基于多传感器数据融合的供热管网泄漏检测技术

传统的管网泄漏检测系统智能化程度较低,使用单一传感器信号,容易引起泄漏误报和漏报.采用多传感器(包括负压波、流量等)获得供热管网多信号参数,提出基于证据理论的多传感器数据融合算法,综合考虑多泄漏检测信息,将管网泄漏检测多信号进行数据融合,得出管网泄漏判断,建立基于多传感器数据融合的供热管网泄漏检测软硬件系统.结果表明:...     

多源遥感影像数据融合方法在地学中的应用

应用遥感影像数据融合理论，研究了光学遥感、热红外遥感、微波遥感卫星在地质学中的应用，论述了不同类型的遥感数据及其他地学数据在不同层次上的同一传感器多波段数据融合、不同SAR图像数据融合、HIS变换、遥感影像与地球物理、地质和航磁等数据的融合。结果表明，数据融合技术在突出地质特征信息方面具有能突出线性构造、断裂构造、地形地貌的优势。     

基于多传感器融合式航迹起始算法

提出了一种基于聚类分析和Kalman 滤波相结合的多传感器航迹起始算法.根据多传感器同一时刻对同一目标的观测值在空间呈团状的特征,运用聚类的方法解决数据融合问题.采用一种改进的粒子群(PSO)优化算法对多传感器观测数据进行聚类,结合聚类中心和目标预测值,应用Kalman滤波器估计目标状态,从而实现航迹起始.实验结果表明,该方法有效.     

国土调查遥感40年进展与挑战

运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战：① 高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;② 国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③ 对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④ 从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。     

机器学习方法在矿产资源定量预测应用研究进展

回顾了国内外在矿产资源定量预测研究领域的发展历程，对近十年来国外相关方向的文献进行了统计对比分析，结果显示机器学习方法已经成为矿产资源定量预测研究领域的热点方向，并主要在如下3个方面发挥了积极的作用:①提取和挖掘复杂数据中隐藏的难以识别的矿化信息；②致矿异常信息关联与转换；③多源地学数据的致矿异常信息融合、预测和发现矿床。对逻辑回归、人工神经网络、随机森林与支持向量机等主要机器学习算法与模型在矿产资源定量预测实践中的应用效果进行了评述，并探讨了在实际应用过程中存在的样本选择、错分代价、不确定性评价以及模型性能评价等主要问题及目前的解决方案。最后提出基于大数据与机器学习的矿产资源定量预测是未来发展的重要趋势。      

基于多源异构数据的粮食作物种植面积提取

利用遥感影像进行农作物面积提取已经普遍应用到农作物种植面积提取工作中,但是普遍存在着提取效率低,精度达不到生产要求。随着高分辨率传感器的相继问世,融合多平台遥感数据有利于提高分类和动态监测的精度。本文以日照市莒县粮食种植面积提取为例,融合多时相和多源异构数据,利用深度学习算法提取粮食种植区域,深入挖掘多源数据的互补效应,提出了融合多时段、多源地理信息提取农作物种植面积的方法,为实现农作物种植面积快速高效的提取奠定了基础。     

旅游信息科学：多学科交叉融合背景下的理论与实践探究

随着信息技术在旅游领域的广泛应用，旅游信息科学的重要性逐渐凸显。为系统概括旅游信息科学的发展现状，本文对2011—2022年国内外旅游信息科学领域的研究文献进行了搜集和整理，综合运用文献分析法、LDA主题模型等探讨了多学科交叉融合背景下旅游信息科学的文献概况和研究进展。研究发现：近12年来，旅游信息科学的研究呈现快速增长的趋势，引起了国内外旅游学、地理科学、环境科学与生态学、计算机科学等多个学科领域的关注。较之国内，近几年国际上在该领域的研究进展更为显著，中国学者在其中扮演了重要角色。旅游信息科学研究所采用的研究方法和理论呈现出明显的学科交叉特征，地理科学的空间理论、新闻传播学的关系理论以及行为学和心理学的决策理论等多学科理论的引入，无线传感器网络、数据挖掘、API接口等数据获取方式的革新以及实证研究、模型算法、数理统计与计量分析等多种研究方法的综合应用，创新了旅游信息科学的研究思路；研究内容不断更新，围绕地理信息、数据挖掘、网络通信等多元化技术在旅游领域内的推广展开，注重对旅游信息时空演变规律、旅游数据挖掘与预测、旅游信息行为特征以及旅游信息技术创新应用等核心主题的探索。结合目前旅游...     

