城市POI的空间数据分析与可视化表达

随着科技的迅速发展,地理空间数据已经成为人们日常生活中的一部分,城市POI数据则是涵盖城市公共基础设施属性信息与位置信息的大型地理空间数据。针对现阶段对城市POI数据利用程度不充分的问题,本文运用密度分析、热点分析以及服务范围分析等方法研究大连金普新区城市POI数据的空间分布特征。结果表明:大连金普新区城市POI数据呈现"二区八带多点"的分布格局,金石滩街道、中长街道、先进街道以及大李家街道医疗、教育、娱乐设施较为完善,且远离工厂,比较宜居。本研究可为市民生活、工作、学习、娱乐提供参考,也可为城市发展、管理维护提供服务。     

利用道路网眼实现路网的增量式更新

获取现势性的交通道路数据是数字城市和智慧城市建设的基础，基于传统测绘的道路网更新方法存在一定局限性，而基于众源数据及行车轨迹数据更新道路网近年来则倍受关注。首先提出了一种新的道路变化增量更新方法，该方法先对历史道路网建立面拓扑结构，生成由道路网组成的最小闭合面域（道路网眼）；然后以道路网眼为基本控制单元，综合利用轨迹点上下文距离信息和隐马尔可夫模型（hidden Markov model，HMM），提取失配轨迹点和失配轨迹段；最后采用缓冲区分析和最大密度法对失配轨迹提取骨架线，创建新增道路，增量更新历史道路网。实验结果表明，以道路网眼为控制单元，利用轨迹点上下文距离分析和HMM捕获失配轨迹点，可提高失配轨迹点的提取效率，改善道路网更新效果。该方法可用于大规模路网的增量式更新。     

结合轨迹数据的混合多特征道路网选取方法

道路网选取是制图综合的重要内容,针对现有方法仅考虑道路网静态特征等问题,提出了一种结合轨迹数据的混合多特征选取方法。首先以stroke为基本选取单元,构建对偶图来描述路网的结构关系,采用长度、连通度、接近度和中介度等指标对道路的静态特征进行评价;然后结合轨迹数据特点,采用车流量、车辆速度和道路交叉口附近的车辆密度等指标对道路的动态特征进行评价;最后利用基于相互关系准则的标准重要性方法计算得到各指标的权值及各道路的综合重要性值。同时引入线Voronoi图对道路进行划分,得到道路的密度特征值,并将其作为道路网选取的约束指标。实验结果表明,所提方法能够保持道路的整体结构,同时顾及道路的连通性和密度分布,而且结合了轨迹数据的动态交通特性,选取结果符合实际情况,具有一定的实用性。     

机载LiDAR点云提取城市道路网的半自动方法

针对从卫星和航空正射影像中手工提取道路的方法速度慢的问题,该文基于机载LiDAR点云的高程和反射强度信息,手工选取一定量的种子点,采用区域生长法分割出初始道路区域;在填充空洞和平滑预处理后,利用细化算法提取出道路中线;根据长度阈值剔除毛刺短分支,使用自动算法和手工结合的方法消除多余通路和环形通路;并跟踪连接成矢量道路线,根据抽稀算法移除大量的小弯曲拐点,最后平滑矢量道路线成道路网。在测试复杂场景下的城市LiDAR点云后,发现提取的道路网的完整率和正确率较高。     

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

结合TIN约束与密度聚类的机载LiDAR道路点云提取

针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度信息提取初始道路点,建立Delaunay三角网,运用三角网边长约束精化初始道路点;然后,通过密度聚类算法提取连通性较好且密度较大的独立三角网;最后,采用数学形态学算法优化道路边缘,确定最终道路点。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的两组城市机载LiDAR点云数据进行道路点云提取,结果表明:本文算法可以较好地进行道路点云的自动提取,且对不同类型的道路具有良好的自适应性,验证了算法的可靠性。     

