵翔. 城市公共服务设施优化配置模型研究的近期进展与展望. 测绘通报. 2020(02): 9-16 . 百度学术
39. 贾冲,冯慧芳,杨振娟. 基于出租车GPS轨迹和POI数据的商业选址推荐. 计算机与现代化. 2020(02): 21-25+30 . 百度学术
40. 刘岩,刘铭. 基于CNKI的国内大数据研究热点及趋势分析. 北京警察学院学报. 2020(01): 63-71 . 百度学术
41. 张杨燚,谢辉,毛进,李纲. 面向城市数据画像构建的多源数据需求与融合方法研究. 情报理论与实践. 2020(06): 88-96 . 百度学术
42. 郑晓琳,刘启亮,刘文凯,吴智慧. 智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析. 地球信息科学学报. 2020(06): 1268-1281 . 百度学术
43. 郑小红,龙军,蔡志平. 关于网约车订单分配策略的综述. 计算机工程与科学. 2020(07): 1267-1275 . 百度学术
44. 丁彦文,许捍卫,汪成昊. 融合OSM路网与POI数据的城市功能区识别研究. 地理与地理信息科学. 2020(04): 57-63 . 百度学术
45. 吴俊杰,刘冠男,王静远,左源,部慧,林浩. 数据智能:趋势与挑战. 系统工程理论与实践. 2020(08): 2116-2149 . 百度学术
46. 乐阳,李清泉,郭仁忠. 融合式研究趋势下的地理信息教学体系探索. 地理学报. 2020(08): 1790-1796 . 百度学术
47. 吴俊杰,郑凌方,杜文宇,王静远. 从风险预测到风险溯源:大数据赋能城市安全管理的行动设计研究. 管理世界. 2020(08): 189-202 . 百度学术
48. 陈思. 基于人口生命周期的空间比对分析模型研究. 地理空间信息. 2020(12): 24-26+30+6 . 百度学术
49. 张艳丰,邹凯,彭丽徽,曹丹. 数字空间视角下智慧城市全景数据画像实证研究. 情报学报. 2020(12): 1330-1339 . 百度学术
50. 张奇,成毅,徐立,葛文. 顾及运动特征的滑动窗口轨迹数据压缩改进算法. 测绘科学技术学报. 2020(06): 622-627 . 百度学术
51. 王楠,杜云艳,易嘉伟,刘张,王会蒙. 基于手机信令数据的北京市空间品质时空动态分析. 地球信息科学学报. 2019(01): 86-96 . 百度学术
52. 金和平,郭创新,许奕斌,廖伟涵. 能源大数据的系统构想及应用研究. 水电与抽水蓄能. 2019(01): 1-13 . 百度学术
53. 康军,郭佳豪,段宗涛,唐蕾,张凡. 大规模轨迹数据并行化地图匹配算法. 测控技术. 2019(02): 98-102 . 百度学术
54. 刘艳芳,方飞国,刘耀林,罗名海. 时空大数据在空间优化中的应用. 测绘地理信息. 2019(03): 7-20 . 百度学术
55. 刘君. 基于微博签到数据城市热点探测. 合作经济与科技. 2019(17): 12-16 . 百度学术
56. 熊文,周钱梅,杨昆,代浩,孙黎. 基于时空相似性的大规模轨迹数据融合技术. 集成技术. 2019(05): 26-33 . 百度学术
57. 方华强,颜寒祺,陈波,程承旗. 基于自编码网络的移动轨迹异常检测. 地理信息世界. 2019(05): 41-44+52 . 百度学术
58. 马捷,葛岩,蒲泓宇,张云开. 基于多源数据的智慧城市数据融合框架. 图书情报工作. 2019(15): 6-12 . 百度学术
59. 张贝娜,冯震华,张丰,杜震洪,刘仁义,周芹. 基于时空多视图BP神经网络的城市空气质量数据补全方法研究. 浙江大学学报(理学版). 2019(06): 737-744 . 百度学术
60. 孙勇,王会蒙,靳奉祥,杜云艳,季民,易嘉伟. 一种基于空间-拓扑结构相似性的复杂轨迹聚类算法. 地球信息科学学报. 2019(11): 1669-1678 . 百度学术
