人口信息空间可视化研究
人口信息空间可视化系统设计研究
苏 莹,王英杰,余卓渊,谭雨奇
(中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)
【摘 要】人口问题始终是我国乃至世界关注的重大社会发展问题,因此将人口信息进行空间化总结和表达,并对这些信息进行深层次开发和应用就显得尤为重要。本文探讨了人口信息空间可视化的必要性和重要性及人口信息空间可视化系统设计中的关键科学与技术问题,提出了人口信息空间可视化系统设计框架、系统功能模块和数据库结构。结合第五次人口普查信息设计和制作了《中华人民共和国人口电子地图集》,图集提供10个图组共计近200幅地图和近1000个分省、分地区和分县人口指标以及强大的系统功能,形成交互的人口空间认知的可视化环境,形象地表达了人口的地区差异、分布特征;揭示了人口要素间的相互关系以及与区域各种要素制约关系,提高对我国人口问题的空间认知水平。
【关键词】人口信息;空间可视化系统;第五次人口普查;电子地图集
【中图分类号】P208 【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307(2005)03-0038-03
收稿日期:2004-11-15
基金项目:中国科学院重大国际合作基金课题
1 引 言
空间可视化能够提供帮助用户理解复杂数据集的图形界面,空间可视化通常是指生成地图以及其它地理信息的表现形式,将数据在地理空间上的分布表现出来,能直观的表示数据的区域差异。因此从地理学的角度看,“空间信息可视化更重要的是一种空间认知行为,在提高空间数据的复杂过程分析的洞察能力,多维和多时相数据和过程的显示等方面,有效地改善和增强空间地理环境信息的传输能力,有助于理解、发现自然界存在的现象相关关系和启
发形象思维的能力”[1]
。
现有的可视化系统对空间数据无论是二维还是三维的表达方式都已经很成熟。随着地理信息系统在国内的发展,近年来也有一些应用于人口的地理信息系统[225],对人口数据进行处理、分析和可视化,反映了隐藏在大量人口信息中的人口区域特征,但缺少专门针对人口信息的空间可视化和查询分析结果的可视化系统,尚不能说明人口空间分布差异性的内在联系,无法揭示人口在不同地区之间的相似性。因此,如何反映人口数据空间规律并建立统一的界面对人口数据系统地进行空间可视化表达正日益受到重视。本文提出了人口信息可视化系统设计框架,并进行了应用和分析。
2 人口信息可视化系统的设计原则
为了全面、
系统地表现人口信息的空间规律,系统应该是针对人口信息的特殊性而专门设计的。人口信息主要包括人口的自然属性和社会属性两个方面,人口空间信息可视化系统的首要目的就是要全面的表达这两个方面的属性及揭示人口与自然、人口与社会经济方面的关系;其次,这两方面属性和人口的变化等信息总是发生在一定地域的,所以表达人口信息的一个重要方面是直观的表达人口的地区差异、空间分布特征,在本文的研究示例中,就是将我国第五次人口普查成果以地图可视化的形式进行表达和总结的。
除了以上述地图的可视化形式表现以外,人口信息的表达方式还包括针对指标的统计图表和统计报表形式。通过图表和报表,可以直观的对各项指标进行统计分析,揭示人口的变化规律。
人口信息可视化系统还应该考虑用户对人口信息的不同关注程度和不同用户对人口信息的需求,使用户可以查询满足某些条件的信息,而且可以通过制图向导,将所关注信息进行空间化制作统计专题图。
3 人口信息可视化系统的数据组织管理与结构构成
基于上述思路,面向人口信息的空间可视化系统框架如图1所示。系统沿袭了传统属性数据和地图数据的对应方式[7214],由于系统设计的重要目标是反映人口数据的空间分布规律和人口数据指标间的内在有机联系,因此在功能方面着重突出了对地图图形及人口属性数据库两方面的分析,并设计了响应的用户界面,方便使用者进行数据管理和分析。
图1 人口信息空间可视化系统总体设计框架
311 系统数据组织与处理1)属性数据组织与处理
人口专题属性数据一般都是以各级行政单元(如省、地区、县等)为载体来统计的,具有多层次、多特征的特点。因此对于人口属性数据,本系统采用ADO 数据接口读取Access 数据库中的信息。ADO (ActiveX DataObject ,ActiveX 数据对象)[6]是Microsoft 提供的一种面向对象、与语言无
第30卷第3期2005年6月 测绘科学Science of Surveying and Mapping
Vol 130No 13
J un
关的数据访问应用编程接口。这样在系统用户界面中,用户看到的数据库内容将更简洁、更易于用户操作;用户界面中,人口数据库是按不同行政等级、以树状结构来显示人口数据,利用指标树来动态地组织人口数据能够多形式、多层次、全方位和动态地反映我国人口基本现状。
2)空间数据处理
对于空间数据,系统可以通过地图控制接口导入3 1shp文件的空间数据。一个地图文件可以包括多个图形文件,设计了“图层管理器”,对不同的shp文件用不同的图层进行管理,设计了空间数据库的符号和色彩库及其编辑器,可对点、线、面及颜色进行编辑和修改。
输出的地图文件是根据系统自行开发的地图格式31mlb (空间数据文件)、31mci(分级数据文件)及31mdb(数据库文件),其中31mlb存储的是空间数据的空间特征,31mdb 是access数据库文件格式,存储的是空间数据的属性特征(地名、行政代码等),31mci文件存储的是所有图层专题信息的分级数据信息(如人口数据的分级数、分级值域和专题符号类型、符号颜色等)。这种方式存储是根据人口数据表达的需要设计的,便于地图数据的管理,并具有以下特点:
①节约存储空间。人口信息的空间可视化的主要方法是用人口专题统计图表示,一般来说人口专题地图的图形数据都是一样的,不同的是符号的类型、颜色等等,也就是说很多地图的mlb文件是一致的而mci文件不同,因此可以多个地图调用一个底图和各自的分级文件。一个mci 文件只有几K大小,而一个全要素的分县图形文件(包括分县区划图、行政界限、水系等基础地理信息)全部存储下来要9兆左右。如果用来制作一个200幅图左右的电子图集,只存储文件的分级文件(31mci)和几个共用的底图(3 1mlb)则可以节约1G多的存储空间。
②便于数据的维护和更新。将数据分别存储可以分开维护数据。例如行政界线发生了变动,可以只更新mlb文件;地名变更可以直接在access里修改mdb文件,仍调用原有的专题制图信息而不是重新作图。如果所有数据都存储在一个文件中,一旦数据作了很小的改动,也要全部地图都要更新。这种数据的处理方法将大大减少数据维护和更新的工作量。
312 系统结构构成及功能
人口信息是复杂的信息,为了便于不同类型的用户进行使用,系统的两大基本功能模块分别是针对属性数据的管理分析模块和针对人口专题地图的操作模块,及若干子模块。以下分别介绍系统的各模块:
1)人口数据库管理模块
系统提供以下数据库管理功能:
①人口属性数据库查询检索:数据库浏览、数据排序、特征值查询、逻辑表达式查询等。
②一般统计分析:包括数据特征值计算(如样本数、数据列与常数总数、均值、最大值、最小值、方差、总和等),指标之间的数学运算(两个及两个以上字段的运算等
)频率分析等;
③制作统计图表(如图2):统计图表是人口数据的另一主要表达形式,在数据库模块中可以根据数据库中的数据或数据库分析结果生成有关图表。系统提供两维和三维折线图、直方图、饼图、柱状图、梯形图等图形显示,切换和输出。并支持对统计图表的图例、图名、图形的编辑和修改(文字、颜色、大小、移动),可实行X、Y轴的切换制图分析。
图2 制作统计图表(二维、三维)
2)空间信息管理模块
①地图阅读浏览:放大、缩小、漫游或全屏显示功能;单图或多图显示;属性注记(可对有关地名进行注记和取消注记);地图综合取舍显示(可控制地图显示比例尺,放大或缩小地图,详细显示或简略显示图形内容和注记)。
②地图编辑管理:系统提供每一图层点、线、面数据的颜色编辑和修改功能;可对图形数据的符号进行编辑与修改;可对注记进行字形,大小,颜色的编辑修改;可实现图层删除与增加;可对图层名称、图名、图例进行编辑与修改;可实现对空间数据的符号标注(各类点、线、面)。
③人口空间数据库与属性数据库的双向查询:图层属性信息查询、跨图层属性信息查询、空间位置查询、逻辑表达式查询。
④多媒体信息集成
系统提供了文字、照片、声像等多媒体信息与空间数据的热点链接和集成技术。
3)专题统计地图制作模块
专题制图是通过将数据库有关统计指标(即某一字段或若干字段),按空间位置生成各个区域的统计图,反映区域人口发展的空间差异规律。系统中的制图模块设计了“专题制图向导”,内设制图方法,提供给用户符号库和颜色库、地图比例尺编辑器,使不了解地图制图原理的用户也能通过简单的步骤制图。专题统计地图主要包括两种模式:分级统计图和分区专题图。
图3 部分专题统计图符号示例
①分级统计图:按区域普染底色的统计地图;
②分区专题图:将统计结果以统计图的形式在行政区划图上表示出来。系统有9大类30余小类的统计符号可供选择:柱状统计图、饼状统计图、环状统计图、金字塔形图、球状图等等(图3)。
4)地名信息数据库的双向查询模块
用户可以双击出现在地名库框中的地名,也可以输入
93
第3期苏 莹等 人口信息空间可视化系统设计研究
地名关键字,本系统支持模糊查询,并可以输入多个地名。
查询结果在地图窗口中以高亮度显示。同样在地图中单击任一区域,在地名库中会显示选中区域的地名信息。
5)数据安全设计与加密功能
设置数据加密口令和数据加密技术,保证数据的安全和不泄密。
4 人口可视化系统在人口电子地图集中的应用
由国家统计局委托制作的《中华人民共和国人口电子地图集》应用本系统对我国第五次人口普查成果进行了全面系统的总结和表达。
系统界面分为人口信息数据库、图组目录和图幅内容三个部分。人口信息数据库部分是按照五普人口数据的分类制订的指标体系,按省级、地区级、县级分别建立不同层次的、不同尺度的人口专题数据库,共计约1000多个人口指标和200多万个人口方面的特征数据;中间部分是图组目录,图集共包括10个图组:序图图组、人口分布图组、性别和年龄图组、人口变动图组、民族图组、家庭和婚姻图组、生育图组、人口受教育程度图组、人口在业状况图组和住房图组,不同图组突出反映了人口信息的不同特征;另一部分为图幅内容部分和人口电子地图管理模块,点击图标将显示电子地图,并可进行漫游、放大、缩小、查询检索、分析和统计制图等。本图集包括约200幅地图,全面形象直观的表达和分析了我国人口的基本状况和空间分布规律。
图4 不同海拔人口分布电子图集系统提供了对人口空间认知的可视化环境,形象的表达人口地区差异、分布特征,揭示人口要素间的相互关系以及与区域各种要素制约关系。如图4所示的不同海
拔人口分布图,将地形和
地区级的人口数综合在一起表达。可视化效果十分明显,我国人口分布的基本分界线———自黑河至云南腾冲一线(胡焕庸线)和我国地形三大阶梯中第一、二阶梯的分界线十分吻合,说明受自然条件的影响人口分布趋向于低平地势,
趋向于暖湿气候;同时还可以看出,受政策经济等条件影响
,人口分布趋向于沿海,趋向经济条件较好的大城市。
再如,我们对比2000年贫困县分布(图5)和我国的地势地貌图(图6),其中贫困县分布图中橙色的部分是贫困县的空间位置,地势地貌图中砖红色的部分是丘陵和山地。从图5可以看出我国的贫困县多集中在中部地区,并且和图6中的丘陵山地的位置比较一致,反映了区域经济水平和自然条件之间的制约关系。
图5 贫困县分布图6 地势地貌图
5 结 论
本系统是面向人口信息的空间可视化系统,从系统的应用结果上看,系统较好地对人口和空间信息进行了有机
