摘要：“场景”是城市文化、意义、情感等的外化符号,是一个超越城市物理空间的概念。知识经济时代背景下,城市场景描述了由不同舒适物组合所产生的蕴含文化、价值观和生活方式的抽象概念,是吸引高级人力资本聚集的内生动力。因此,准确把握城市场景的状态和空间分布是城市发展的一个重要维度。目前,一些研究基于官方商业编码或大众点评等数据开展了基于城市或区域尺度的城市场景制图。文中利用大数据方法,基于POI数据构建了用于城市场景细粒度制图的方法框架,并衡量了深圳城市场景的细粒度分布状态。结果显示,深圳的主要场景特征为企业、正式、爱炫、时尚和逾越;同时,深圳主要呈现出3种场景模式,分别主要来自工作、居住和创意娱乐空间。总体而言,所提方法框架能有效地探测细粒度的城市场景,有利于深刻理解和准确识别城市场景,并为城市发展带来启发。

摘要：道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。

摘要：城市研究的范式在大数据和人工智能的影响下已经发生了巨大变化。本文根据城市研究及地理信息科学的发展历程和学科脉络,提出城市空间信息学是社会和产业需求导向的一个新兴知识领域,也是融合式研究趋势下地理信息教学和研究的一个发展方向。城市规划和地理信息科学两大类专业虽然具备孵化出城市空间信息学人才的学科基础,但是其学科体系都需要较大的改变才能实现突破;从现有的学科设置的体系看,地理空间信息工程专业由于提供了同时培养学生系统思维、空间思维和计算思维的框架,具备发展城市空间信息学本科教育的入口。本文在此基础上提出了城市空间信息工程本科专业的培养方案设计思路,期望能够对城市空间信息学的学科发展以及教学研究带来讨论契机,并推动地理信息学科和城市规划学科的可持续发展。

摘要：为了实现在正常交通速度20-80km/h下的连续弯沉测量,提出了采用测量路面变形速度反演弯沉的方法.研究利用激光多普勒测振仪测量路面在标准载荷作用下的路面变形速度的方法和路面变形速度提取算法,结合弹性地基上的欧拉-伯努利梁理论,推导弯沉盆曲线的两参数方程,采用牛顿迭代法利用路面变形速度反演路面弯沉.基于此方法设计的原型设备已在新疆、陕西、甘肃、天津、湖北等省市进行了近8×10^4 km的路测实验.结果显示,数据自重复性达到95%以上;与贝克曼梁测量数据对比,数据相关性达到90%以上.该方法一次测量只需要一次采样,测量与路面曲率无关,相对于传统测量方法,其适合于高速、无损测量.实验证明,该方法能满足路网级、逐车道的路面弯沉连续、无损、高密度、高速度测量的要求,具有广阔的使用推广价值.

摘要：目前,基于GPS轨迹探测城市交通状态的研究缺乏对不同行驶方向的交通拥堵精细感知。针对此问题,本文提出一种基于出租车GPS轨迹的转向级交通拥堵事件探测方法。该方法首先在分析出租车运营行为特征的基础上,采用特征聚类方法滤选出能够反映真实交通状态的有效轨迹段;然后基于滤选后轨迹分析当前道路交通运行状态,探测城市路网中轻度、中度、重度3种不同强度的交通拥堵事件;最后基于拥堵事件轨迹分析交叉口不同转向的拥堵时间、拥堵强度和拥堵距离等转向级精细交通拥堵状态。试验结果表明,本文方法不仅能有效探测路网中不同强度的拥堵事件,而且能实现交叉口转向级拥堵事件的精细分析。

摘要：人们在线上网络空间和线下现实空间活动时,会产生大量线上线下的痕迹（轨迹）,这种轨迹作为一种讯息会影响其他人的活动。现有研究大多单一地采用问卷调查、网络数据、GPS轨迹等方法,忽略了移动互联时代线上线下空间活动的关联性以及历史活动足迹对日后活动的影响。基于对搜索量、签到和照片等网络大数据与线下GPS轨迹大数据的融合,对人们线上线下活动进行时空行为模式分析,建立基于信息素和回归分析的计算模型,实现了对景观休憩空间的吸引力评价。以采样接近5a的181个用户轨迹数据及相应时间段的网络大数据,对北京28个景观进行实验,并与单一线上或线下数据的研究方法进行比较,结果表明所提方法不仅综合体现了景观热度,且能够对未来的潜在游憩价值进行估计。

