小波二叉分解在信号压缩处理中的应用

讨论了小波在信号压缩中由于正交离散小波变换缺乏平移不变性,会对信号压缩的性能造成不利的影响.为了解决这一问题,在讨论正交离散小波变换时对每个变换尺度上均对偶采样和奇采样的结果进行保留,从而衍生出了二叉树结构,按相应准则可以确定最优分解路线并由此可重构原信号,最后给出的仿真结果证实了该变换方式较标准正交离散小波变换在取得较高压缩能力的同时,具有更高的信噪比.     

Douglas-Peucker算法全自动化的多尺度空间相似关系方法

地图综合本质上是空间相似变换,研究Douglas-Peucker算法及其参数的设置,实质是研究算法的最佳距离阈值与尺度变化间的定量关系,但目前二者关系未知,导致参数设置及化简结果的选择主观性强。为此,提出以多尺度线要素空间相似关系为契合点,利用阈值参数寻优原理确定二者间定量关系,以实现基于DP算法线要素的全自动化简。结果表明：① 二次函数是描述最佳距离阈值与尺度变化间定量关系的最优函数;② 针对来源于相同地理特征区,如长江下游平原,的线要素可行,利用同一最佳距离阈值可实现基于DP算法线要素的全自动化简,且化简结果与已有成果数据吻合度较高;而来源于不同地理特征区域,如长江下游平原和江淮平原,的线要素,用同一最佳距离阈值化简是不合理。因此,应选择不同的最佳距离阈值,以实现不同地理特征区域线要素的DP算法全自动化简。     

基于时域导频跟踪和频域插值的正交频分复用系统信道估计方法

针对下一代无线通信长期演进系统,提出了一种基于时域导频跟踪和频域迭代离散傅里叶变换插值的改进信道估计方法,首先利用导频符号进行信道估计,然后通过导频跟踪和迭代离散傅里叶变换插值获得时域和频域非导频位置的信道估计值。仿真结果表明,基于时域导频跟踪和频域迭代离散傅里叶变换插值的估计方法比传统的方法改善约2dB误比特率性能。     

面向自然连续面群边线的协同化简方法

自然连续面群边线化简是地形图中自然面状要素和地理国情普查数据中自然图斑自动制图综合的重要实施步骤。现有面要素边线化简算法大多以线化简算法为基础,未有效化简弯曲特征、保持面积平衡和满足图面视觉清晰性要求,且化简结果存在共享边界不一致、边线自相交和边线之间相交的拓扑问题。为此,结合自然连续面群表达特点和化简要求,本文提出一种面向自然连续面群边线的协同化简方法。首先将自然连续面群转换为拓扑数据结构组织,以待化简弧段及其相邻弧段为基础构建约束Delaunay三角网,标识化简区域;其次利用弧段双侧层次多叉树模型渐进式退化条带状弯曲、化简细小弯曲;最后自适应夸大狭窄“瓶颈”,实现边线的协同化简。以河南省某区域1:5万地形图中的植被与土质面要素进行化简实验,相较于对比方法,该方法能够有效保持自然连续面群边线化简前后的拓扑一致性、要素之间的面积平衡,充分化简目标尺度下的局部不清晰细节,化简结果精度高。     

城市道路网的多尺度连续变换方法

本文提出了一种多比例尺道路网的连续变换方法,旨在解决在信息化大地图环境下城市道路网的多尺度连续表达需求。该方法首先对2种比例尺的道路网数据进行拓扑重建预处理,然后利用概率松弛匹配方法识别二者的要素对应关系。根据要素对应表,将2种比例尺道路要素分为1:1对应线状要素、1:0单独线状要素和M:N复杂线状要素3种情况：（1）对于1:1对应线状要素,本文采用简单线性Morphing变换方法;(2)对于1:0单独线状要素,首先对道路要素的直角特征进行识别,并定义直角及其前后一定范围内的线段为直角子线段,在此基础上,利用Douglas-Peucker算法将分割后的道路要素进一步分割,然后将直角子线段的起点和终点作为断点切割原道路要素,以顶点连续移位的方式实现连续综合变换;(3)对于M:N复杂线状要素,采用渲染颜色逐渐淡出的方法进行连续表达。最后,将3种情况的连续变换结果进行叠加组合。实验结果表明,本文方法能够获得良好的多尺度连续表达效果。     