集成,并建立了二者之间的可视化环境,为人口信息的空间化表达和分析提供了现代化工具。系统在人口属性数据库组织方面结构清晰,提供了较智能的管理模式和统计分析功能;在空间信息可视化表达方面,提供了较强的浏览、查询、显示、分析和制图功能,尤其体现在专题统计制图上,提供了智能的分级和分区专题地图制作模块和多类符号体系。通过第五次人口普查电子地图集的应用实践,初步检验系统设计和实现是可行的,并具有智能、简便、易掌握等特点,可满足详尽、准确的反映人口数据的统计特征及区域分布规律,反映和揭示隐藏在人口信息中的分布特征的要求,并且软件非常便于不同层次用户的操作。当然随着人口数据挖掘的逐步深入,现有的系统仍有许多地方需要不断改进和完善,并且在以下方面需要进一步的加强:
1)虽然从地图图形上反映出了人口分布信息的一定规律,或者能找出人口空间分布差异的原因,但还不能定量的对这些规律、联系进行分析说明。
2)面向人口的空间分析能力还需要加强,如增设像缓冲区分析等空间分析功能。
3)在专题地图符号体系方面还可以加强动态统计符号等内容,使人口信息在空间表达更丰富外,在时间尺度上有较好的表达。
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作者简介:苏 莹(1979-),女,在读
硕士研究生,研究方向空间信息可视化与地理信息系统。
E 2mail :suy @igsnrr 1ac 1cn
04 测绘科学第30卷
coordinates.
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一、前言部分 随着信息的日益丰富和互联网技术的发展,如何在海量数据中获取有效信息这一问题促使信息可视化领域成为当前的研究热点之一。信息可视化（information visualization），有时也被称作数据可视化（data visualization），近几年在国际上得到了广泛的重视。所谓信息可视化，就是将抽象数据用可视的形式表示出来，以利于分析数据、发现规律和支持决策。信息可视化的一个重要分支是引文分析可视化。自从加菲尔德创立引文索引数据库以来，引文分析法越来越多地被用来进行科学结构的分析、科学技术史及其发展规律的研究、科研绩效的评价等方面。它借鉴了很多科学可视化的技术，但又不同于科学可视化。科学可视化中的数据主要是物理世界、自然科学中的数据，例如卫星传回的数据等；而信息可视化中的数据来自社会现实和社会科学的各个方面，一般是比较抽象的数据，如金融数据、商业信息、文献等。信息可视化有以下几个比较突出的优点[1]： 1 提供了一条直观理解大量数据的途径。通过可视化，能够立刻辨别出最重要的信息 2 能够查询到没有预想到的现象。 3 能够发现数据本身的问题。合适的可视化方式可以揭示出数据本身以及人为造成的数据错误。 引文分析主要运用数学和逻辑学等方法对期刊、论文、专著等研究对象的引用和被引用现象和规律进行分析，以便揭示其数量特征和内在规律[2]。因为引文分析要处理大量的抽象的引文数据，信息可视化所具备的诸多优势无疑能促进引文分析应用这项技术。因此引文分析可视化最近几年在国外得到了蓬勃的发展，已经被应用于科学史研究、科学结构分析、知识领域显现等。但我国在这方面的研究层次较低，更多的是理论上的探讨，因此分析探讨国外在这方面研究中所采取的技术与方法对我国的研究无疑具有很强的借鉴意义。 近年来，随着社会信息化的推进和网络应用的日益广泛，信息源越来越庞大。目前已进入前所未有的信息时代。我们每天都处在各种信息的包围之中，需要一种快捷有效的方式帮助我们发现隐藏在庞杂信息当中的模式和知识，帮助我们决策。可视化的目标就是帮助人们增强认知能力，此即信息可视化的意义所在。信息的日益丰富决定着未来用户界面主要是一种信息界面，就某种意义而言，信息可视化代表着下一代用户界面的方向[2]。因为引文分析
大数据时代的空间数据挖掘综述
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
可视化空间数据挖掘研究综述
可视化空间数据挖掘研究综述 贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。 关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS； 空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。 一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的 作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。 作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。
空间信息多维可视化技术综述_芮小平
收稿日期:2003-01-04 基金项目:国家973基金(G2000077906)资助;中科院知识创新项目(CX020019)资助. 作者简介:芮小平,博士研究生,研究方向为“网络三维地理信息系统”,E -mail :ruix p @yahoo .com .cn ;赵扬,硕士研究生,研究方向为组建式地理信息系统,E -mail :davyonn et @https://www.wendangku.net/doc/348273412.html,. 空间信息多维可视化技术综述 芮小平1,赵 扬3,杨崇俊2,张彦敏3 1 (北京交通大学交通运输学院,北京100044) 2(中国科学院 遥感应用研究所遥感科学重点实验室,北京100101) 3(中国矿业大学 (北京)资源开发工程系,北京100083) 摘 要:可视化技术的出现为分析和处理海量信息提供了新的手段.将空间信息多维可视化的实现方法分为基于2变量的多信息可视化、基于多变量的多维信息可视化和基于动画的多维信息可视化三类,并详细讨论了这三类方法的各 种实现算法. 