参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。     

基于空间分析的区域地质灾害点的分布特征研究--以新疆为例

地质灾害点的空间分布是灾害领域研究的热点问题之一。从地质灾害点自身的规律出发,通过空间数据分析的方法来研究灾害点的空间分布可以准确、深刻的揭示其空间分布的形态特征。以新疆滑坡、泥石流和崩塌灾害点为例,引入标准差椭圆、Ripley’s K函数、核密度分析等空间数据分析方法,从不同角度对其空间聚集-离散的分布特征进行定性和定量的分析,实验结果表明:新疆灾害点呈现出"西南—东北分散,西北—东南聚集"的空间分布格局;滑坡、泥石流及崩塌的特征空间尺度依次为176km、72km和71km,特征空间尺度可为灾害多发地段的划分提供依据;不同规模的地质灾害在空间中的影响分布不同。     

Etvs效应改正中航速、航向角计算方法研究

Etvs效应是影响海洋重力测量精度的主要误差之一,为了减小由定位误差所引起的Etvs效应改正误差,本文基于对常用的直接差分算法进行分析,提出了测线滑动拟合算法。理论研究和实例计算结果表明以测线滑动拟合算法求定航速、航向角比通常采用的直接差分算法使Etvs效应改正精度明显提高。     

E(o)tv(o)s效应改正中航速、航向角计算方法研究

E(o)tv(o)s效应是影响海洋重力测量精度的主要误差之一,为了减小由定位误差所引起的E(o)tv(o)s效应改正误差,本文基于对常用的直接差分算法进行分析,提出了测线滑动拟合算法.理论研究和实例计算结果表明以测线滑动拟合算法求定航速、航向角比通常采用的直接差分算法使E(o)tv(o)s效应改正精度明显提高.     

对F-J方法中采样算法的改进

介绍了基于贝叶斯理论的线性-非线性模型的反演方法(F-J方法),在理论上可以求出模型参数的概率分布,可以通过马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)采样估计参数值及其精度。为了评估F-J方法反演效果,给出了线性-非线性模型的最小二乘方法以及假设检验步骤。针对MCMC采样算法中参数的随机游走步长会影响最佳采样数量的问题,对采样算法作了改进,模拟数据算例表明,改进的采样算法基本消除了部分参数游走步长选取不合适对确定采样次数的影响,解决了随机游走采样难以确定最佳采样点数量的问题。     

一种三维凸边界生成算法

给出了一组空间离散点三维凸边界的定义,提出了基于八叉树的空间分块索引方法。在此基础上发展了一种生成三维凸边界的算法,并利用实验对算法进行了验证。     

一种三维凸连界生成算法

给出了一组空间离散点三维凸边界的定义,提出了基于八叉树的空间分块索引方法。在此基础上发展了一种生成三维凸边界的算法,并利用实验对算法进行了验证。     

一种改进RANSAC的基础矩阵估计方法

针对随机抽样一致性算法估计基础矩阵存在效率低并且估计的精度依赖于抽样质量的问题,提出了一种改进RANSAC的基础矩阵估计算法。该算法采用预检验技术减少计算时间,在计算过程统计每对匹配点被标记为内点的次数,选择被判断为内点次数较多的集合构成候选集合来指导下一次抽样。下一次样本选择在候选集合中完成,并根据当前计算结果更新候选集合。最后选择包含内点数量最多的集合作为内点集。模拟数据和真实图像数据的实验结果表明,本文算法在误匹配和高斯噪声存在的情况下,算法精度和效率都体现出较好的品质。     

自适应最优邻域尺寸选择的点云法向量估计方法

为了削弱邻域尺寸选择对基于主成分分析(PCA)的点云法向量估计精度的影响,自适应处理尖锐特征点云,该文提出了自适应邻域的PCA点云法向量估计方法,利用点云局部邻域协方差矩阵,构建了局部邻域维度特征信息熵函数,根据熵函数最小准则,实现了点云自适应最优邻域的估计,在此基础上进行PCA法向量估计。分别对模拟点云和实测点云进行了法向量估计实验。实验结果表明,该文方法能够显著提高包含尖锐特征的点云法向量估计精度。     

GPS与MODIS数据融合的D-InSAR大气延迟改正方法研究

基于D-InSAR技术提取了广东珠三角地区不同时相的地表沉降格局。研究结合GPS网与MODIS以获取大气延迟相位,最后经空间插值得到大气改正图,并且利用同期大气延迟改正图对D-InSAR结果进行了有效改正。     

用样条函数和小波变换进行正射影像图的拼接

介绍了基于匹配的方法, 在拼接影像重叠区找出部分点的同名点, 按同名点的坐标建立样条内插函数, 根据样条函数关系在局部范围内进行几何改正和色调调整, 并在小波变换空间中选取拼接点进行正射影像拼接, 达到了较好效果。     

基于波束角与姿态耦合效应的河道水深测量改正方法

在河道水深测量作业中,测船姿态的变化将引起水深测量的测深误差和回波水深点的位置误差,在水深变化较大的复杂水域,这种误差将较大地影响测量精度。为提高使用河道水深测量的精度与可靠性,需在采用合适的模型进行测深改正和回波水深点的位置改正。考虑到河道水域水下水深变化的特点和水深测线布置的特性,提出了"相对纵摇"和"相对横摇"的概念,采用简单的计算模型即可以有效地减弱波束角效应与测船姿态耦合效应在河道陡坡水域测量中的影响。实例表明,基于波束角和姿态耦合效应计算出的测量成果比不考虑姿态和波束角改正或仅考虑姿态改正情况下,陡坡位置的综合精度分别提高了30%和20%左右。     