综述与展望：地理空间数据的管理、多尺度变换与表达

多尺度表达是地理空间数据的重要研究内容之一。本文从地理空间数据管理、地理空间数据尺度变换以及地图多尺度表达3个方面对地理空间数据的多尺度表达研究现状进行归纳和总结,对研究成果进行系统分析与展望。主要分析包括：① 在地理空间数据管理的多尺度数据库与多尺度空间索引方面,多库多版本、一库多版本和一库一版本数据库能够帮助多尺度表达方法构建较好的数据支撑,层次化的多尺度空间索引也是主流的多尺度数据库构建结构。但目前多尺度数据库与多尺度空间索引方法还不具备解决不同层次数据的集成与匹配能力,对不同尺度数据进行实时一致性调整的能力不足;② 在地理空间数据多尺度变换方面,地图自动综合能够较好地与人工智能技术相结合,但由于知识获取的限制,距离实现完全自动综合仍有一段距离;且当前智能化的自动综合研究相关成果主要用于辅助决策,对综合知识的自主学习有待进一步研究;目前多数研究是基于离散的尺度变换模式,对连续尺度变换能力不足;且缺乏强有力的质量控制机制,自动尺度变换结果存在较大的不确定性;③ 在地图多尺度表达方面,地图数据类型多源、种类丰富且使用灵活,多尺度显示的复杂性较高,当前地图可视化对地理信息中隐藏的现象与规律有待进一步挖掘。最后,从智能化自动综合方法、连续多尺度表达模型、深度学习与制图综合及“新”时代多尺度表达等方面对未来发展进行了展望。     

平均误差控制下的频率域矢量数据压缩方法

矢量数据压缩对于受网络带宽限制的WebGIS有着重要意义,其可减少数据存储空间,提高网络传输与处理效率。传统的矢量数据压缩方法主要从空间关系的角度出发,根据原始矢量数据点之间的距离、角度等指标,判断如何对矢量线要素或面要素进行化简,略去冗余的端点。而本文则利用已在图像压缩领域被广泛应用的变换编码的频率域压缩技术,利用能实现能量保持的离散余弦变换和特殊的量化方法,以及无损熵编码,对矢量数据实现了能控制压缩后平均误差的有损压缩。该方法无需事先根据不同的误差限值设计量化表,且能处理指定过大平均误差限值时所出现的问题,有很强的适应能力。最后,使用C#实现了该方法,并验证了方法的可靠性,完成了方法的性能测试。实验结果表明,本文提出的矢量数据压缩方法能获得较大的压缩比,且能较好地保持原始矢量数据所具有的地理形态结构特征。     

一种面向遥感影像自动提取结果的线要素自适应平滑方法

遥感影像提取结果的不光滑现象严重影响其数据质量和可视化效果。为解决这一问题,本文综合点、线、面要素的空间表达特征,提出了一种面向线要素的自适应平滑方法。首先,对现有的线要素平滑方法进行了总结和分析,指出了当前方法存在的局限性;然后,分析了噪声的来源和特点,提出了一种基于三角内心的自适应平滑方法;最后,以e Cognition8.0软件的道路自动提取结果为例,对方法的适用性和有效性进行了验证和分析。实验结果表明,本文提出的方法平滑效果较好,能够改善数据质量和可视化效果。     

海陆岸线多尺度矢量数据获取方法及其尺度效应评估

地理空间数据的多尺度表征是制图学的基石,是支撑地理数据多尺度建模分析的前提。通过对从遥感影像获取的一定尺度的地理要素矢量数据进行选择、化简、聚合或其他处理,以获取多尺度矢量数据,但多种综合处理模型和方法会导致多尺度矢量数据存在着不同程度的信息损失。本文基于地理信息系统（ArcGIS 10.6）的矢量数据制图综合功能模块,通过整合多种内嵌的自动算法和模型,结合人机协同的辅助处理方法,构建了一套系统的海陆岸线空间尺度上推方法体系,并将其应用于南美洲大陆海陆岸线矢量数据从m级空间尺度上推到30 m、250 m和1 km。基于分形理论,首次提出线矢量数据复杂度指数概念,用以表征海陆岸线地理要素特征和对比其信息精细化程度。在此基础上,对获取的30 m、250 m和1 km海陆岸线矢量数据进行信息损失评估,结果显示制图综合引起陆地和水域空间属性的改变,不同尺度表征的地理要素信息精细度存在显著差异：相比m级基础数据,30 m、250 m和1 km海陆岸线矢量数据陆地图斑数量损失分别为32.07%、90.46%和98.61%,岛屿线矢量长度信息损失分别为6.32%、49.26%和75.47%;南美洲大陆海岸线矢量数据信息精细度分别降低1.97%、25.33%和45.39%。本文构建的计算机自动综合模型和人工处理相结合的海陆岸线矢量数据空间尺度上推方法,可以实现海陆岸线矢量数据空间尺度上推获取不同尺度的线矢量数据,并描述了不同空间尺度矢量数据的信息损失状况。     