关键词:可视化;空间;多维信息中图分类号:T P 391 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2004)09-1636-05 Survey on the Visualization of Multidimensional Spatial Information RU I Xia o-ping 1,ZHAO Ya ng 3,Y AM G Cho ng -jun 2,Z HAN G Ya n-min 3 1( School of Traff ic and Transportation ,Beijing Jiaoton g University ,Beijing 100044,China ) 2( The State Key Laboratory of Remote Sensing Information S ciences ,Institure of Remote Sensin g Applications , Ch ines e Acad my of Sciences ,Beijing 100101,Ch ina ) 3( Dep artmen t of Resou rce Develop ment En gineering ,China Un iverstiy of Mining & Technolog y Beijng ,Beijing 100083,China ) Abstract :T he v isualizatio n techno log ies give us new w ays to analy sis and pro cess massiv e infor matio n.This paper div ides visua lization technologies o f the multidimensional info rma tio n into th ree par ts :T ech niques ba sed o n 2-v ariate displays,multiva ria te visualization techniques,techniques based on anima tio n.The a utho r intr oduced kinds of v isuali zation alg o rithm s in this paper a nd these alg orithms indica te the resear ch sta te of visua liza tion o f spatial multidimensional infor matio n in recent y ea rs. Key words :v isualizatio n ;spa tial ;multidimensio nal info rma tion 1 引 言 科学计算可视化自20世纪80年代提出以来,迅速发展成为一个新兴的学科,其理论和技术对空间信息的表达和分析 产生了巨大的影响,这种影响可以归纳为两个方面:一方面,从技术层次来讲,可视化技术与GIS 技术的结合,促进了GIS 地学数据的图形表达;另一方面,从理论层次来讲,可视化不仅是通过计算机图形显示来表达数据,本质上是人们建立某种事物(或某人)在脑海中的意象,是人们对空间信息认知和交流的过程[1].可视化技术把人和机器以一种直觉而自然的方式统一起来,这无疑使人们在3维世界中,用以前不可想象的手段来获取信息和发挥自己的创造性.由于可视化技术在信息处理与分析方面具有不可比拟的优越性,它已经成为信息爆炸时代人们分析和驾驭信息的有力工具.与其它领域的信息相比,空间信息具有信息量大,情况复杂等特点,借助可视化技术可以帮助我们更加全面和准确的了解复杂的空间信 息并进一步分析空间变化规律. 多维性是空间现象的本质特征,同时也是虚拟G IS 管理空间信息一个的基本特点.空间多维信息的可视化为解释空间现象的本质提供了新的手段,它对复杂空间现象的理解起着越来越重要的作用.由于时间维和其它专题维的引入,使地球空间多维信息的表达方法体系得到了极大的提升,许多在传统可视化中不可想象的方法由于计算机图形学的发展变得可能. 2 多维信息可视化技术的分类 由于多维信息的复杂性,很难用简单的标准对现有多维信息可视化技术进行分类.本文根据可视化技术的目的、类型以及数据的维数,将多维信息可视化技术分为如下三类.2.1 基于2变量的多维可视化技术 这种方法由基本的2变量显示以及可同步观察这个2变 第25卷第9期 2004年9月 小型微型计算机系统M IN I -M I CRO SY ST EM S V o l.25No.9 Sep .2004
6G技术发展及展望
1．6G技术背景及意义 用户通信需求提升和通信技术革新是移动通信系统演进的源动力。为了满足“动中通”的业务需求，第一代移动通信系统实现了“移动”能力与“通信”能力的结合，成为移动通信系统从无到有的里程碑，并拉开了移动通信系统的演进序幕。伴随着数字技术的成熟，第二代移动通信系统完成了从模拟体制向数字体制的全面过渡，并开始扩展支持的业务维度。在日益丰富的业务需求驱动下，第三代移动通信系统采用了全新的码分多址接入方式，完善了对移动多媒体业务的支持至此，高数据速率和大带宽支持成为移动通信系统演进的重要指标。以多入多出和正交频分多址接入为核心技术的第四代移动通信系统不仅获取了频谱效率和支撑带宽能力的进一步提升，还成为了移动互联网的基础支撑。在4G获得巨大商业成功的同时，第五代移动通信系统(5G)逐渐渗透到垂直行业，把支持的传统增强移动宽带业务(eMBB)场景延拓至海量机器类通信(mMTC)场景和超高可靠低时延通信场景。基于大规模多入多出、毫米波(mmWave, millimeter wave)传输、多连接等技术，5G实现了峰值速率、用户体验数据速率、频谱效率、移动性管理、时延、连接密度、网络能效、区域业务容量性能的全方位提升。