基于SPOT-5影像的河网结构知识挖掘研究

为从SPOT-5图像上提取苏州河网,设计了一种按层次进行的河网结构类型识别方法。首先,针对苏州河网总体结构特征,选择出典型判别因子；然后,用其中某一个或几个判别因子进行判别,按照统计特征分成可能的几个类别,再在结果类别中利用其它因子进行下一步判别。这样,以二分法的方式逐层深入地进行分类,最后达到河网结构类别识别的目的。     

河网多尺度Morphing的变换方法研究

本文基于Morphing连续变形技术的一种技术探讨河网的多尺度变换方法,主要涉及对应河流间的Morphing变换和无对应河流的河流删除这两类问题。本文首先对两个不同比例尺的对应河网进行河流匹配,确定河流的对应情况,然后以较大比例尺河网向较小比例尺河网变化的方式进行河网的多尺度变换。对于在两个不同比例尺河网中对应存在的河流,采用顾及交汇点信息及河流结构信息的形状内插方法进行Morphing变换;对于仅在较大比例尺河网中存在而在较小比例尺河网中不存在的河流,则以河流的干支总长作为其重要性标准,进而依据给定的变换程度参数删除重要性较小的河流。最后,通过实验分析与对比,验证了本文方法能够有效改善河流间的Morphing变换效果,提高河流选取的准确性。     

基于空间统计特征的河网结构分类

提出了基于特征因子进行空间数据库河网结构分类的方法和技术。探讨了各种类型河网的特征，阐述了时河网进行分类的因子及河网分类的方法和过程，描述了河网数据的有向图组织厦其分类实验。     

基于DEM的地形因子分析与岩性分类

地形因子作为对地形地貌特征进行数字表达的定量参数,对岩性识别精度的提高具有重要的意义。在对已知岩性类别区域的高程、坡度、剖面曲率、地表粗糙度和地表切割深度等10个地形因子的分类有效性和相关性进行评价的基础上,对地形因子进行筛选并将最佳尺度下的地形因子用于岩性的分类。结果表明,高程、剖面曲率、地表切割深度、地表粗糙度和平面曲率这5个地形因子的组合更具良好的分类效果,且都对应有识别性最好的岩性。在识别岩性类别时加入充分表达其地形特征的最佳地形因子组合有利于提高岩性的识别与分类能力。     

一种基于局部判别正切空间排列的高光谱遥感影像降维方法

提出一种基于局部判别正切空间排列(local discriminative tangent space alignment,LDTSA)的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列(LTSA)中的排列机制,在一个局域块内利用线性局部正切平面对类内样本的流形结构建模,同时还考虑到类间判别信息以最大化判别边界。利用多幅高光谱数据进行降维和分类试验。结果表明,LDTSA主要有三个优点:①在小样本问题上性能稳定;②在降维过程中保持类别间的判别信息;③有效挖掘数据集的几何流形结构。     

基于DEM和水箱理论识别流域河网方法研究

本文应用水箱原理处理流域DEM数据中存在的洼地问题,提出流域河网识别及编码的新方法。首先,确定洼地网格,搜索洼地区域,计算洼地容量,根据水箱原理确定洼地出口,判断洼地的流向;然后,逐层合并消减洼地,修正洼地水流方向;最后,计算网格集水面积,进行河网识别和编码。本文结合云南东川蒋家沟流域的DEM资料进行河网识别,得到了完整的流域河网,结果与实际勘测的河网完全吻合,这表明应用该方法提取流域河网是可行的,能够为进一步的分布式水文、泥石流、环境模型提供条件。     

地图数据库中的结构化河网及其自动建立

本文提出了一种基于河段的结构化河网,讨论了这种结构化河网的自动建立过程,主要包括两个结构索引即线索树结构索引及层次结构索引的自动产生;根据包含以上两个索引的结构化河网,提供了若干检索函数,作为地图数据库中结构处理时结构信息的提取手段。     

河流自动综合方法

本文在分析河网结构的基础上,提出了一种基于河流的结构化的河网自动建立方法,建立了两个结构索引即线索树结构索引及层次结构索引,并根据包含以上索引的结构化河网,对河流的自动综合的一系列技术问题进行了初步的探讨。     

多类别遥感图像的复合分类方法

多类别识别对于遥感图像分类的实用化具有重大意义。本文提出一种由多层神经网络与无监督分类相结合的复合分类方法。第一步用多层网络对几个大类进行有监督分类，第二步将网络输出作为无监督分类的输入，对遥感图像进行细分，使得可识别的类别数从原来的１０类提高到３０类。对ＳＰＯＴ遥感图像识别的结果表明，该算法能适应多类别识别任务的要求。     

采用拓扑关系与道路分类的立交桥整体识别方法

结构复杂、形态繁多的立交桥结构是道路网的重要组成部分。大比例尺地图中立交桥结构的识别对道路网的拓扑关系构建、自动综合、匹配、更新,乃至城市居民地等相关要素的研究都具有重要影响。当前在道路网数据匹配更新过程中尚未对立交桥结构进行深入的研究,关于立交桥识别方面的研究也相对较少。本文参考道路桥梁专业中立交桥的分类方法,概括出不同种类立交桥的图形。对这些图形自身构建拓扑关系,利用道路分类方法判断图形中每条弧段的道路类别,并统计数量,建立立交桥图形的量化表达式。在识别过程中通过比对量化表达式来识别出立交桥结构及其类型。