Normalized evaluation of the performance,capacity and availability of catalogue services: a pilot study based on INfrastruture for SPatial InfoRmation in Europe

Geographic information has a great potential to be re-used when supported by mechanisms for its discovery. Above all, the quality of a catalogue service is the key feature supporting users in the discovery process. So far, there have been in existence various methodologies dealing with the normalized evaluation of quality with respect to catalogue services. Their biggest weakness seems to be in the depth of quality testing, i.e. some influences are beyond the scope of evaluation of these methodologies with respect to quality in catalogue services. In this study, the quality of 45 catalogue services across Europe was verified with the proposed normalized evaluation methodology originating from documents within the INfrastruture for SPatial InfoRmation in Europe (INSPIRE) framework. This paper discusses the (statistical) influence of factors that may significantly change the results of catalogue service testing. The proposals for improving the existing INSPIRE normalized evaluation procedure are applicable for any spatial data infrastructure and/or Digital Earth component using the Open Geospatial Consortium Catalogue Service for the Web as a basis.     

Morse理论支持下的建筑物点云特征提取

针对传统特征提取算法的结果存在交叉紊乱、不连续、缺少拓扑关系等问题，本文提出了基于Morse理论的建筑物点云特征提取算法。首先定义三维表面模型上顶点的Morse函数指标；然后采用邻点比较法自动提取特征点；最后针对Morse-Smale复形的对偶性在建筑物拓扑特征中已无实际意义的问题，提出了单复形拓扑模型的提取与简化算法。试验结果表明，该算法能够获得清晰、连续、完整的建筑物特征线，实现对建筑物模型表面的完全分割；简化算法在保证建筑物特征线拓扑一致性的前提下，可以获取不同层次的建筑物拓扑特征，为建筑物模型的重建与可视化提供了保障。     

提高线要素匹配率的动态化简方法

矢量线要素匹配是当前空间数据匹配领域的研究焦点之一。本文提出了一种提高已有匹配算法正确率的线要素动态化简方法。首先,对待匹配双方利用开方根规律分别确定各自的化简阈值范围;其次,令化简参数在线要素各自的阈值范围内以一定的步长变化,对每条线要素分别进行化简,每完成一次化简,重新计算待匹配双方的匹配相似度,并与上一次化简后的匹配相似度进行比较,最终得到最高的匹配相似度值;最后,根据获取的最高匹配相似度来判断其是否成功匹配。该算法是一种以动态化简来带动动态匹配的过程。通过化简提取线要素主要形态,降低了局部细节对已有匹配算法的影响,从而提高了匹配正确率。试验验证及对比分析证明了本方法的科学性和普适性。     

Feature selection for airborne LiDAR data filtering: a mutual information method with Parzon window optimization

ABSTRACT

Filtering is one of the key steps for Digital Elevation Model (DEM) generation from airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data. Machine-learning-based filters have emerged as a class of filtering algorithms in recent years. Most existing studies mainly focus on feature generation due to limited available features a point cloud possesses. More than 30 features have been described in the existing literature. But most generated features are based on geometric information of points. Several redundant and irrelevant features may not necessarily improve the filtering accuracy. Hence, this paper proposes a feature-selection method using minimal-Redundancy-Maximal-Relevance (mRMR) combined with Parzen window optimization to deal with both discrete and continuous features. An optimal/suboptimal feature subset is constructed for machine-learning filters in various landscapes. Experimental results based on AdaBoost show that height-related features, particularly height itself, are of the greatest significance in both urban and rural scenes. Moreover, different subsets can be selected from the datasets of the two landscapes by our feature-selection strategy, which increases the data relevance for describing each geographical landscape. This study provides guidelines for the selection of optimal/suboptimal features for point cloud filtering based on machine-learning algorithms.     

节点相似度辅助下的线要素匹配方法设计

同名要素匹配是空间数据集成、更新和融合的关键技术。针对要素匹配中不同尺度数据构成差异但拓扑结构相似的问题,本文提出一种基于节点相似度的线要素匹配方法。该方法以线要素节点为主要特征,选取了方向、距离等相似性度量指标,并构建了拓扑、方向和距离三类约束,在此基础上,设计了一种基于拓扑关系和空间位置的匹配模型,实现了线要素特征点的相似性匹配。采用大规模道路网进行试验,试验结果表明,该方法切实可行,能够有效解决复杂线要素匹配问题。     

一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法

精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。空域特征检测算子以解决阶跃形边缘为主,得到的边缘特征对图像的亮度和对比度敏感。本文引入了一种基于频域相位一致的图像特征检测方法,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,同时适用于多种边缘特征的检测。使用Log Gabor小波计算IKONOS Pan图像的相位一致多尺度梯度,对农田、道路和厂房等典型地物进行特征检测的结果表明,相位一致算法对图像局部亮度和对比度不敏感;并且对线形物体产生单线响应,不似空域检测算子产生双线响应。最后考察滤波器尺度和方向参数变化及添加高斯噪声对检测结果的影响,发现相位一致算法无需先使用低通滤波去除噪声,因而具有更稳定的特征定位精度;并且抗噪声干扰的能力强,检测结果不会因为噪声而出现波动。基于相位一致的遥感图像不变特征提取,为高分辨率遥感图像的分割和对象识别提供了基础。     

从遥感影像提取道路特征的方法综述与展望

从遥感影像中提取道路特征已有许多研究，但仍存在许多问题有待解决。本文探讨了道路特征提取的基本思路，对道路特征提取的基本方法和现状进行了较全面的综述，介绍了具有代表性的特征提取方法，并对各个方法的特点进行了分析，最后对道路特征提取的研究前景进行了展望。     