61. 牟乃夏,徐玉静,张恒才,陈洁,张灵先,刘希亮. 移动轨迹聚类方法研究综述. 测绘通报. 2018(01): 1-7 . 百度学术
62. 杨喜平,方志祥. 移动定位大数据视角下的人群移动模式及城市空间结构研究进展. 地理科学进展. 2018(07): 880-889 . 百度学术
63. 林楠,尹凌,赵志远. 基于滑动窗口的手机定位数据个体停留区域识别算法. 地球信息科学学报. 2018(06): 762-771 . 百度学术
64. 申兴发,王兰迪. 公共自行车系统的租赁点聚类与功能识别. 计算机工程. 2018(01): 44-50 . 百度学术
65. 尹馨予,许一男. 基于手机信令数据的城市人口动态分布感知模型研究. 内蒙古科技与经济. 2018(06): 73-74 . 百度学术
66. 姚迪,张超,黄建辉,陈越新,毕经平. 时空数据语义理解:技术与应用. 软件学报. 2018(07): 2018-2045 . 百度学术
67. 彭雨滕,马林兵,周博,何桂林. 自发地理信息研究热点分析. 世界地理研究. 2018(01): 129-140 . 百度学术
68. 高磊,黄家宽,姜晓许,刘兴权. 基于个体移动数据的城市活力实证研究. 科技创新与生产力. 2018(05): 64-67+72 . 百度学术
69. 陈天宇. 城市计算在智慧城市建设中的应用分析. 通讯世界. 2018(08): 64-65 . 百度学术
70. 谷岩岩,焦利民,董婷,王艳东,许刚. 基于多源数据的城市功能区识别及相互作用分析. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(07): 1113-1121 . 百度学术
71. 赵志远,尹凌,方志祥,萧世伦,杨喜平. 轨迹数据的时间采样间隔对停留识别和出行网络构建的影响. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(08): 1152-1158 . 百度学术
72. 徐小辉. 智慧城市环境下传感器数据融合研究. 信息与电脑(理论版). 2018(13): 164-165+170 . 百度学术
73. 冯慧芳,柏凤山,徐有基. 基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别. 交通运输系统工程与信息. 2018(03): 42-47+54 . 百度学术
74. 胡清华,陆晨,胡倩,魏淑珍,蒋东升,黄艳艳. 以福州为示范的城市空气质量实时精细化模拟与预报. 中国环境管理. 2018(03): 99-104 . 百度学术
75. 潘志宏,万智萍,谢海明. 跨平台框架下基于移动感知的智慧公交应用研究. 计算机工程与应用. 2018(19): 243-247+260 . 百度学术
76. 杜龙飞,田兆君,鲁义,银亚飞. 大数据时代下智慧城市公共安全应急管理现状分析及对策. 安全. 2018(11): 50-52 . 百度学术
77. 邬群勇,邹智杰,邱端昇,苏克云. 结合出租车轨迹数据的城市道路拥堵时空分析. 福州大学学报(自然科学版). 2018(05): 724-731 . 百度学术
78. 张振宇,陈安. 技术革命与应急管理变革:路径、实践与未来. 天津商业大学学报. 2018(05): 16-21+28 . 百度学术
79. 姜鹏,曹琳,倪砼. 新一代人工智能推动城市规划变革的趋势展望. 规划师. 2018(11): 5-12 . 百度学术
80. 廖伟华,聂鑫. 城市计算视角下的空间粗糙关联规则方法研究. 热带地理. 2018(06): 751-758 . 百度学术
81. 崔羽,顾琼,张霄兵,李鹏飞,唐明. 转型下城乡规划编制的信息化顶层设计. 规划师. 2018(12): 79-83 . 百度学术