摘要：机载激光雷达测深是近年来蓬勃发展的主动式水深测量方法,能够快速精准地获取近岸水深和水下地形,特别是对于浅海、岛礁等船只无法达到的区域具有显著优势。而机载激光雷达系统的测深能力主要受到水体浑浊度的影响。激光测深实验中对实验区域的水体浑浊度研究将有助于实验方案的设计。以中国海南岛沿岸海域为例,研究了该海域水体浑浊度和机载激光雷达测深系统CZMIL(coastal zone mapping and imaging LiDAR)测深能力之间的关系,建立了运用水体漫衰减系数估算机载激光雷达测深系统测深能力的算法。首先分析并确定了实验区域的漫衰减系数K_d(490)反演算法;其次,运用该区域实测光学数据建立了漫衰减系数K_d(490)和K_d(532)之间的数值关系;接着总结了K_d(532)和CZMIL系统最大测深值之间的关系;最后运用MODIS数据合成了海南岛沿岸海域在CZMIL系统海道测量模式下的测深能力空间分布图,重点分析了海口和陵水附近海域的最大可测水深分布情况。为海南岛沿岸海域开展激光测深实验提供了参考和依据。

摘要：视觉定位主要通过相机视觉信息与环境视觉特征的匹配实现位置计算。然而视觉匹配计算量较大,难以支持室内连续定位。对于视觉数据稀疏的环境,单纯依靠视觉匹配也难以实现连续的轨迹定位。针对这一问题,本文提出一种结合感知哈希与空间约束的室内连续视觉定位方法,通过智能手机采集的连续视频帧与室内图像数据集的匹配,实现精确的视觉定位。为改进视觉匹配效率,构建了一种双层次的匹配图像搜索策略,包括基于感知哈希方法的全局搜索策略和顾及运动连续性的局部搜索策略。在此基础上,设计了一种室内连续视觉定位算法,结合视觉匹配与航位推算提高视觉定位的空间连续性,并利用运动恢复结构方法提高航向角估计精度。试验结果表明,本文方法在图像匹配定位、连续离线定位、连续在线定位模式下的平均定位误差分别为0.70、0.86和0.93 m,能够达到亚米级定位精度。在线定位模式下,本文方法的平均计算时间为0.42 s,能够支持连续的视觉定位。

摘要：城市突发事件时人员会选择不同的交通方式(步行、驾车等)进行疏散,在交叉口处极易出现人车混行。提出了一种利用反向流和冲突消除策略的人车混行疏散路网优化方法,对主要疏散路径进行人、车流的反向以扩大通行能力,并在交叉口处禁止人、车的部分转向来进行人车分流以消减人车冲突。建立了以平均疏散时间和平均疏散路径长度最小为目标的优化模型,并利用遗传算法求解最优的人车分流方案。以武汉市2km范围内的路网为例进行实验,并针对不同的人车混合比例进行模型敏感性分析。结果表明,所提方法能通过人车混行网络设计提高疏散效率,在行人比例较高的情况下,平均疏散时间及疏散路径长度的改善较明显。

摘要：准实时监测城市发展、掌握城市土地利用类型是日趋科学化、合理化进行城市规划的基本要求。随着信息通信技术、移动互联网技术、位置服务等的发展,海量的手机数据、浮动车数据、公交卡数据、社交网络数据等在内的人类时空活动信息为从"人"的角度动态实时感知城市土地利用、空间结构提供了可能。本文以深圳市为例,基于百万名QQ用户2013年的电子足迹数据,提出了不同类型的人类时空活动指数,以建立人类活动与城市地物间的对应关系;借鉴遥感影像不同波段记录各类地物在特定波谱区间辐射值的思想,生成各类人类时空活动指数波段图;并利用最大似然法对该"类高光谱影像"进行城市土地监督分类,获取城市的土地利用图。通过与深圳市规划图的对比验证,全体分类精度为72%。相较于传统基于"物"的遥感探测手段,基于"人"的城市感知更能反映城市内部相同地类的发展差异性。