纵观上述的演进历程，满足用户的通信需求是每代系统演进的首要目标，而新的通信技术则是每代系统演进的驱动。 到目前为止，1G到5G的设计通过技术驱动，用户和网络的基本需求(如用户数据速率、时延、网络谱效、能效等)得到了一定的满足。但是受制于技术驱动能力，1G到5G的设计并未涉及更深层次的通信需求。在未来第六代移动通信系统(6G)中，网络与用户将被看作一个统一整体。用户的智能需求将被进一步挖掘和实现，并以此为基准进行技术规划与演进布局。5G的目标是满足大连接、高带宽和低时延场景下的通信需求。在5G演进后期，陆地、海洋和天空中存在巨大数量的互联自动化设备，数以亿计的传感器将遍布自然环境和生物体内。基于人工智能(AI, artificial intelligence)的各类系统部署于云平台、雾平台等边缘设备，并创造数量庞大的新应用。6G的早期阶段将是5G进行扩展和深入，以AI、边缘计算和物联网为基础，实现智能应用与网络的深度融合，实现虚拟现实、虚拟用户、智能网络等功能。进一步，在人工智能理论、新兴材料和集成天线相关技术的驱动下，6G的长期演进将产生新突破，甚至构建新世界。
空间信息产业发展报告
空间信息产业发展报告 一、概述 (2) 二、空间信息产业现状 (3) （一）空间信息产业界定 (3) （二）空间信息产业特征 (5) （三）国内外空间信息产业发展现状 (13) （四）技术发展情况 (27) 三、空间信息产业发展形势与趋势 (36) （一）全球空间信息产业发展总体趋势 (37) （二）空间信息产业发展的优势 (42) （三）空间信息产业发展的机遇与挑战 (47)
一、概述 当前，人类社会的发展已经进入一个以电子和信息技术为核心的新一轮新技术竞争发展阶段。随着计算机技术、网络技术、航空航天技术、通信技术的发展，以卫星导航、地理信息、遥感等高新技术为核心的空间信息技术迅速扩展、渗透到众多行业和产业。空间信息技术已经成为人类合理有效地利用资源、解决经济和社会可持续发展重大问题的支撑技术之一。 空间信息技术是涉及遥感对地观测、地理信息和卫星导航的综合性技术，是新一代信息技术的重要组成部分。由该技术派生的空间信息产业是我国战略性新兴产业的重要组成部分，是极其典型的高技术产业。与传统信息技术产业相比，该产业具有需求旺盛、服务面广、产业带动系数大、就业机会多、产出附加值高、综合效益好、市场前景广阔等特点，极具发展空间和潜力。加快发展空间信息产业是我国在后国际金融危机时期抢占信息产业制高点、争夺技术创新话语权、努力构建现代产业体系、形成国际竞争优势的重要途径。 当前，以北斗系统为主体的中国卫星导航技术创新与应用产业化发展，更是新一代信息技术的核心要素，是空间信息技术综合应用的关键环节，也是推动科技创新、发展经济、改善民生的重要抓手和发动机与倍增器。随着“北斗卫星导航系统”和“高分辨率对地观测”等国家重大科技专项的稳步实施，以及卫星导航、地理信息和遥感对地观测（GNSS/GIS/RS）3S融合创新与综合应用的高速发展，“十二五”期间我国空间信息产业将迎来发展的重大战略机遇期。
信息技术新发展及其应用综述
信息技术新发展及其应用 陆以勤（华南理工大学电子与信息学院、教授） 本专题从七个方面介绍信息技术的新发展及其应用，第一个是微电子与光电子，第二个是现代通信技术，第三个是遥感技术，第四是智能技术，第五是高性能计算机与网络，第六是消费类电子技术，第七是信息安全技术。 一、微电子与光电子 在讲这个之前，我想请教一下各位老师，到目前为止，唯一一个在同一个领域都取得诺贝尔奖的一个科学家，能不能说出来？不是爱因斯坦，爱因斯坦只拿过一次诺贝尔物理奖；也不是居里夫人，居里夫人是在化学和物理，不是同一个领域，她拿了两次诺贝尔奖。这个科学家叫巴丁，他是晶体管的发明人，因为他和肖克莱、布拉顿三个人一起发明了晶体管，1946年他们开展了这个研究，1947年观察到了晶体管，1956年获得诺贝尔奖，1972年因为他和另外两个科学家发明了超导，所以第二次拿到了诺贝尔物理奖。他曾经开玩笑说他每次都得了三分之一，得了两次才拿到三分之二，他还必须和另外两个科学家再合作一次，再拿一次，才能拿到整个诺贝尔奖。 我们言归正传，微电子学是什么？它是电子学的分支，它主要是研究半导体材料上构成的微小型化电路的技术，包括我们刚才说的半导体器件，集成电路设计，集成电路的工艺和测试等。在信息社会，我们要求高集成度、低功耗、高性能、高可靠性的电子产品，那如何研究出这种器件就是微电子学研究的内容。我们以一个它的发展线路来看一下，我刚才谈到巴丁和另外两个科学家，一个是肖克莱，他提出了著名的PN结理论，另外一个科学家叫布拉顿，他们三个于1946年1月在贝尔实验室成立了半导体研究小组，经过差不多两年，他们观察到了具有放大作用的晶体管，1956年获得诺贝尔奖。晶体管是分离电路，还不能满足我们体积小、低功耗的要求，能满足这个要求的就是集成电路。从晶体管发展到集成电路已经有50年了，1952年英国科学家G.W.A. Dummer第一次提出了集成电路的设想，1958年以德克萨斯仪器公司的科学家基尔比(Clair Kilby)为首的研究小组研究出世界上第一块集成电路，2000年获得诺贝尔奖。集成电路发展了五十年，它的集成度越来越高，我们有一个著名的摩尔定律，摩尔（Gordon Moore）是Intel公司的创始人，他提出这个定律的时候是1965年，那时候他还不是在Intel，而是在仙童半导体公司做实验室主任，他为《电子学》杂志35周年专刊写了一篇报告，题目是“让集成电路填满更多的元件”。摩尔定律说的是芯片上的晶片上的晶体管数量每隔两年，就是24个月翻一番，到现在摩尔定律还在起作用。 我们前面说的是微电子技术，下面我们就再说一下光电子技术，为什么把微电子技术和光电子技术放在一起谈？光电看起来好像不相干，是两个独立的学科，实际上他们是有密
空间分析技术研究及应用综述