矢量瓦片地图线化简算法研究

线状要素化简对提高矢量瓦片地图服务过程中数据传输效率和可视化表达效果至关重要。常见经典化简算法大多不考虑化简前后曲线空间关系的一致性保持,导致易发生化简结果尖锐化、局部极值点缺失和产生相交等异常问题,如果考虑化简前后空间关系的一致性,则影响化简效率。鉴于此,结合矢量瓦片地图服务应用需求,本文提出一种改进的Visvalingam算法,采用最小堆技术解决了最小权重值查找效率低下问题,利用线自相交拓扑关系判断策略,从全局考虑线上其它点对当前点的影响,解决了线化简前后拓扑关系的一致性保持问题。将改进的算法与原始算法在拓扑关系、几何特征、位置精度和化简效率等方面进行实验对比分析,结果表明改进算法可顾及线状要素的拓扑关系,保证化简前后线状要素的整体形态及其拓扑关系不变,能够更高效地应用于矢量瓦片地图在线服务中。     

基于单调性图形综合的面状要素名称注记定位线确定

针对数字地图制图环境下采用平行线法确定面状要素名称注记定位线的局限性，在分析其产生原因的基础上，提出化简多边形图形的一种新模型——歧点删除法原型，并结合面状要素名称注记配置规则和软多边形与硬多边形图形特征，对歧点删除法原型做出了新的改进，提出了用平行线法确定软多边形与硬多边形名称注记定位线时，化简多边形的两种改进性歧点删除法，分别命名为面向软多边形名称注记配置化简图形歧点删除法与面向硬多边形名称注记配置化简图形歧点删除法，其中最为关键的思想为对多边形从3个旋转方位连续实施4次图形综合，并提出第一旋转角、第二旋转角两个概念，打破了平行线法的局限性，使所获取的注记定位线与地图制图专业人员人工确定结果相一致，达到了用简单方法解决自动化地图注记配置难题的效果。大量实验结果及理论分析表明，该方法数学逻辑严密、实施简单，对数字地图制图环境下“地图注记自动配置”有理论与技术指导意义。     

基于分数阶Fourier变换的高性能SAR成像算法

传统距离多普勒算法（RD）较低精度的SAR成像质量越来越不能满足当前实际应用的需要。为解决传统距离多普勒算法成像性能低的问题,本文提出基于分数阶Fourier变换的高性能SAR成像算法（FrFT-RD）。本文详细推导SAR距离向信号运用分数阶Fourier变换时最佳阶数的计算表达式,同时给出方位向相应的计算式。理论分析表明距离（方位）向最佳阶数均取决于SAR成像参数并具有唯一性,无须迭代运算,可极大提高FrFT-RD算法的工程实用性。根据计算得到的距离向和方位向上最优阶数,在分数阶Fourier变换域完成FrFT-RD算法的构建。机载SAR模拟数据和星载SAR实测数据测试表明,FrFT-RD算法在分辨率、峰值旁瓣比（PSLR）成像性能方面比传统RD算法均得到显著提高,其中距离向和方位向分辨率提高比值分别为45.92%和48.06%;距离向PSLR和ISLR降低幅度为1.45 dB和2.59 dB,而FrFT-RD算法在方位向PSLR和ISLR成像性能方面与传统RD算法相当。     

多边形叠加Vatti算法的VCS优化方法与GPU并行化

Vatti算法是常用的矢量多边形裁剪算法之一,在其构建扫描束实现交点计算的过程中,二叉树的数据结构和递归计算方法导致其计算效率受矢量多边形边界顶点数量影响显著。本文针对Vatti算法执行过程中较为耗时的扫描束构建环节,提出了一种多边形边界顶点预排序的优化方法——VCS（Vertex Coordinate Pre-Sorting）方法,并基于该方法实现了对Vatti算法的GPU细粒度并行化。VCS方法使用双向链表对Vatti算法原有的二叉树数据结构进行了替换,以较小的额外存储空间取得了多边形边界顶点信息查找效率的明显提升。在GPU环境下采用双调排序算法对多边形边界顶点数组元素进行并行化排序并过滤出有效值,克服了原始算法使用二叉树存储导致效率低下的问题。实验结果表明,改进后的算法与原始算法相比,具有相同的计算精度;当多边形顶点数量为92万,CUDA每个线程块中的线程数量为32时,使用VCS优化方法,与采用CPU计算构建扫描束方法相比,GPU并行化方法获得了39.6倍的相对加速比,矢量多边形叠加分析算法效率总体上提升了4.9倍。     