利用局部Moran’s I指数进行DEM地形简化

地形简化是构建多尺度DEM数据库的重要技术。基于DEM地形数据空间自相关特征,提出了一种利用Moran’s I指数的DEM简化方案,即在计算DEM格网单元局部Moran’s I指数的基础上,通过设定阈值提取候选地形特征点,进而重构结果 DEM。以黄土丘陵沟壑区为实验样区,将重要点法作为对比算法,从候选特征点分布、高程统计参数、地形结构特征等方面,对该方法的地形简化效果进行了分析。实验结果表明,基于地形空间自相关特征的DEM地形简化方法原理明确,技术方案易于实现,执行效率高,相对于重要点VIP地形简化算法,重构DEM能较好地保持地形的结构特征。     

内蒙古地区气温空间插值模拟方法研究

以内蒙古自治区为研究区,采用反距离权重法、样条函数法和普通克里金法对研究区119个气象观测站点的气温数据进行空间插值,结果表明,普通克里金法由于能够最优地描述气温在空间上的连续性变化特征,插值精度最高;反距离权重法插值精度次之,但其模拟结果趋于产生牛眼模式,且结果不能外推;样条函数法由于受到边界效应的影响,插值精度最低。     

显著性权重RX高光谱异常点检测

高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。     

边界约束最大p区域问题及其启发式算法

针对城市空间内的自动化分区，顾及空间域边界对于分区结果的约束效应，提出一种边界约束最大p区域问题。在最大化区域个数p前提下，针对单元与多个边界交叉产生的单元从属不确定性，设计一种顾及空间单元从属不确定度的单元差异性加权目标函数。并在满足阈值约束等最大p区域问题原有约束下，增加若干边界约束，保证形成的区域一般在某个边界之内，若需跨越多个边界，则需涵盖整个边界。针对该非确定性多项式难题设计并实现一种基于禁忌搜索的启发式算法，并在模拟数据和实际数据集上进行实验。实验结果表明，该方法可以使科研和实验人员能够将现实世界中的边界约束灵活地加入到分区问题的模型中，以对最大p区域问题的求解结果进行更为实际的控制。     

车载激光点云道路边界提取的Snake方法

针对车载激光点云中道路边界提取困难,自动化程度低的问题,提出一种基于离散点Snake的车载激光点云道路边界提取方法。不同于传统基于图像建立Snake,本文直接基于离散点建立Snake模型。先利用伪轨迹点数据,确定初始轮廓位置,参数化不同类型的道路边界初始轮廓;然后基于离散点构建适合多类型道路边界的Snake模型,定义模型内部、外部和约束能量,通过能量函数最小化推动轮廓曲线移动到显著道路边界特征点处,实现不同道路边界的精细提取。本文试验采用3份不同城市场景的车载激光点云数据验证本文方法的有效性,道路边界提取结果的准确率达到97.62%,召回率达到98.04%,F1-Measure值达到97.83%以上,且提取的道路边界结果与软件交互提取的结果有较好的吻合度。试验结果表明,本文方法能够修正噪声、断裂等数据质量对道路边界提取的影响,能够实现各类复杂城市环境中不同形状道路边界的提取,具有较强的稳健性和适用性。     

利用偏差改正的方差分量估计方法确定联合反演相对权比

在大地测量联合反演中,方差分量估计法用于确定相对权比时并没有考虑大地测量反演的病态性,利用正则化解代替最小二乘解会引入偏差,会造成方差分量估计不准确问题。针对此提出采用偏差改正方差分量估计方法,以消除正则化解引入偏差的影响,并基于残差的偏差改正方差分量估计与方差分量估计法进行模拟实验。结果表明,进行偏差改正后的方差分量估计法能够较好地反演出滑动分布情况,所提方法针对参数进行偏差改正的方差分量估计考虑了迭代初值引入的偏差,理论更为严密。并将所提方法用于Visso地震和Norcia地震反演中,验证了该方法的可靠性、合理性。     

基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配

提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。     

一种基于GPU的实时水波模拟方法

大范围动态水面场景的实时三维仿真是虚拟海洋环境以及三维游戏中研究的难点和热点。由于水的动态性以及各种复杂的光照等效果,传统基于CPU的模拟很难达到实时交互的能力。近年来图形处理器(GPU)性能得到大幅度提高,尤其引人注意的是出现可编程特性,这使得人们可以充分利用GPU上提供的运算器来设计算法完成一定的任务。基于此,针对目前实时水波模拟的瓶颈及提倡的"解放CPU"(Offload CPU)的思想,本文对水波模拟的模型进行了研究,提出了一种基于GPU的水波模拟方法,充分利用GPU的并行运算及浮点运算能力.加快水面模拟的速度。文章给出了一定网格大小下,数量不同的点波源模拟水面的效果,并给出了单纯利用CPU和基于GPU两种方法的对比情况。