矢量地图数据缺陷识别方法研究

矢量地图数据缺陷识别方法是地图数据质量检查软件研制的基础,关系到地图数据质量控制的正确性和执行效率。本文通过对矢量地图数据缺陷特征分析,研究了矢量地图数据的缺陷类别和内容,归纳了点、线、面3类目标的几何关系基本算法。针对不同缺陷类型,研究了几何缺陷、属性缺陷、接边缺陷、元数据缺陷的自动识别方法;提出了基础算子组合规则,实现了灵活、便捷的缺陷识别功能重组;并通过实例进行了验证。     

建筑群组合直线模式识别的模板匹配方法

建筑群空间分布模式识别对制图综合、多尺度表达及空间数据挖掘具有重要意义.针对局部异质性明显的建筑群直线模式识别提取问题,本文提出基于模板匹配的建筑群组合直线模式识别方法.首先分析研究组合直线模式的认知特征和定义;然后,利用建筑物的空间邻近性、尺寸和方向约束进行聚类,获得建筑物间的空间邻近关系和扩展对齐关系;以放大的建筑物最小面积外接矩形作为初始匹配模板;最后,在确定模板分布间隔及方向的基础上,考虑组合直线模式的直线性、相似性和局部异质性约束条件,通过连续构建模板进行搜索匹配,识别出组合直线模式.试验表明本文方法能有效识别出组合直线模式,其识别结果符合人类认知特点.     

数字图像边缘检测方法的探讨

首先介绍有关边缘的定义与特征,阐述边缘检测方法Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、二次微分(Laplacian算子)、模板操作(Kirsch模板、Prewitt模板),并介绍Marr理论的边缘检测方法。还简单说明边缘检测的应用。     

基于SRC-Ontology的空间拓扑关系拓展表示方法及实现

建立了空间关系的本体结构,在SRC-Ontology基于点集集合的8种拓扑关系表示的基础上,引入数学形态学算子,用基本的空间拓扑关系进行组合推理拓展,得到了点、直线、面三种空间目标间的6大类共43种拓扑关系表示,并程序实现了所提出的拓扑关系的判定.该表示方法比SRC-Ontology 8种拓扑关系表示更适合点、直线、面三类空间目标表示的需要,为空间拓扑关系建立本体模型提供了更加清晰明确的形式化表示基础.同时使得实际应用成为可能.     

地图综合中目标空间关系维护

在地图综合的过程中,比例尺的变化以及各种综合算子都可能导致目标产生空间关系冲突。以往在对空间关系进行维护时,通常只是对拓扑关系变化进行探测与控制。由于方向关系是人们在日常生活中用途最为广泛的空间关系,研究在地图综合中如何有效维护目标间的方向关系具有重要的科学意义。本文采用定性空间推理的方法,建立考虑目标方向关系的移位安全区,从而可以综合检测与控制拓扑关系与方向关系的冲突及其传播,并就本方法存在的问题和今后的研究方向提出了一些看法和思路。     

受限自然语言查询在GIS中的应用

简单论述了空间信息系统的自然语言查询问题;在应用范围受限的条件下,提出了主要以自然语言中的关键词构造模式库来映射查询语句的思想方法;建立了系统的体系结构,并对空间操作算子、空间查询语句、模式库的结构等关键问题进行了讨论.     

结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。     

基于模板控制的地理空间数据库自动化建库方法

在对目前空间数据库建设现状及存在问题进行分析的基础上,提出基于模板控制的地理空间数据库自动化建库方法,并在重庆市基础地理信息数据库的建设中得到了应用.该方法提供了语义映射模板和质量检查模板,实现了空间数据库建库的自动化、自适应,有效地解决了多源、异构空间数据建库的问题,提高了建库过程的可控性和可变性.     

利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷

设计了一种分布式机器视觉检测系统对斜拉桥拉索表面的损伤缺陷进行自动无损检测。该系统采用4个CCD摄像头分布在拉索表面一周获取图像,一个缺陷有可能分布在几幅图像中。为了快速有效地获得完整的拉索表面缺陷,本文提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法对缺陷图像进行自动拼接。首先,采用简洁有效的Harris算子提取特征点;然后,根据检测系统采集的缺陷图像的特点,简化SIFT算子的特征点主方向分配和匹配图像旋转等算法步骤,对特征点进行描述和匹配;最后,融合匹配图像,得到相对完整的缺陷图像。实验结果表明,利用改进的SIFT算法对拉索表面缺陷图像进行自动拼接,降低了算法的复杂度,提高了桥梁拉索表面缺陷检测的完整性。     

基于角点的高分辨率遥感影像建筑物提取

几何结构是高分辨率遥感影像中人工地物区别于其他地物目标的突出特征。针对高分辨率遥感影像中建筑物提取的问题,提出一种基于角点这一几何结构特征的建筑物自动提取方法。该方法无需事先标记训练数据,而是通过计算影像的建筑物指数来直接获取建筑物位置。首先利用基于模板的角点检测算子提取影像中的角点;其次综合角点的位置、角度和显著性等信息,利用空间投票的统计方法计算影像中每个像素属于建筑物的概率;最后经过阈值分割得到建筑物提取结果。实验采用了自主收集的影像分辨率为0.5 m的Spacenet65数据集进行测试。结果表明,提出的方法能够准确提取出高分辨率遥感影像中的不同类型的建筑物。