、F、、、 前言空间分析是基于地理对象位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。空间信息可以分为空间位置、空间分布．空间形态、空间关系、空间质量、空间关联、空间对比、空间趋势、空间运动。空间位置是借助于空间坐标系来传递的空间物体的个体定位信息；空间分布反映了同类空间事物的群体定位信息；空间形态是空间物体的几何特征，一些特征易于被视觉感受，如走向、连通性等，另一些特征则必须用数值来描述，如面积、周长、坡度；空间距离反映的是空间物体之间几何上的接近程度；空间方位是用方位描述两个物体之间的位置关系。因此，空间分析是GIS的主要特征，也是评价GIS功能的主要指标之一。空间分析的发展及在各行业中的应用空间分析源于60 年代地理和区域科学的计量 革命。开始阶段是应用定量(主要是统计)分析手段分析点、线、面的空间分布模式，后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例．而后者实质上已属较高层次上的空间分析。 空间分析功能的实现方法是通过空间分析技术的集成。长期以来，空间分析的模型和方法没有形成统一的体系结构，对空间分析的基本内容也没有形成被广泛认同的界定。因此，空间分析领域的研究是相对落后的。根据GIS 处理对象界定空间分析 的功能，有以下几方面：(1)基于图的分析，主要有缓冲区分析、叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联结，这些方法以图形操作为主，在现有的GIS 软件中已比较成熟。(2)基于数据的分析，这部分的理论基础是空间统计学。空间统汁学基于两个本惯似没：任意距离的两点间的差值的数学期望为零；任意距离的两点间的差值的方差最小。这里的任意距离指的是空间物体间的距离，由于空间物体又可分为点、线、面、体四类，而点与点之间的距离是最本质最简单的距离形式，因此空间统计学在这两个本质假设基础上，通过对样本点得出的经验变率函数的拟合得到真实的变率函数，以便做进一步分析。(3) 基于事件机理的分析，有些事件有其 相应的机理提供公式构架，由环境信息提供初始边界条件，这样可直接利用前入总结的成果来描述事件。在此基础上，根据需要再进行分析。空间分析的目的是提取空间信息，而空间分析的对象是空间数据。空间分析是在空间数据的基础上进行的，空间数据是描述地球表层(有一定厚度)一一定范围内的地理事物及其关系的数据，电可以是关于空间物体及其空间变量和属性的数据。以空间物体为定义域，随空间物体的延展而变化的地理现象是空间变量；相反，不随空间物体的延展而变化的地理现象是空间物体的属性。一般认为空间数据具有三大要素：几何、属性和时间，从空间分析的角度出发，空间变量也是空间数据的要素之一，空间分析中的很多内容是针对空间变量的。一个空间变量是定义于一个空间物体上的，我们完全可以根据变量的变化情况将物体分解。分解的原则是物体每部分的变量不变，或者可看作是不变的，这时空间物体被分解成若干空间物体，而空间变量则转化成空间物体的属性。空间物体的分解、变量与属性的转化，是空间分析的内容之一。[1] 正文 空间分析技术的应用非常广泛，具体应用领域包括城市规划与管理，厂址选择，水污染监测，洪水灾害分析，道路交通管理，地形地貌分析，电网管理，医疗卫生，军事等领域。 交通设计管理领域 1 ．GIS 空间分析与铁路线路评价指标的量化
空间信息技术综述
空间信息技术综述 2014级空间信息与数字技术-黄峻 学号：1420012112 一、空间信息技术的研究内容 空间信息技术(Spatial Information technology)是20世纪60年代兴起的一门新兴技术，70年代中期以后在我国得到迅速发展。主要包括卫星定位系统、地理信息系统和遥感等的理论与技术，同时结合计算机技术和通讯技术，进行空间数据的采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用等。 空间信息技术在广义上也被称为“地球空间信息科学”。对于地球空间信息科学，中国国家自然科学基金委员会的定义是：在现代高新技术发展的前提下，将地球作为一个完整的系统；以空间技术、遥感技术、计算机应用、地理信息系统、多媒体与虚拟技术、通信与互联网为手段，获取、处理、分析、存储、传输具有明确空间尺度和定位含义的地球科学信息；以地球科学的基本理论为基础，信息论、控制论、系统论作为支撑，形成集成的科学体系，研究解决地球科学问题，特别是地球各因素的相互作用、地球信息的时空特征和变化的规律的科学。 空间信息技术大致可以分为信息数据的采集、整合、分析及表达四个主要技术内容。遥感技术(remote sensing,RS)主要承担广域空间信息数据的采集与分析的任务；全球定位系统(global positioning system,GPS)主要承担地表物体精准空间位置数据的采集任务；地理信息系统(geographic information systems,GIS)主要承担信息数据的整合、存储、分析及输出表达的任务。由于这三项技术在技术上相互补充、结合紧密，在实际中常常整合使用，又因三项技术的英文名称中都带有“S”字样，因而将三项技术的集成整合称为“3S”技术。“3S”技术是学科发展以及应用深入的必然结果，这三项技术支撑起空间信息技术的主要内容。 二、空间信息科学与技术的发展历程 空间信息技术并非是今天才有的技术。人类向文明社会过渡的初始，先人就十分地关注地理现象的时空演化，分布在世界各地的数十万年前的岩画，就存在地图与像图的雏形。中国人在历史上曾经创造过灿烂的文明，在空间信息技术的发明与应用方面也曾走在世界的前列。春秋时期，在齐国实施的“井田制”是土地管理、土地规划的开始，而管理与规划的“井田”就是一种空间的信息。《史记》中记载的“图穷匕见”的故事证明，我们的祖先在春秋战国时期就意识到地图的重要性，懂得制作地图，将地图用于战争与国土管理。 1946年，美国人发明了计算机，开启了现代信息技术与信息时代的大门。作为信息的重要组成部分——空间信息，在计算机发明的最初几年就开始占据信息与信息技术的重要地位，当时就有人尝试将地籍图输入计算机，形成地籍数据库用于房地产管理，开始了现代空间信息技术的
