基于网络Voronoi图启发式和群智能的最大覆盖空间优化

提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,并应用于城市响应时间敏感型公共服务设施的空间优化。本文考虑设施功能沿交通网络辐射以及需求非均匀分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型同时顾及了设施利用率的最大化,规定设施对给定距离以内的需求实行的完全服务覆盖和对给定距离以外的需求实行随距离衰减的部分服务覆盖。本研究提出基于遗传机制和广义Voronoi图改进的粒子群算法以提高其空间优化性能,通过对南京市消防站最大覆盖空间优化实验表明,该研究取得了较为理想的结果,可应用于城市化区域应急设施最大覆盖空间优化。     

基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法

提出一种基于网络分析的Voronoi面域图和加权Voronoi面域图构建算法。鉴于道路网络在城市中心地、公共设施引力传导与功能覆盖上的重要作用,采用网络最短路径距离分析和最短路径时间分析构建的Voronoi面域图可以模拟出中心功能的辐射影响范围空间划分的实际情形,进而为空间分析和空间优化提供有力支持。算法过程主要包括:设施邻近道路结点检索和分界结点计算;基于网络最短路径分析Dijkstra算法和分界结点计算的网络Voronoi划分;基于空间离散化、邻近道路分析的空间Voronoi划分及其矢量化处理算法。计算实验结果表明本文提出算法可靠和高效,能够模拟出具有预期精度和形态复杂的网络Voronoi面域图形。     

栅格法构建沃罗诺伊图的扫雷算法

沃罗诺伊(Voronoi)图在很多领域都具有广泛应用,因此构建Voronoi图具有重要的现实意义。本文基于栅格法提出了一种新的Voronoi图构建算法——扫雷算法。该算法不需要欧氏距离计算,能减少计算耗时,并可通过改变相关参数实现对生成的Voronoi图的精度控制,同时可用于广义Voronoi图的构建。经过实验和精度评定得出,扫雷算法能很好地构建生长元为点、线、面的Voronoi图,并具有较高的生成精度。     

基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法

随着格网层次的增大,基于全球离散格网的球面Voronoi图生成算法的格网数据量与Voronoi图生成时间都呈指数增长,在高层次时容易出现算法效率较低,甚至内存溢出无法执行等情况。利用球面四元三角格网的层次性,提出了一个基于多层次QTM的球面Voronoi图生成算法。首先用全球低层次QTM格网生成Voronoi图,然后对Voronoi边界格网进行再次剖分,得到下一层次的Voronoi图,重复进行,直至达到目标层次。实验结果表明,相对于单一层次的确定归属算法和扩张算法,该算法能够生成更高层次的Voronoi图,且效率较前两者分别提高了22倍和25倍(第9层)。     

Voronoi图和实景影像在城市POI选址中的应用

以北京西城区为例,通过Voronoi图将兴趣点划分成多个区域;在部件集中且兴趣点少的区域,通过建立基于Voronoi分区的minisum选址模型,得到理论上的新增兴趣点的坐标;然后通过移动道路测量车采集实景影像定位到理论的兴趣点点位上;并在其附近一定范围内寻找最近的有标志意义的地物作为实际位置的兴趣点,达到对兴趣点快速更新的目的,极大提高了城市管理者在日常工作和应对突发事件时的实时性和高效性。     

脉冲耦合神经网络支持下的网络Voronoi图构建

针对网络Voronoi图中点与点之间通过实际路径距离而非传统欧式距离相连,在实际应用中较平面Voronoi图更加合理,该文提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络的网络Voronoi图构建算法。借助模型的自动波发放及并行处理特性,较好地实现了基于路网的网络空间剖分,顾及了道路网及其点群自身属性对其服务范围的影响。实验表明,该算法实现了点群网络Voronoi图的构建,最短路径思想的引入使得构建的网络Voronoi图符合Voronoi图基本特征,可以用来表示点群的服务范围,不仅如此,算法的并行特性保证了算法的高效率。     

圆形剖分再生长的扩展Voronoi图构建方法

针对传统Vonoroi图生成过程中存在的局限性,根据各种Voronoi图生成算法的原理和特点,该文融合Delaunay算法和模拟生长算法的思想,提出了一种基于圆形剖分再生长的扩展Voronoi图生成方法.根据任务要求自定义生长函数,实现初始圆的扩展生长,达到成熟条件时停止生长;计算相邻圆之间的交点并作交线,通过一定处理后得到对应生成元的Voronoi图边界,遍历所有生长圆即可得到全域Voronoi图.通过仿真验证了该方法的可行性,易于拓展到加权Voronoi图的构建,为Voronoi图的构建提供了一种技术手段,且该方法更简洁直观.     