道路特征提取研究进展

道路信息不仅是一种重要的基础地理信息,而且可以作为提取其他地物目标的线索和参考系,从影像中提取道路是一个研究热点,具有很强的现实意义。首先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识,然后介绍了国内外比较成熟的理论与技术,最后总结并展望了道路提取的发展趋势。     

特征贡献度与PCA结合的遥感影像分类特征选择优化方法研究

面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种基于特征贡献度与主成分分析(PCA)结合的特征选择优化方法,定量分析并提取影像特征。本文首先利用特征贡献度进行特征选择,提取有效特征;然后进行PCA变换消除特征间相互影响,降低维度,将提取的143个影像分类特征经选择与变换至20个主成分特征,最终优化的特征在神经网络(ANN)、K最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)三种分类实验结果中的总精度分别提高了10.56%、7.78%和6.11%,实现了较好的分类效果,说明优化的特征选择方法不仅大大降低了特征维度,减少了后端分类计算量,同时有效提高了分类精度。     

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。     

3维模型检索的特征提取技术分析

首先介绍了一个完整的3维模型检索系统的研究内容,然后对其中的关键技术3维模型特征提取方法中的统计特征提取方法、骨架提取方法、基于几何学的提取方法进行了分析比较。最后提出了3维模型检索技术今后需要研究的一些问题。     

利用特征显著度提取地形特征线的方法

针对现有的地形特征线提取方法不能根据特征强弱对提取结果进行方便的筛选控制的问题,提出了一种基于特征显著度的山脊和山谷线提取方法。首先,对数字高程模型数据进行高斯滤波和下采样;然后,通过全局断面扫描确定特征点,并根据高度、高度落差和坡度计算特征显著度,在进行特征延伸后构造特征图,利用最小生成树算法得到特征森林;随后进行枝干分解并计算各枝干的特征显著度,根据特征显著度进行枝干裁剪;最后,通过尾钩剔除、位置修正和平滑等后处理得到最终特征线。实验结果表明,该方法能提供给用户方便有效的手段以根据特征显著度对特征进行筛选控制,提取的特征线与实际地形相符,有良好的抗噪能力且能较好地处理平坦地形特征。     

利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构

提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。     

基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取

针对当前特征提取方法不能充分挖掘高光谱影像稀疏特性的问题,提出一种基于稀疏判别分析的高光谱影像特征提取方法。首先,在线性判别分析的系数向量中引入稀疏正则项来捕获具有更强判别能力的特征,将高光谱影像映射至低维稀疏的子空间;然后,利用迭代优化方法对模型进行求解。利用Salinas和Pavia University高光谱影像进行对比实验,所提方法与分类方法结合用于影像分类时,其分类精度优于其他方法,总体分类精度分别达到97.42%和97.64%。     

利用几何矩和叠置分析进行多尺度面要素自动匹配

针对地图中重要的面要素的自动匹配问题进行了研究。由于在实际情况中,多尺度同名面要素在位置上可能偏差较大,又存在非一对一的匹配关系,现有的方法均难以进行有效匹配。为解决这个问题,首先提取面要素的全局形状特征,并给出了一种快速获取候选匹配面要素组合的方法,然后利用几何矩获取面要素组合的质心,在将待匹配面要素与组合面要素的质心相互重合后,通过计算重叠相似度来判定多尺度面要素之间的匹配关系。实验表明,本文方法即使在同名面要素存在较大位置偏差,甚至非均匀位置偏差时,仍可有效地处理面要素的一对一和一对多两种匹配关系,从而拓展了面要素匹配方法的适用范围,降低了对外界条件的要求和限制。     

混合智能优化算法的SAR图像特征选择

为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法。首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法。然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择。最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性。实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间。     

高分影像信息提取的特征结构化多尺度分析建模方法研究

围绕高分影像丰富的细节信息和多分辨率特征多尺度分析与信息提取的建模方法开展研究。首先研究高分影像特征分解与表达的变换域方法,构成多尺度、多通道、多层级的变换特征,然后分别使用下采样、上采样和非下采样方法进行特征结构化,最后建立特征结构化多尺度分析模型。并对直塔模型进行具体建模过程分析与实验研究,验证了特征结构化多尺度分析模型方法的有效性。结果表明,该方法可以增强高分影像多尺度分析的灵活性,并有效解决其多尺度分析与信息提取问题。     

直线特征约束的资源3号卫星影像自检校平差

针对控制点获取较困难地区卫星影像定位精度不高的情况,对直线特征作为控制信息提升卫星影像定位精度进行了研究。以"像方直线上任意一点必然位于物方直线和投影中心所构成的平面"作为几何约束条件,通过对直线的参数化表示,建立了基于直线特征的共面模型;在该模型基础上,针对航天传感器的成像特点,分析建立了8标定参数的内方位元素模型和简化的外方位元素模型,最终构建了直线特征约束的卫星影像自检校平差模型。利用资源3号(ZY-3)卫星获取的华盛顿地区数据对构建的平差模型进行实验验证。结果表明,该模型能够解决缺乏地面控制点地区影像定位精度差的问题,可达到与常规自检校平差相同量级的精度。     

人工神经网络信息融合及其在机场识别中的应用研究

以机场识别为研究对象,以两种改进的BP网络作为算法工具,以TM影像作为原始数据,在特征级信息融合技术框架下进行机场识别研究。首先对可用于机场识别的特征进行分析,提出使用光谱特征、纹理特征和几何形状特征这三个特征的7维矢量作为BP网络的输入,并对BP网络的训练、测试和识别三个过程进行了详细的讨论。