时空数据的动态关联技术研究

为了检测时空数据之间的发展变化关系,本文研究时空数据的动态关联技术,提出了一种动态关联算法和一种基本的时空变化类型。该算法用几何特征和属性特征相结合的方法进行匹配和变化检测,可以匹配时空对象并自动提取变化情况,能够解决一对一、一对多、多对一和多对多的变化关系,并且可以检测出时空对象的移动变化情况。     

全空间时空对象可视化工具的设计与实现

在全空间信息系统中,多粒度时空对象及其时空域的组织方式,本身并没有对对象进行专门的可视化处理.对象的全特征、复杂关联与多维动态特点客观上造成了用户理解和认知数据的困难,需要专门的可视化工具,对对象的特征信息进行可视化检查与交互探索,一方面可以向下验证全空间信息系统建模理论,融合多粒度时空对象一体化管理技术;另一方面可以向上为系统示范应用提供数据可视化工具,检查对象数据的正确性和完整性.为此,首先从体系架构和可视化流程2个方面对可视化工具进行总体设计;在此基础上,以对象特征的直接动态可视化表达为目标,针对对象特征信息的不同来源和时空演变特点,提出多粒度时空对象离散变化特征动态表达、连续变化特征动态表达的关键技术流程,实现对象全生命周期特征信息的变化管理、动态表达与交互探索;最后通过插件扩展,实现了系统功能,以若干应用场景验证了系统架构的合理性和关键技术流程的正确性.     

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法

现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。     

一种基于时态树结构的时空数据的动态可视化方法

本文通过设计一种时态树结构,运用多时态矢量空间数据动态关联算法建立地理实体变更的历史亲缘继承关系,作为时空对象动态可视化的时态版本数据源;基于时态树结构,设计并实现了动态形变图和动态专题图等动态可视化表达方法。     

一种基于关键帧动画的时空数据动态可视化方法研究

以时空数据可视化表达为研究对象,提出一种以地理现象真实时间为串联,以关键帧及线性插值动画为手段的动态符号逻辑模型。将地理实体不同时态的特征以图形符号表达并作为关键帧;在关键帧之间根据需要使用插补算法生成多个中间时刻的图形符号,并模拟表达该时刻地理实体特征,这个过程称为中间帧生成;采用地图动画时间串联各个关键帧和中间帧,并按时间顺序和一定约束规则连续播放,形成动画符号,实现时空数据的几何特征和属性特征随时间变化的动态可视化。     

矢量数据变化对象的快速定位与最优组合匹配方法

要素变化信息对地物生命周期的记录、时空数据库的构建、GIS数据库的更新有重要意义.针对大数据量的变化信息发现,本文采用基于格网划分的方法,通过对空间特征与属性特征汇总信息的对比,只对发生变化的格网进行检测,缩小了检测范围与空间查询区域.为解决要素变化前后的匹配问题,提出一种最优组合匹配法,通过对组合对象空间特征及语义特征的综合比较,从候选要素中选取最佳匹配对象.试验证明,该方法能够高效准确地实现大数据量的矢量数据变化信息的探测,并能很好地解决非一对一的要素匹配问题.     

基于多粒度时空对象的事件建模框架研究

全空间信息系统中提出利用多粒度时空对象构建一个时空大数据下的多维动态世界。由于多粒度时空对象的复杂特征,基于传统地理实体的事件建模方法和理论已不能满足全空间信息系统的需要,必须研究多粒度时空对象的变化特点及其事件建模理论。分析了对象与事件生命周期的拓扑关系,总结了多粒度时空对象的变化特点和规律;提出了全空间信息系统中的事件结构及其建模流程,并总结了事件的3种关系和驱动模式;基于此,构建了事件建模的原型系统,并以某海域的两国海上舰艇对峙事件为例,进行了建模和初步可视化表达,取得了较好的效果。     

联合时空信息和轨迹关联的空中多目标检测

为解决空中多目标检测中目标在图像中所占像素数少、目标相互毗邻和相互遮挡的难题,提出了联合时空信息和轨迹关联的空中多目标检测算法。该算法首先利用基于像素的背景建模算法得到目标空间信息,结合邻近帧差算法提取的目标时间信息,联合得到目标的时空信息图;然后,利用卡尔曼预测器对目标位置进行预测,利用匈牙利匹配算法关联目标得到目标轨迹,根据目标轨迹补充漏检目标,提高目标的查全率;最后,分段提取目标轨迹特征,根据轨迹特征进行判断,滤除虚警目标,提高目标的查准率。采用空中多目标视频进行实验验证,结果表明,本文算法检测性能优良,查全率高于96%,查准率高于98%,F测度高于97%。     

利用动态阈值的森林草原火灾火点检测算法

针对传统固定阈值的森林和草原火灾火点遥感检测算法因时空环境变化而导致的火点漏检和误检问题,提出了一种综合季节、地理位置和土地覆盖类型等影响因素的时空动态阈值火点检测算法。实验结果表明,时空动态阈值火点检测算法能有效改善火点检测结果,具有时空自适应性。     

移动区域时空关系变化建模研究

针对二维欧氏空间内的移动区域对象在时空关系变化建模中存在的问题,该文提出了一种时空关系变化序列模型,并建立了时空关系变化概念邻域图。采取基于时间片的时空数据模型,通过分析移动区域间随时间变化的拓扑、距离和方位关系,解决时空关系变化的集成建模问题。该方法能有效刻画移动区域的动态时空特征。     

