基于DEM校正TVDI的华北地区旱情监测分析

以MOD13A3数据和MOD11A2数据为基础,并结合30 m空间分辨率SRTM高程数据进行高程校正,获得2017年华北地区各个月份TVDI等级分布图,利用TRMM 3B43逐月降水数据和CLDAS V2.0土壤体积含水量数据对TVDI反演结果进行联合分析,探讨旱情、降雨和土壤水分三者之间的关系。实验结果表明,华北地区旱情时空分布变化具有不均一性,2017年3、4月份华北地区出现春旱现象,而11、12月份则出现冬旱现象,7至9月份雨季的到来使旱情得到缓解,华北地区处于湿润状态。此外,DEM校正后的TVDI和月降雨量水平、土壤水分体积含水量存在负相关性。2017年DEM校正后的TVDI的波动性表现比较平稳,而降雨和土壤水分的波动性相对较大。     

行为轨迹时空聚类与分析

行为轨迹大数据中隐藏着具有强时空相关性的时空聚类模式,蕴含着人们丰富的行为模式和活动规律。行为轨迹大数据的高性能时空聚类与社会分析是地理信息科学与工程领域迫切需要解决的关键科学问题。对行为轨迹大数据的时空聚类及其高性能求解方法进行了探讨,分析了行为轨迹时空聚类的3个应用：热点区域提取、异常轨迹探测和交通拥堵分析。这些应用分析可以为城市交通管理、社会管理以及人们的日常出行等提供有有效的参考。