离散地形曲面上的精确Voronoi图直接生成算法

Voronoi图是地学计算中的一个基本结构,但是在地形曲面上,它还缺乏能与平面Voronoi图媲美的精度和成熟的算法。在离散地形曲面的不规则三角网格网上引入计算几何的测地距离场,从格网边上的距离场奇点逐步生长代表平分线的双曲线,由双曲线的排列得到离散曲面的精确划分,再将划分的面片聚类,生成精确的测地Voronoi图(geodesic Voronoi diagram,GVD)。然后,从定量与定性两方面对精确Voronoi图进行了检验,证明GVD可以给地形曲面空间分析带来基础性改进。基于奇点生长和双曲线排列的直接算法避免了现有算法对格网面片的过度细分与预处理,整体上直观易行,为数字地形分析发展严密的Voronoi图分析提供了有益探索。     

两种地图点群综合算法的比较

通过搭建实验程序,分别对基于非加权Voronoi图和加权Voronoi图的点群自动综合算法进行验证,详细对比和分析两种算法计算结果对点群的统计信息、拓扑信息、度量信息和专题信息的传递情况,计算部分结果的相似度,从而得出加权Voronoi图点群综合算法更优的结论。     

增/删点后的Voronoi图构造法研究

论述了在原Voronoi图的基础上增加点和删去点后生成新Voronoi图的算法.在增点过程中,针对新增加点后不满足Delaunay三角网特性的情况,利用最大最小角规则进行局部优化,根据优化后的三角网生成新Voronoi图;在删点过程中,针对删点的不同位置情况,修改相应Voronoi域,生成新Voronoi图.     

一种基于人工免疫的图像分割算法

图像二维熵分割,一直因耗时长而限制了实际应用。本文借鉴生物免疫思想,提出二维熵图像分割的人工免疫算法。在克隆选择算法中引入疫苗的免疫接种,用于优化最优分割阈值对的搜索过程。在遥感高分辨率图像上的实验显示,该算法不仅能准确搜索到最优阈值对,而且计算时间只有传统算法的1.8%。该算法也验证了人工免疫思想用于图像分割的可行性和有效性。     

遥感技术在工程地质选址工作中的应用

通过遥感工程地质选址工作的系统分析，总结了区域地形地貌条件、岩土体条件、地质构造条件、地质灾害发育情况和水文 地质条件等工程地质条件的研究内容和工作方法，指出了遥感工程地质选址工作中应注意的问题。     

Road condition assessment by OBIA and feature selection techniques using very high-resolution WorldView-2 imagery

Accurate information on the conditions of road asphalt is necessary for economic development and transportation management. In this study, object-based image analysis (OBIA) rule-sets are proposed based on feature selection technique to extract road asphalt conditions (good and poor) using WorldView-2 (WV-2) satellite data. Different feature selection techniques, including support vector machine (SVM), random forest (RF) and chi-square (CHI) are evaluated to indicate the most effective algorithm to identify the best set of OBIA attributes (spatial, spectral, textural and colour). The chi-square algorithm outperformed SVM and RF techniques. The classification result based on CHI algorithm achieved an overall accuracy of 83.19% for the training image (first site). Furthermore, the proposed model was used to examine its performance in different areas; and it achieved accuracy levels of 83.44, 87.80 and 80.26% for the different selected areas. Therefore, the selected method can be potentially useful for detecting road conditions based on WV-2 images.     

应用“3S”技术进行北京市森林立地分类和立地质量评价的研究

本文针对目的森林立地分类和立地质量评价研究中存在的问题。试图从立地分类和评价的方法进行技术上新的探讨。研究中以生态学和景观生态学理论为基础,以遥感（ＲＳ）、地理信息系统（ＧＩＳ）和专家系统（ＥＳ）作为主要的技术手段,借助相关数学分析,对北京市森林进行立地类型划分和在此基础上的立地质量评价及多目标动态决策。通过对北京地区景观特征及其气候、地貌、地形、土壤、植被等各种因子的定性分析,以及一、二类调查数据的定性定量分析,结合实际应用,确定分类原则和分类系统。应用ＧＩＳ建立各级分类的各因子专题数据库和图形库,通过各分类层次的主导因子及辅助因子的专题图叠加完成初分类。在此基础上,应用知识库中的专家知识及ＥＳ的推理机制对初分类结果进行综合,根据可信度理论,得出各级符合生产、造林规划和经营实际的立地类型图。对于最低一级的分类结果,采用专家打分的方法进行各类型立地质量的多因子综合评价,并编制立地质量评价图。在分类和评价的基础上,可以根据森林的生态效益、经济效益、环境效益和社会效益的综合考虑选择目标集,进行面向目标的动态决策。     