空间分析技术研究及应用综述
前言 空间分析是基于地理对象位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。空间信息可以分为空间位置、空间分布．空间形态、空间关系、空间质量、空间关联、空间对比、空间趋势、空间运动。空间位置是借助于空间坐标系来传递的空间物体的个体定位信息；空间分布反映了同类空间事物的群体定位信息；空间形态是空间物体的几何特征，一些特征易于被视觉感受，如走向、连通性等，另一些特征则必须用数值来描述，如面积、周长、坡度；空间距离反映的是空间物体之间几何上的接近程度；空间方位是用方位描述两个物体之间的位置关系。因此，空间分析是GIS的主要特征，也是评价GIS功能的主要指标之一。 空间分析的发展及在各行业中的应用空间分析源于60年代地理和区域科学的计量革命。开始阶段是应用定量(主要是统计)分析手段分析点、线、面的空间分布模式，后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例．而后者实质上已属较高层次上的空间分析。 空间分析功能的实现方法是通过空间分析技术的集成。长期以来，空间分析的模型和方法没有形成统一的体系结构，对空间分析的基本内容也没有形成被广泛认同的界定。因此，空间分析领域的研究是相对落后的。根据GIS处理对象界定空间分析的功能，有以下几方面：(1)基于图的分析，主要有缓冲区分析、叠置分析、网络分析、复合分析、邻近分析及空间联结，这些方法以图形操作为主，在现有的GIS软件中已比较成熟。(2)基于数据的分析，这部分的理论基础是空间统计学。空间统汁学基于两个本惯似没：任意距离的两点间的差值的数学期望为零；任意距离的两点间的差值的方差最小。这里的任意距离指的是空间物体间的距离，由于空间物体又可分为点、线、面、体四类，而点与点之间的距离是最本质最简单的距离形式，因此空间统计学在这两个本质假设基础上，通过对样本点得出的经验变率函数的拟合得到真实的变率函数，以便做进一步分析。(3)基于事件机理的分析，有些事件有其相应的机理提供公式构架，由环境信息提供初始边界条件，这样可直接利用前入总结的成果来描述事件。在此基础上，根据需要再进行分析。空间分析的目的是提取空间信息，而空间分析的对象是空间数据。空间分析是在空间数据的基础上进行的，空间数据是描述地球表层(有一定厚度)一一定范围内的地理事物及其关系的数据，电可以是关于空间物体及其空间变量和属性的数据。以空间物体为定义域，随空间物体的延展而变化的地理现象是空间变量；相反，不随空间物体的延展而变化的地理现象是空间物体的属性。一般认为空间数据具有三大要素：几何、属性和时间，从空间分析的角度出发，空间变量也是空间数据的要素之一，空间分析中的很多内容是针对空间变量的。一个空间变量是定义于一个空间物体上的，我们完全可以根据变量的变化情况将物体分解。分解的原则是物体每部分的变量不变，或者可看作是不变的，这时空间物体被分解成若干空间物体，而空间变量则转化成空间物体的属性。空间物体的分解、变量与属性的转化，是空间分析的内容之一。[1] 正文
空间信息可视化综述
Web空间信息可视化技术与方法综述摘要：信息可视化是可视化研究领域的一个分支，是以可视的形式展示信息并提供交互机制，以促进信息认知和理解为目标的理论、方法和技术。信息可视化被广泛应用于商业、科研、生 活等各个领域，其不仅被学术界广泛研究，还被工业界应用到商务数据分析、数据挖掘、知识 管理等多个领域，相关的研究论文、应用系统层出不穷。随着网络技术、信息组织、信息处理 技术的进步，信息可视化过程中的数据表示、可视化表征以及交互机制都可以在Web环境下 进行。 关键字：空间可视化；Web；发展现状 0 引言 在互联网环境下，Web成为用户接触最多的应用平台，各领域的应用都以Web的形式提供给用户使用，Web 因其共享性、易用性成为进行系统开发决策的重要内容。而在Web 环境下催生出的技术如Ajax、SVG、Applet、Web Services以及各种Web 开发框架的不断出现，为基于Web的系统开发提供了强有力的技术和平台支撑。因此信息可视化应用系统，作为信息可视化理论的承载媒介，需要也有必要将其实施于Web环境下，供更多的用户使用。 1 空间信息可视化概述 1.1 定义 首先可视化是在计算机图形学中定义的，它是指用于创建图形、图像或动画，以便交流
沟通讯息的任何技术和方法；其次信息可视化是指研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现；继而空间信息可视化是指运用计算机图形图像处理技术，将复杂的科学现象和自然景观及一些抽象概念图形化的过程。 1.2 分类 按可视化数据类型分，可以将信息可视化技术分为：一维、二维、三维、多维、层次、网状、时序、文本、算法和软件可视化技术。其中一维、二维和三维是多维的特例，时序数据为一维的特例。而层次类型为网状类型的特例，文本类型则对应普通文本或超文本，算法和软件数据类型主要对应与算法流程及软件源代码的可视化。 按照可视化展示方法可以分为：网络展示、层次展示、表格、时间图、图解、地图、图标。其中网络展示是指展示具有实体节点以及实体间联系的可视化结构；层次展示则为展示层次型数据；表格展示方法则将可视化视图以表格的方式进行组织；时间图是将可视化视图元素按照时间轴的顺序排列；图解常常采用不规则绘制的方式对信息的内涵和结构进行自由的展示，在结构上灵活度较高；地图是将视图元素映射到地图空间或物理坐标空间中；图标是以某种图标的形式代表某种数据内容。 从用户交互的角度出发可以将可视化技术分为：交互操作、视图变换。其中交互操作是指用户通过对视图、可视化结构以及原始数据进行重新设定，与可视化流程进行交互，改变可视化结果。交互操作可以分为三类：对图形属性的操作、对数据集合的操作以及对数据值的操作；而视图变换则涉及到四类技术：视角控制、位置选取、视图缩放、视图扭曲。 2 国外研究进展 在信息可视化应用中，必须涉及到采用何种架构方法，为用户提供服务，按照分层视角，