面向动态关联数据的高效稀疏图索引方法

为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据,满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求,针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题,提出了一种时空关系稀疏图索引方法。设计了一种基于内存图模型的时空索引结构,将多模态场景数据抽象为图的节点和边,支持时间、空间以及关联关系的高效组织,并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储;以多维树索引为例进行了索引构建以及多模式查询试验。试验结果表明,本文方法在索引生成、时空查询和复杂时空关系查询效率等方面均优于对比方法,支持动态关联的多模态场景数据实时高性能处理和低延迟访问。     

一种改进SURF的视觉影像匹配算法

视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先,利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点;其次,进行初始匹配,得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系;最后,采用几何对应匹配策略进行匹配传播,得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系,几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明,该算法简单快速,匹配精度高。     

车载立方体全景影像匹配点的粗差检测方法

针对低匹配内点率情况,利用随机抽样一致性算法(RANSAC)估计车载全景序列影像的极几何模型不稳定,造成大量匹配点的粗差无法检测或误检测问题,提出了一种基于多约束条件的粗差检测方法。以冗余粗差为约束条件,采用SIFT和最近邻匹配方法获取独立随机匹配点,并构建特征光流矢量。利用光流幅度和方向直方图统计结果,融合极线、尺度和天空点约束条件实现全景影像匹配点的粗差检测。通过不同数据的实验分析,在短基线条件下,可以有效地检测出大部分由纹理重复性、尺度变化和运动物体产生的匹配粗差点。与传统方法比较,本文方法可获得更高的匹配正确点数和正确率,尤其在场景复杂造成的低内点率情况下,算法表现较为稳定。     

时空数据空间特征的动态可视化模型

本文以多时态地理现象空间特征的连续变化过程的动态可视化表达为研究对象,借鉴Flash中逐帧动画和形状补间技术的设计思想,提出一种以时间为驱动的时空数据之空间特征的动态可视化模型:设计一组适用点、线、多边形地理实体的空间特征的图形变形算法,用于在"关键帧"之间插值生成足够多中间时刻的地理现象的空间特征状态作为"中间帧";采用合适的地图动画时间比例尺,连续播放各个"关键帧"和"中间帧",最终实现逼真动画效果的空间特征动态可视化。     

顾及几何与场景结构相似度的管线数据多步骤匹配算法

针对城市管线数据重复探测，综合管线数据生产成本高的问题，该文提出一种几何相似度与空间场景结构相似度相结合的管线数据多步骤匹配算法。以路划(stroke)作为匹配单元，使用长度、角度和空间距离指标通过分配不同的权重和阈值来计算几何相似度，将几何特征与邻域空间的空间拓扑关系相结合计算空间场景结构相似度。设计基于弧段分解的stroke部分匹配算法最大限度地保留了原有的两组地下管线数据。设计基于顶点分解的stroke部分匹配算法可以解决单线间局部匹配中的问题(如生长、缩短、拓扑变化等)。实验结果表明，该文所提算法具有较高的匹配精度、召回率和运行效率，研究结果可以有效降低综合管线数据的生产成本，提高专业管线数据质量。     

多粒度时空对象支持下湿地时空行为认知与表达初探

湿地作为一种活的空间实体，其时空行为错综复杂，认知和表达一直是该领域研究的重点和难点。全空间信息系统以多粒度时空对象直接对现实世界进行抽象和描述，比传统GIS更符合人的认知特点。因此，本文基于多粒度时空对象建模思想，分别对湿地数据组织、时空行为认知和表达进行了初探。结果表明：湿地时空行为可按对象粒度、数量和特征属性进行分类，且行为表达可通过动态展示，分析建模和模型预测层层递进，较以往表征方式具有动态关联近实时等优势，可为湿地资源的动态监测提供一种新的研究思路。     

基于历史拓扑和描述子的时空数据模型

针对已有时空数据模型在表达时空信息上存在的问题,提出基于一个新的历史拓扑和描述子的时空数据模型STORM.STORM采用结合显式表达和隐式表达的混合型方法来表示时空信息,其中历史拓扑显式表达时空对象间的历史关联,而描述子隐式表达单个时空对象的内部属性变化以及时空对象间的空间拓扑关系.该模型可以同时表达时空信息的静态语义和动态语义,并可通过扩展的关系结构和关系代数操作进行表示和查询.     

多视角监控视频中动态目标的时空信息提取方法

监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。     

气象GIS中的气象时态数据模型的设计

根据气象数据的空间位置少量变化、属性数据变化频繁的时空变化特征,提出了一种基于时间的简单对象模型——属性与空间、时间关联扩展的气象时态数据模型,并在气象GIS平台中实现数据模型的实例化,实现了对气象时态数据的管理。     

顾及空间约束的犯罪时空关联分析组合算法

犯罪时空数据关联分析结果有助于相关部门在关键时段和关键区域进行警力重点配置.提出一种基于空间约束的lightGBM/Apriori组合算法,对犯罪数据中的时空属性特征进行简约处理,通过对犯罪类别的预测分析,识别时空关联特征较为显著的犯罪类型及关键影响要素,寻找热点细化研究区域,抽取犯罪时空关键特征,建立犯罪强关联规则挖掘模型.以美国费城2015年犯罪数据集为例,利用提出的组合算法进行了犯罪类别预测、时空分布模式分析和关联规则挖掘,将挖掘结果与真实发生的犯罪进行对比,盗窃犯罪事件在每天4个时段的预测准确率为64.29％～90.20％.