Individual tree crown approach for predicting site index in boreal forests using airborne laser scanning and hyperspectral data

Site productivity is essential information for sustainable forest management and site index (SI) is the most common quantitative measure of it. The SI is usually determined for individual tree species based on tree height and the age of the 100 largest trees per hectare according to stem diameter. The present study aimed to demonstrate and validate a methodology for the determination of SI using remotely sensed data, in particular fused airborne laser scanning (ALS) and airborne hyperspectral data in a forest site in Norway. The applied approach was based on individual tree crown (ITC) delineation: tree species, tree height, diameter at breast height (DBH), and age were modelled and predicted at ITC level using 10-fold cross validation. Four dominant ITCs per 400 m² plot were selected as input to predict SI at plot level for Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and Scots pine (Pinus sylvestris L.). We applied an experimental setup with different subsets of dominant ITCs with different combinations of attributes (predicted or field-derived) for SI predictions. The results revealed that the selection of the dominant ITCs based on the largest DBH independent of tree species, predicted the SI with similar accuracy as ITCs matched with field-derived dominant trees (RMSE: 27.6% vs 23.3%). The SI accuracies were at the same level when dominant species were determined from the remotely sensed or field data (RMSE: 27.6% vs 27.8%). However, when the predicted tree age was used the SI accuracy decreased compared to field-derived age (RMSE: 27.6% vs 7.6%). In general, SI was overpredicted for both tree species in the mature forest, while there was an underprediction in the young forest. In conclusion, the proposed approach for SI determination based on ITC delineation and a combination of ALS and hyperspectral data is an efficient and stable procedure, which has the potential to predict SI in forest areas at various spatial scales and additionally to improve existing SI maps in Norway.     

一种基于DEM的高程最优路径选取算法及其实现

针对当前GIS道路选线缺乏定制化的问题,本文设计并实现了基于DEM的高程最优路径选取算法,该算法将高程作为道路选线因素,以匀坡作为选线标准,采用上下行算法和内分插值算法进行道路选线。基于ArcGIS Engine平台,对设计的算法进行了编程,最终实现了卓呼线的自动选取。实验证明,该算法可以利用DEM格网点高程自动绘制匀坡线,从而生成高程成本最优路径。同时,该算法时间复杂度较低,计算速度快,健壮性良好,运算成果正确,不失为一种快速的道路选线新方法。     

基于多准则融合的信任理论地图匹配算法

本文提出了一种基于多准则融合的地图匹配算法,该算法运用信任理论融合了多种评价准则并对匹配过程中的道路选择进行了综合评价。首先,利用车辆定位的当前和历史信息建立了邻近准则、夹角准则和历史轨迹邻近准则。然后,运用D-S证据组合规则,将三种评价准则进行融合应用于道路选择过程中。最后,借助连通性准则对融合的最终结果进行修正,提高了算法的精度。仿真结果表明,对于简单和复杂路网,该算法都能提供较高的匹配精度,识别出车辆行驶的道路。     

植被高光谱遥感分类中训练样本的选择方法

针对植被高光谱遥感分类过程中参考光谱训练样本的选择问题，研究分类过程中常用训练样本的选择方法，并在此基础上提出2种新的训练样本选择（纯化）方法，然后结合具体的OMIS-I高光谱遥感数据，验证方法的有效性。     

一种改进的组合导航系统选星算法

针对GPS,GLONASS,BDS组合导航系统定位中卫星的选择作了相关分析。首先用STK软件进行仿真,分析几何精度因子与卫星数的关系,得出组合导航系统最佳选星数;再根据卫星星座的空间几何分布,基于次优选星算法的成本函数模型,结合各导航系统卫星测量精度的差异性以及次优选星算法的峰值、不稳定特点,构建一种以卫星高度角和载噪比确定的加权成本函数模型,提出一种依据加权成本函数选星的分步次优加权选星算法。实验结果表明,该选星算法能近似到达最优选星算法的效果,计算负荷也相对较小,可满足导航定位解算精度和实时性要求。     

WiFi指纹定位的一种新组合算法

探讨AP选取策略和贝叶斯位置估计算法对基于RSS的WiFi室内定位技术位置估计精度的影响。国内外学者分别对AP选取算法和贝叶斯位置估计算法进行了大量的研究。为了进一步深入研究不同算法的优劣性,利用组合优化的思想对不同算法进行组合,通过找出最优算法组合从而提升WiFi室内定位系统的性能。基于互信息最小化的AP选取策略和考虑AP相关性的贝叶斯位置估计算法,提出一种新的WiFi指纹定位组合算法。实验分析表明:新算法具有良好的实用性和定位性能。