矿山空间信息技术 国家测绘地理信息局重点实验室 科技发展
矿山空间信息技术 国家测绘地理信息局重点实验室 科技发展2013年度综述 一、所属学科及研究领域发展概述 我国学者运用“3S”技术、数字近景摄影测量技术和探地雷达技术进行矿区地表形变及复垦土地、土壤的物理与生化特性演变监测研究，促进了这一研究领域的深入与拓展，创新性地研发了以GPS技术做矿区基准三维定位、高中分辨率卫星遥感图像、GIS技术方法为矿山空间数据存储及动态分析手段的煤矿区土地资源与生态环境损害的宏观(地貌景观和土地利用变化)综合监测和分析评价的综合技术。在面向矿山应用的遥感信息处理方面，人工神经网络、遗传算法、专家系统等得到了初步的应用,为信息处理水平的提升奠定了良好的基
础。为了解决矿山地面塌陷等无法接近目标三维坐标的测定问题，有关高校自行集成了高分辨率全数字地面摄影测量数据采集系统，并基于DLT算法开发了专用数据处理软件。 在数字矿山建设方面，煤炭行业广泛应用各种先进适用的信息技术，有效提升了生产效率和管理水平，数字化建设取得了一些喜人的成果，如神华集团神东公司的综合自动化采煤系统、开滦集团的企业信息化与电子矿图系统、枣庄柴里矿的生产与安全集中监测监控系统、伊敏露天矿的卡车调度系统等。潞安集团漳村煤矿综合自动化与信息管理数字化，在国内甚至国际上都处于领先地位。近几年一些非煤矿大型企业集团已经具备了相当高的信息化水平并取得了一定的成果，如首钢矿业公司的GIS．MES．ERP-OA集成系统，山东招金集团的三维地测采生产辅助决策系统等。 我国开采沉陷理论和实践研究出现了日新月异的发展。在岩体和地表开采沉陷的数值模拟上，许多学者利用不同的模型模拟，得到了一些非常有价值的成果。此外，还开发了许多适用于岩土工程数值计算的软件，如北京大学的NOLM和清华大学的TFINE系列程序，以及中科院武汉岩土所的JRNA系列程序等。这些都为矿区开采沉陷的计算拟合和定量预测莫定了理论基础。 二、国内外发展现状及趋势 在欧洲实施的MINEO工程,多个欧洲公司和研究单位已经着手利用最先进(高光谱)的地球观测技术评价、监测开矿活动对环境造成的影响。E.S.Kali等研究认为,运用高分辨率卫星数据IKONOS和
空间信息技术综述
空间信息技术综述 14空间 摘要：空间信息技术是在20世纪60年代兴起并快速发展的一门新兴技术，令我们不得不注重它的发展前景与重要性。以此为背景，我想对该领域内主要观点与应用进行归纳。力求从另一个侧面去理解它的实质。它在未来发展方向如何？主要应用在那些领域？我将同大家一起探讨问题的答案。 关键词：空间信息技术，全球定位系统，地理信息系统，遥感测绘技术 1引言 中国先后在2000年10月31日、2000年12月21日和2003年5月25日发射了3颗“北斗”静止轨道试验导航卫星，组成了“北斗”区域卫星系统。北斗一号卫星在汶川地震后发挥了重要作用。截至2011年12月27日，中国北斗系统已发射了10颗卫星，建成了基本系统，开始提供定位、导航、授时等运行服务。 2空间信息技术 空间信息技术(Spatial Information technology)是20世纪60年代兴起的一门新兴技术，70年代中期以后在我国得到迅速发展。主要包括卫星定位系统、地理信息系统和遥感等的理论与技术，同时结合计算机技术和通讯技术，进行空间数据的采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用等。空间信息技术在广义上也被称为"地球空间信息科学"，在国外被称为GeoInformatics。相比于20世纪空间信息科学主要以信息技术、通信技术、航天遥感、导航定位技术的发展为主，21世纪发展主要包括时空信息获取、加工、管理和服务4个方面。 1天地一体化遥感信息应用网络体系是包括地面应用系统在内的、多种卫星体系组成的集成化和天地一体化网络系统。其中遥感信息获取、传输的基准将以天基为主,由各类卫星和天基平台完成。将所有能完成空间遥感信息获取、传输、处理和分配的卫星体系纳入遥感信息网,目的是为了解决天基遥感信息的条块分割、不便访问、信息融合差、系统间不能很好地转换信息等问题。2时空信息加工与处理的自动化、智能化与实时化。3时空信息管理和分发的网格化。4时空信息服务的大众化。 地球空间信息技术也称“3S”技术，即由地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和遥感测绘技术（RS）三大技术构成，与纳米技术、生物技术并称国际三大科技前沿领域之一。从20世纪90年代开始，3S技术日益受到关注和重视，人们认识到只有将它们集成在一个统一的平台中才能充分发挥其各自的优势。 3空间信息的三大技术 3.1全球定位系统 全球定位系统（Global Positioning System，通常简称GPS）是一个中距离圆型轨道卫星定位系统。GPS系统包括三大部分：空间部分——GPS卫星星座，地面控制部分——地面监控系统以及用户设备部分——GPS信号接收机。它可以为地球表面绝大部分地区提供准确的定位和高精度的时间基准。世界上第一个卫星导航系统（海军导航卫星系统）出现于1964年1月，它是在美国海军授权下，由霍普金斯应用物理实验室开发，用于美国海军舰队导航与定位的卫星系统。GPS从1973年开始研制，1978年2月发射第一颗试验卫星，到1994年3月发射第24颗工作卫星，1995年宣布达到全运行工作能力，历经20年，耗资300多亿美元。GPS是基于三边测量定位的原理，延伸了光速测距和恒定的概念。通过测量从远距离源发射信号的传输时间，观察者可以确定他与发射体的距离。如果知道在已知位置处三个发射体的距离，观察者可以准确计算出