地下水流系统研究中的方法论探讨: 以CUG-武汉地下水流系统研究为例

地球系统科学和地下水流系统理论的出现，标志着水文地质学进入新的发展时期。地下水流系统理论已成为水文地质学的新范式，其产生和发展，从方法论上为地下水问题的研究提供了新的启示。自20世纪80年代初以来，中国地质大学（武汉）地下水流系统组持续开展了地下水流系统理论与应用研究。试图从方法论的角度回顾与总结这些研究成果。地下水问题受多因素影响，研究应以"目标与问题导向相结合"，靶向准确，才能在信息浩渺中不失方向，向着目标前行；研究时应采用"假设演绎法"，先依据已有认识和资料演绎出应有的现象，再有目的地观察和寻求证据，或修改假设继续求证，直到假设被证实或证伪；演绎寻证过程，可以采用"控制性实验""信息提取与组织""多学科方法与手段融合"等技术方法。实例分析证实，控制性模拟实验使我们得出了地下水流模式的新认识；采用多通道的信息提取、加工和组织，构建地下水流系统模式，能够有效解决各类工程中的应用问题；多学科与手段融合、各种信息相互验证，提高了结果的可信度。以实例研究为基础，从研究方法上的总结能为正确认识和理解地下水流系统理论、推进新理论和新思路在水文地质研究中的应用提供参考。      

CSAMT法在莘县马西林场地热普查中的应用研究

多源数据融合对基础地理信息在各行业的应用有着很大的促进作用,该方法弥补了测绘数据属性采集的局限性。通过“数字惠民”公共服务平台建设中对多比例尺、多格式、多专题设置的数据集成所面临的问题进行了阐述和分析,提出了数字城市公共服务平台建设中多源数据融合方法研究,并对各项关键技术进行了探讨和研究。     

多源空间数据融合技术探讨

地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间多源数据的产生,给数据的集成和信息共享带来不便。不同数据源,不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究,对于降低地理数据的生产成本,加快现有地理信息更新速度,提高地理数据质量有着重要的现实意义。本文对多种空间数据融合的原理与方法进行了讨论,给出了空间数据融合的多种应用,并对数据融合的发展方向进行了展望。     

Fusion and classification of Beijing-1 small satellite remote sensing image for land cover monitoring in mining area

In order to promote the application of Beijing-1 small satellite(BJ-1) remote sensing data,the multispectral and panchromatic images captured by BJ-1 were used for land cover classification in Pangzhuang Coal Mining.An improved Intensity-Hue-Saturation(IHS) fusion algorithm is proposed to fuse panchromatic and multispectral images,in which intensity component and panchromatic image are combined using the weights determined by edge pixels in the panchromatic image identified by grey absolute correlation degree.This improved IHS fusion algorithm outper-forms traditional IHS fusion method to a certain extent,evidenced by its ability in preserving spectral information and enhancing spatial details.Dempster-Shafer(D-S) evidence theory was adopted to combine the outputs of three member classifiers to generate the final classification map with higher accuracy than that by any individual classifier.Based on this study,we conclude that Beijing-1 small satellite remote sensing images are useful to monitor and analyze land cover change and ecological environment degradation in mining areas,and the proposed fusion algorithms at data and decision levels can integrate the advantages of multi-resolution images and multiple classifiers,improve the overall accuracy and produce a more reliable land cover map.     