小比例尺道路网眼约束下的多尺度道路网自动匹配

针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。     

兴趣点选取的路网分割并行计算法

兴趣点,又称POI(points of interest)是网络地图、导航地图中重要的表达要素,包括餐饮、娱乐、金融机构、旅游景点、地标建筑、加油站、停车场等人们日常生活中最为经常使用的信息。其数据的准确性、属性的丰富程度、表达的清晰度及其实时显示效率都将影响地图的服务质量。当前POI表达存在许多问题,特别是在用户搜索特定信息时,由于查询结果数据量较大,造成POI的叠置、压盖等,这一问题严重影响了用户对POI信息的查询与检索。地图综合提供了大量的算子算法以实现点或点群要素的选取,但是它们在综合效率方面亟待提高。面向矢量数据处理的并行计算,其数据划分不仅需要满足负载均衡、划分算法高效等要求,而且对于划分后各部分数据在计算前后拓扑关系的保持也显得尤为重要。兴趣点与路划网络是密切相关的要素,两者之间存在着相互依存的空间关系。本文提出基于路划网眼划分兴趣点的方法,既能保证兴趣点的划分效率,又能保证不同分区内POI选取计算的正确性。选择点选取算法中的"圆"增长算法,采用典型试验区域的路划网眼数据,基于不同节点数划分兴趣点数据,实现兴趣点选取并行计算。试验证明,该方法不仅保证了兴趣点划分的均衡性,而且可以提高兴趣点选取计算效率。通过这一研究,对面向矢量数据的地理信息分析、地图制图综合等复杂算法的并行计算具有重要意义。     

POI辅助下的道路选取

针对已有的道路选取方法主要考虑道路的几何和拓扑信息,而未考虑道路邻接的设施点对道路的重要性影响,该文利用POI数据,提出一种顾及道路的几何、拓扑和邻接设施点信息的道路选取方法.该方法借助德尔菲法为不同类型POI打分构建道路上下文特征指标,将其与描述道路结构特征的指标整合求得道路重要性值,进而按照方根模型选取排名在前的道路组成选取后的路网.实验结果表明本文方法选取的路网在保持了原始路网的整体结构、密度分布及连通性的同时,较好地顾及了道路上下文设施对道路重要性的影响.     

尺度变化对城市生态环境与人类活动关系的影响研究

针对空间尺度对城市生态环境与人类活动影响的研究，以南昌市为研究区，划分了300×300、500×500、700×700共3种格网尺度。使用遥感生态指数RSEI（目标向量）量化城市生态环境质量，结合POI点、微博签到点与道路网数据（特征向量），利用随机森林回归模型分析不同尺度下两者之间的拟合效果。结果表明：①3种尺度下RSEI与POI点、微博签到点与道路网均呈现较强的负相关性；且负相关性最优的为RSEI和微博签到点数据，最差的为RSEI和道路网数据。②300×300尺度下随机森林回归模型的拟合效果最好。随着尺度的变大，拟合的效果会越来越差。③无论尺度如何变化，利用随机森林回归拟合的标准化残差ε均呈正态分布；且随着尺度的变大，ε值空间分布的随机性也逐渐增大。随机森林回归模型为度量尺度对城市生态环境与人类活动的关系研究提供了有效的途径，也为城市生态文明建设提供了科学的依据和参考。     

利用GPS数据反演地心运动

利用IGS提供的重新处理的周解,采用一阶形变法反演了2000～2009年的地心运动。结果表明,X、Y、Z方向的周年项振幅分别为3.72mm,3.06mm和8.95mm;Z方向的相位表明,2月份左右北半球的表面负载最大,8月份左右南半球的表面负载最大,南北半球存在明显的季节性质量交换。     

利用GOCE卫星轨道数据恢复地球重力场模型方法的分析

欧空局早期公布的时域法和空域法解算的GOCE模型均采用能量守恒法处理轨道数据, 但恢复的长波重力场信号精度较低, 而且GOCE卫星在两极存在数据空白, 利用其观测数据恢复重力场模型是一个不适定问题, 导致解算的模型带谐项精度较低, 需进行正则化处理。本文分析了基于轨道数据恢复重力场模型的方法用于处理GOCE数据的精度, 对最优正则化方法和参数的选择进行研究。利用GOCE卫星2009-11-01—2010-01-31共92 d的精密轨道数据, 采用不依赖先验信息的能量守恒法、短弧积分法和平均加速度法恢复GOCE重力场模型, 利用Tikhonov正则化技术处理病态问题。结果表明, 平均加速度法恢复模型的精度最高, 能量守恒法的精度最低, 短弧积分法的精度稍差于平均加速度法。未来联合处理轨道和梯度数据时, 建议采用平均加速度法或短弧积分法处理轨道数据, 并且轨道数据可有效恢复120阶次左右的模型。Kaula正则化和SOT处理GOCE病态问题的效果最好, 并且两者对应的最优正则化参数基本一致, 但利用正则化技术不能完全抑制极空白问题的影响, 需要联合GRACE等其他数据才能获得理想的结果。     

我院近景摄影测量的回顾与展望

本文在全面阐述我院十多年来开展近景摄影测量应用研究和主要成果的基础上，提出了今后主要工作内容和发展方向。     

基于尺度的GIS空间资料表达模型

介绍了基于层的GIS空间资料表达方法易于进行空间查询与空间分析处理的优点,针对其引起的地图难以进行扩展与图像显示转换困难的缺点,提出了基于尺度(比例尺)的空间资料表达新方法.在基于尺度的空间资料表达方法中,地图可以由空间对象,区域,尺度视图三级尺度模型表达.对尺度方法下的地图结构,地图组织,指标结构,地图扩展等在理论上作了探讨,提出了基于尺度的方法与已广为使用的基于层的方法的有效集合,将有可能成为地理信息表达研究的最重要研究方向.     