82. 怀松垚,陈筝,刘颂. 基于新数据、新技术的城市公共空间品质研究. 城市建筑. 2018(06): 12-20 . 百度学术
83. 雷程程,张岸,齐清文,苏惠敏. 格网化的位置微博数据抓取与人群信息提取. 测绘科学. 2017(02): 125-129 . 百度学术
84. 白晓辉,陈思,谭鲁渊,王红. 规划实施动态评估技术支撑体系研究. 测绘通报. 2017(02): 112-115 . 百度学术
85. 孔令礼. 面向智慧城市的大数据中心建设方案设计. 测绘通报. 2017(10): 143-147 . 百度学术
86. 张炫铤,李爽. 基于LBS的移动餐饮信息系统设计与研究. 城市地理. 2017(02): 175 . 百度学术
87. 王宇. 以数据为中心的城市交通研究进展. 城市地理. 2017(24): 16-17 . 百度学术
88. 杜圣东,杨燕,滕飞. 交通大数据:一种基于微服务的敏捷处理架构设计. 大数据. 2017(03): 53-67 . 百度学术
89. 朱燕,李宏伟,樊超,许栋浩,施方林. 基于聚类的出租车异常轨迹检测. 计算机工程. 2017(02): 16-20 . 百度学术
90. 王桐,王鹏,柳冰忆. 城市环境下跨层VANET路由协议研究. 计算机工程. 2017(11): 55-65 . 百度学术
91. 马新强,刘勇,范婧,黄羿,吴茂念,张明义. 大数据驱动下智慧城市建设的若干思考. 科技导报. 2017(21): 131-137 . 百度学术
92. 曾子明,杨倩雯. 城市突发事件智慧管控情报体系构建研究. 情报理论与实践. 2017(10): 51-55+79 . 百度学术
93. 唐炉亮,杨雪,靳晨,刘章,李清泉. 基于约束高斯混合模型的车道信息获取. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(03): 341-347 . 百度学术
94. 王亚飞,杨卫东,徐振强. 基于出租车轨迹的载客热点挖掘. 信息与电脑(理论版). 2017(16): 141-143 . 百度学术
95. 蒋云良,董墨萱,范婧,高少文,刘勇,马新强. 基于POI数据的城市功能区识别方法研究. 浙江师范大学学报(自然科学版). 2017(04): 398-405 . 百度学术
96. 王淑芳. 基于卫星定位系统的营运车辆时空特征研究综述. 交通信息与安全. 2017(01): 19-25 . 百度学术
97. 汪飞,张繁,吴斐然,顾天瑜,高思远,赵烨,鲍虎军. 面向多源城市出行数据的可视化查询模型. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(01): 25-31 . 百度学术
98. 黄文彬,吴家辉,徐山川,王军. 数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析. 情报科学. 2016(07): 14-20+40 . 百度学术
99. 褚冬竹,马可,魏书祥. “行为—空间/时间”研究动态探略——兼议城市设计精细化趋向. 新建筑. 2016(03): 92-98 . 百度学术
100. 牟乃夏,张恒才,陈洁,张灵先,戴洪磊. 轨迹数据挖掘城市应用研究综述. 地球信息科学学报. 2015(10): 1136-1142 . 百度学术
101. 吴运超,黄晓春,王浩然,崔浩,鲁旭. 面向智慧城市的数字规划发展思考与实践. 《规划师》论丛. 2015(00): 101-107 . 百度学术
102. 刘俊岭,王薇,于戈,孙焕良,许鸿斐. 空间区域中对象流动模式构建方法研究. 计算机工程与科学. 2015(10): 1899-1908 . 百度学术
103. 张立嘉. 城市计算研究. 山西科技. 2015(04): 127-129 . 百度学术
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