Urban Sensing by Crowdsourcing: Analysing Urban Trip behaviour in Zurich

The research on which this essay is based sought to provide a deeper understanding of live urban activities. The main idea was to obtain in‐depth trip information by integrating sensing technology with crowdsourcing‐based methods. Location and acceleration sensors embedded in smartphones can deliver useful trip information. Research had previously been conducted to find an accurate data analysis algorithm for high‐level data mining, an efficient sensing method for power saving. As a proof of concept, this essay presents a case study of Zurich that successfully implemented previous research achievements in the real environment. It established that urban travel behaviour can, in fact, be collected by sensors embedded in mobile devices, and that the data thus obtained can be used to measure the characteristics of trip behaviour in cities by means of an advanced classifying algorithm and analysis. The strength of this research is its pioneering role in clearing the ground for future urban data collection methods and planning strategies. Specifically, this study could provide answers to the following key questions: How can crowdsourcing be applied to the collection of urban transportation data? What kinds of information can be extracted from the crowdsourced mobile sensing platform? What kinds of knowledge, within the transportation domain, can be derived from the above?     

A model of West African millet prices in rural markets

In this article we specify a model of millet prices in the three West African countries of Burkina Faso, Mali, and Niger. Using data obtained from USAID’s Famine Early Warning Systems Network (FEWS NET) we present a unique regional millet price forecasting model that takes advantage of the panel nature of our data and accounts for the distance of rural markets from capital cities. Another novel aspect of our analysis is our use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to detect and control for variation in conditions for productivity. We find that including NDVI information significantly improves price forecasts.     

基于多源数据融合的地表覆盖数据重建研究进展综述

地表覆盖数据对于全球环境变化、生物多样性和发展政策制定有着重要意义。遥感已成为获取地表覆盖数据的重要手段。而目前的地表覆盖数据产品,如Globe Land30、FROM-GLC、MODIS Collection5、MODIS Cropland、Glob Cover、GLC2000等,存在数据精度不高、数据间一致性较差、与统计数据差异较大等问题。因此,基于多源数据融合的数据重建方法成为目前研究中的热点问题。文章检索了近10年关于多源数据融合在地表覆盖数据重建中的应用的相关文献,概括了多源数据在数据重建中的应用现状,并对基于多源数据融合的地表覆盖数据重建方法进行了归纳总结,重点评述了不同方法的特点及应用情况,阐明了各种方法的优势与不足,同时对存在的问题进行探讨并展望了未来基于多源数据融合的地表覆盖数据重建研究的发展方向。基于多源数据融合的数据重建方法包括基于多源遥感数据融合法以及基于多源遥感和非遥感数据融合法。该文在对基于多源遥感数据融合的数据重建方法进行论述时,主要讨论了其中应用最广泛的两种融合方法:基于数据一致性的融合法和基于回归分析的融合法。对于其他基于多源遥感数据融合的数据重建方法,如基于D-S证据理论融合法、基于数据集成融合法、基于统计模型融合法,也列举了最具代表性的相关文献进行论述。在对基于遥感数据和非遥感数据融合的数据重建方法进行论述时,主要讨论了其3种空间分配方法:完全依赖法、部分依赖法、动态依赖法。在对目前研究进行探讨的过程中,该文对其研究区域、数据源、地表覆盖类型、空间分辨率、融合方法和文献来源进行总结分析,并重点就融合方法展开讨论。围绕各种融合方法在数据重建中的运用,该文归纳出目前研究中存在的主要问题:研究对象和区域上的不足,研究区多为全球及欧美,其他区域的研究过少,研究对象多为所有地表覆盖类型和森林,对耕地和草地的研究过少;融合算法上的不足、重建结果精度上的不足。最后,指出基于多源数据融合的数据重建方法未来的发展方向,即综合运用两类方法,得到具有详细完整空间信息的长时间序列的地表覆盖数据集。     