The Bayesian detection of discontinuities in a polynomial regression and its application to the cycle-slip problem

This paper deals with the problem of detecting and correcting cycle-slips in Global Navigation Satellite System (GNSS) phase data by exploiting the Bayesian theory. The method is here applied to undifferenced observations, because repairing cycle-slips already at this stage could be a useful pre-processing tool, especially for a network of permanent GNSS stations. If a dual frequency receiver is available, the cycle-slips can be easily detected by combining two phase observations or phase and range observations from a single satellite to a single receiver. These combinations, expressed in a distance unit form, are completely free from the geometry and depend only on the ionospheric effect, on the electronic biases and on the initial integer ambiguities; since these terms are expected to be smooth in time, at least in a short period, a cycle-slip in one or both the two carriers can be modelled as a discontinuity in a polynomial regression. The proposed method consists in applying the Bayesian theory to compute the marginal posterior distribution of the discontinuity epoch and to detect it as a maximum a posteriori (MAP) in a very accurate way. Concerning the cycle-slip correction, a couple of simultaneous integer slips in the two carriers is chosen by maximazing the conditional posterior distribution of the discontinuity amplitude given the detected epoch. Numerical experiments on simulated and real data show that the discontinuities with an amplitude 2 or 3 times larger than the noise standard deviation are successfully identified. This means that the Bayesian approach is able to detect and correct cycle-slips using undifferenced GNSS observations even if the slip occurs by one cycle. A comparison with the scientific software BERNESE 5.0 confirms the good performance of the proposed method, especially when data sampled at high frequency (e.g. every 1 s or every 5 s) are available.     

GIS改进市场比较法估价的研究与实践

市场比较法是房产估价的常用方法之一,传统的市场比较法估价模型存在大量人为主观因素的影响.本文利用GIS技术,对传统估价模型进行了改进,并依据估价模型建立了估价系统,通过系统应用,结果表明系统可对市场比较法各流程进行控制,减少了人为主观因素的影响,从而使房地产估价更加科学化,估价结果更加可信.     

BP神经网络在GPS导航中的应用

Kalman滤波常用于GPS动态数据的处理,由于系统存在的不确定性和非先验性,导致滤波产生较大的估计误差,甚至发散。介绍了BP神经网络算法及其非线性逼近能力,并基于BP神经网络的非线性逼近性能设计了BP神经网络进行GPS导航的新算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹,其导航解具有良好的精度和可靠性。     

利用LEO星群反演地球重力场低阶带谐项变化的交叠点法

新一代重力卫星计划主要依靠高精度星载加速度计（ACC）、星间测距系统（KBR）或星载梯度计(SGG)进行地球重力场探测。这类系统因实现困难,成本较高,很难大量实施。而搭载高精度星载GPS接收机的低轨卫星（low earth orbit, LEO）可以相对较低成本获取LEO卫星的精密轨道。卫星精密轨道一方面服务于LEO的主任务（如遥感,气象等）;另一方面可以将这类LEO卫星和星座综合起来,构成LEO星群（Cluster）,LEO星群精密轨道数据包含的丰富地球重力场信息为获取地球重力场的时变信息提供可能。本文给出了一种利用LEO星群精密轨道数据反演地球重力场低阶带谐系数时变信息的实用方法——交叠点法,该方法可有效消弱非保守力等因素对重力场反演的影响。然后,以COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere & Climate)为实例分析了LEO星群交叠点的覆盖特性,径向轨道精度对交叠点法的影响。最后进行了低阶带谐系数(C20和C30 )时变信号的模拟计算,并对结果进行了分析。     

应用气象卫星NOAA-AVHRR图像进行植被研究的多时相途径

本文讨论了应用NOAA-AVHRR数字图像研究植被季相变化和进行植被分类的多时相方法。对生长季节的各时相植被指数VI图像进行图像分割,可揭示植被绿锋的进退和季相变化及其在空间上的表现。对多时相的植被指数VI图像进行主成分变换,据第一主成分的直方图各特征峰的形状和位置进行图像分割,可获得植被景观图,这一结果与现行的植被分布图相当一致。