尺度变化的土地利用类型数据的综合研究

利用不同尺度的土地利用类型数据,表达不同的内容、传递不同的信息,可揭示不同的现象与规律。宏观的大尺度数据通常是由较精细的小尺度数据经数据综合而得。在论述土地利用类型综合特点的基础上,提出由土地利用类型尺度上推引发的土地利用类型数据综合过程,并给出类型转换、同类图斑合并、小图斑取舍与处理、数据简化与拓扑关系维护的处理流程,在一定程度上解决了土地利用类型数据的尺度上推问题。重点论述构建小图斑的多边形骨架线并将其剖分、归并入相邻图斑的小图斑处理方法,提出基于Douglas-Peucker算法改进的构造平衡线的多边形简化方法,对土地利用类型图斑进行简化,使简化前后面积及拓扑保持一致。通过对实验结果的分析表明,该方法适合于土地利用类型数据的综合,并可作为其他GIS数据尺度上推的参考方法。     

顾及多特征约束的建筑物组合化简方法

建筑物是大比例尺地图中的重要要素,其自动化简是制图综合领域的重要研究内容。针对当前化简方法仅侧重于某一方面的问题,本文提出一种顾及多特征约束的建筑物组合化简方法。首先,对建筑物进行冗余点删除、尖角去除等预处理操作;然后根据化简阈值筛选出需要化简的短边,并对其局部结构进行自动分类识别;然后,充分考虑建筑物的位置、面积、方向和形状等特征约束的影响,针对不同的结构类型采用不同的化简操作,在化简的过程中采用阈值逐渐增大的渐进式确定方法,直到满足化简要求为止;最后,从多个特征角度对化简结果进行评估,对不合理的化简实体进行调整修改。以OpenStreetMap数据为例进行实验,并与其它化简方法进行对比,实验结果表明,本文所提的方法可以有效保持建筑物的面积、形状、直角等基本特征,可以实现建筑物的自动连续化简,具备一定的通用性。     

基于小波变换的遥感图像有损压缩优化技术

在遥感应用领域,对图像质量的要求较为严格,因此,在遥感图像数据的噪声处理中,应注重保持高质量图像。本文提出了一种基于小波变换的遥感图像有损压缩优化技术。首先分析了离散余弦变化在数据压缩中存在的缺陷与不足;其次应用小波的良好变焦性能,提出2层2维小波图像的塔式分解方案,分离出图像的直流、低频和高频分量;最后在统计意义上,基于最小均方误差原理,针对遥感图像的低频和高频分量构造最优量化器,实现图像的高质量压缩,并通过实验,得到压缩比与峰值信噪比的大致关系。     

一种有效的离散数据场等值线生成方法

给出了一种有效的离散数据三角形网格等值线生成算法，首先在Delaunay三角剖分算法中引入了闭合点概念，通过在三角形网格生成过程中动态删除闭合点，减少搜索点集大小，提高了原来三角形剖分算法的速度；其次在三角形网格等值线生成算法中提出了凸边和凸边三角形的概念，通过建立凸边链表和凸边三角形链表，并以凸边进行等值线跟踪，简化了三角形网格等值线搜索算法，提高了等值线生成效率。最后在气象天气图离散站点数据基础上给出了详细测试数据，并给出了天气图等值线绘制效果图。     

机载LIDAR数据的树高识别算法与应用分析

利用机载激光雷达数据提取天然次生林的树高,旨在探索影响树高提取精度的主要因素。首先,采用高精度曲面建模平差算法(Adjustment Computation of High-accuracy Surface Modeling,HASM-AD)生成研究区不同空间分辨率的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)、数字地表模型(Digital Surface Model,DSM)和冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);其次,用树顶点识别算法提取林木树高,设置不同树高识别范围,对比分析不同CHM分辨率和不同树高识别范围对树高提取精度的影响;最后,以天涝池流域30个实测样地数据为样本,对提取精度进行检验。结果显示：提取的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.694;树高识别范围是影响树高提取精度的重要因素,CHM分辨率对其影响较小。研究表明,采用高采样密度的雷达点云数据、正确选择CHM生成方法和改进树顶点识别算法是提高天然次生林树高提取精度的有效途径。