船载多传感器一体化测量数据实时存储方法研究

基于船载水陆一体化测量系统，设计一体化测量数据存储格式、多线程网络通信、时间同步控制以及时间匹配技术，实现船载多传感器一体化测量数据实时存储功能，并将采集的多源数据统一存储到文件中。实验证明，该存储方法能有效提高系统的集成度，克服多传感器存储效率冗余的缺陷，提高测量数据存储性能。     

基于D—S证据理论的多参数反演的火成岩识别——以塔里木盆地哈拉哈塘地区为例

塔里木盆地哈拉哈塘地区具有良好油源地质条件,该地区二叠系火成岩普遍发育,复杂的岩性和剧烈的厚度变化影响下覆油气资源的勘探.为识别该地区英安岩和玄武岩这2种主要分布的火成岩,分析不同岩性的特征响应,选取有效岩性识别参数,进行多参数反演;利用基于D-S证据理论的信息融合技术对多参数反演结果进行融合,挖掘参数反演数据体的优势信息,得到岩性识别的概率体,有效避免传统波阻抗反演结果的局限性.该方法可预测主要火成岩类型在空间上的展布和厚度变化,提高岩性解释精度,在识别火成岩岩性方面取得较好效果.     

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基于可视范围的图像检索方法

图像是视觉所及环境的自然再现,具有表达直观、内容丰富的特性,其已成为GIS空间数据采集与应用中一种重要的可视数据源。随着硬件终端的高速发展,集成的传感器愈加丰富,多源传感器信息融合已成为移动GIS数据釆集的发展趋势。针对移动终端获取方位角偏差问题,本文重点阐述了基于移动终端的重力传感器与磁力传感器获取镜头拍摄朝向的算法,并基于EXIF图像格式实现了图像元数据、定位信息、方位信息一体化采集生成可定位图像。针对现有可定位图像以点代面建模方式的不足,本文以镜头视野范围AOV（Angle of View）模型为基础,提出了以图像元数据、位置信息以及方位信息构建图像可视域的方法,并采用多级网格方式对图像可视域面状特征建立空间索引,实现基于可视域的图像检索。在此基础上,针对福建省野外遥感核查采集的8022幅可定位图像,采用点建模及可视域建模2种方式建立检索图像集。从检索速度、检索结果2个方面进行对比分析,表明基于可视域图像检索方法不仅能检索出拍摄位置在检索区域内的图像,还可检索出拍摄位置在检索区域外但实际拍摄场景在检索范围内的图像。同时,通过多级空间网格索引可提升6.22-8.64倍检索速度。     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

基于Brovey融合与HSV锐化的ASTER影像绿地信息提取分析

为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分,生成边缘图像,运用Brovey融合和HSV锐化方法,对广州市部分地区的ASTER遥感影像进行处理,然后,对两种方法分别处理后的图像,采用平行六面体法监督分类,提取城市用地信息,并对分类后的图像进行对比试验,着重对城市绿地信息的提取进行分析,探究ASTER遥感数据的两种影像处理方法对城市绿地信息的提取效果,及其空间分布为城市生态评价和景观生态建设提供必要的基础数据。通过对比试验,结果显示:Brovey方法较好地显示城市绿地的分布状况,可作为城市绿地动态监测的判别方法之一;融合后的影像能够清晰地显示研究区城市绿地的分布结构及毗邻关系;通过采用区域放大、勾画不同地类边缘轮廓、配合人工解译等工作,能够增加城市绿地与其他用地类型的差异,突显城市绿地的分布、结构、生态学特征。     

热带山区高时空分辨率NDVI融合精度及其影响因素分析

高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法（权重函数法、概率统计法和多种混合法）中具有代表性的4个模型：STARFM（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、RASTFM（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、ESTARFM（Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、BSFM（Bayesian Spatiotemporal Fusion Model） （STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法）,选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的数据源选择、研究区的地形及景观空间异质性、融合模型、以及薄云和雾霾等大气条件等影响因素进行分析,研究结果表明：① 数据融合精度随输入影像之间的时间间隔及其相对变化量增加而降低;融合中输入的高、低空间分辨率数据光谱匹配度越高,融合精度越高（OLI优于Sentinel-2; MODIS优于VIIRS）;经过BRDF校正的数据能够有效提高各模型的融合精度;② 地形及空间异质性对融合结果精度影响显著,融合精度与空间异质性呈负相关,本研究中融合精度随着坡度的增大而减小,但坡向对融合精度的影响较小;地形对RASTFM的影响较其他模型低;③ 融合模型中输入的高质量影像越多,模型的融合精度往往越高;④ 薄云和雾霾会对融合精度产生显著负面影响。本研究的结果对于改进热带山地地区的高时空数据融合模型,生产热带山区复杂地理环境的高精度高时空分辨率NDVI数据集具有重要的参考价值。