黑土典型区有机质高光谱预测模型

土壤有机质(SOM)是鉴别土壤肥力的重要指标,是土壤肥力的物质基础,其含量预测模型研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壤样本,基于有机质含量与土壤反射率的定量关系,对光谱反射率进行一阶微分和倒对数的处理,建立偏最小二乘法模型(PLSR)、一元线性回归模型和多元线性逐步回归模型。结果表明:(1)土壤有机质敏感波段位于650-750nm。(2)通过比较建模样本与检验样本的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)的大小,得到反射率和倒对数处理后的数据最优模型都为PLSR模型,一阶微分处理后的最优模型为多元线性逐步回归模型。(3)PLSR模型的建模效果优于回归模型,但其预测效果却并不理想。该研究将为改进土壤理化参数、遥感反演、土地质量评价等工作方法提供理论与技术支持。     

基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计

网上证券交易在各国已经得到广泛应用。由网上证券交易引起的变革对传统的交易方式、交易制度产生不可估量的影响力,直接冲击着证券市场、投资者和券商。本文试图从证券市场和券商的角度来分析网上证券交易给它们带来的影响,从而从更深层次上理解网上证券交易的意义,更好地使用它。     

基于遥感技术的耕地复种指数研究进展

复种是我国重要的农作制度之一,对于提高我国耕地综合生产能力和确保国家粮食安全具有重要作用。该文在介绍复种指数基本概念和研究方法的基础上,对基于遥感技术的耕地复种指数研究进展进行了评述,尤其对时序植被指数平滑方法和复种指数的判别方法等两个关键技术进行了详细阐述。该文提出了遥感技术和地面观测的结合将是未来耕地复种指数遥感监测的发展趋势之一。如何进行遥感数据平滑最优化处理,以及获取高时空分辨率遥感数据及规范准确的地面观测数据将是需要重点解决的关键问题。     

基于K空间的核磁共振快速成像技术

磁共振成像技术已经成为现代临床医学影像检查的重要手段之一,而传统的成像手段的主要缺点是其成像速度太慢。文章主要阐述了半傅里叶成像、平行成像以及压缩传感成像的基本原理,从而展现MR快速成像技术巨大的应用价值和研究价值。     

基于本质的物流网体构建设计三元论——高级物流网体的三元设计:阴流子、阳流子、TMS网系

传统物流是指物质资源和服务信息从生产场所到消费场所的流动.本质上,在需求与供应之间的联系枢纽:产—消通道乃至超级英特网上运动着的阴流子和阳流子正是物流的量子经济概念.在未来TMS网系上,纳米制造术将大尺度物体(产品)转化为量子,在网上传送并按需配置资源,同时又根据衣食住行用等的需要,将量子还原成可以使用的消费品.也就是说,从TMS网系发射端输入产品设计模型软件包,在其接收端下载设计模型软件,便可就地取材还原产品；或同时输入产品设计模型软件包与产品纳米形式,使消费者在接收端直接下载原产品.     

城市遥感在数字城市中的应用

随着城市化和信息化的稳步推进,数字城市建设被各地纳上议程。城市遥感在海量数据获取和处理方面具有强大优势,因而成为数字城市建设的核心技术之一。本文就城市遥感在数字城市建设中的具体应用进行了详细阐述。     

基于可信度计算的分布式共识合作感知算法

对于分布式的认知无线网络,由于不存在融合中心节点,次级用户节点之间的合作感知往往 采用信息交互的渠道进行,其中一种基于共识合作的感知机制受到广泛的研究,但这种机制 在鲁棒性方面存在一定的缺陷,当恶意节点存在时,其错误信息将影响局部的感知判决结果 ,为此,提出一种基于感知节点可信度的共识合作感知机制。在该机制中,各节点对邻居节 点的可信度进行计算,并把计算出的可信度值发送给其他节点,通过对各节点可信度的累加 计算,最终计算出各节点的可信度,各节点以此决定是否与其邻居节点合作以及如何合作。 仿真结果证明,在恶意节点存在的情况下,该算法在感知性能和收敛速度上都较未改进算法 有不同程度的提升,减轻了不可靠节点对合作感知结果的影响。