基于k阶数据场的城镇土地定级模型

通过与现有方法进行对比,提出了一种新的基于k阶数据场的城镇土地定级模型.在要素分层上,模型提供了更灵活的分层策略,解决了不同类要素之间空间分布关联关系的表达,并且提供了灵活的权重归一化处理机制;在作用域的分割上,以k阶Voronoi多边形"最近邻近"划分构建了k元影响环境作用域;在评估点作用分的演算方面,提出了与k元影响环境相适应的多要素分值演算策略,其中主要以三种情形的拟合来说明作用分的演算,模型中还可以采用其他更多形式的多要素演算规则.     

多阶三角形数据结构的高阶Voronoi图算法研究

针对大多数传统高阶Voronoi算法复杂且运行效率低下,缺乏拓扑关系与多种邻近查询以及地理空间可视化交互与分析上的问题,该文借助Delaunay三角形天然优势,首先建立了一种k阶Delaunay三角形数据结构,利用k阶Delaunay三角剖分与k阶的Voronoi图存在的间接性对偶关系,提出了一种k阶Delaunay三角形数据结构的高阶Voronoi图的算法,并通过数据实验分析与对比,结果表明:该算法易于理解,程序设计简单易行,提高了运行效率,有效支持地理空间应用与几何学与拓扑邻近查询,满足实际应用的需要。     

点状实体k阶Voronoi多边形的存在性判定

挖掘了点集的k阶Voronoi多边形的性质以及判断存在性的方法。在k阶Voronoi多边形的存在性方面,主要通过大量实验归纳与性质分析,提出了距离概率判断法、递归归纳判断法、最近邻近判断法、作用域阻隔判断法等多种方法,论述了分辨率与存在性的关系问题。     

利用缓冲区动态生长模型进行岛屿自动选取

针对当前岛屿自动综合算法使用的Voronoi图在表达岛屿密集程度时存在缺陷，从而导致选取结果难以满足生产实际需要这一现状，提出一种利用缓冲区动态生长模型进行岛屿选取的自动选取方法。首先，从原理上分析了Voronoi图表达空间数据密集程度的缺陷，并设计了能克服此缺陷的缓冲区生长模型；然后，定义了距离矩阵、岛屿缓冲区标识和增长因子，构建了缓冲区生长模型；最后，通过对模型的动态构建和更新实现了岛屿的自动选取，并选取多组不同海域、不同分布特征的岛屿资料图进行了实验验证。实验结果表明，缓冲区生长模型有效解决了Voronoi图表达岛屿密集程度时的缺陷问题，与使用Voronoi图表达岛屿密集程度的岛屿选取方法相比，明显提高了岛屿选取的质量，且可适用于更多的复杂海域。     

Voronoi的地学空间数据分析理论及应用

针对传统地学空间数据分析过程中,异常点数据影响范围过大甚至涵盖其他采样点的问题,该文提出了基于Voronoi图与变缓冲区分析相结合的异常点数据分析方法。以异常值点作为生长点构建Voronoi图,利用异常点数据与其一阶邻近Voronoi图生长点的数据差值与空间距离,计算出异常采样点的衰减系数;用衰减系数与异常采样点数据的乘积计算异常采样点的粗略影响范围,通过计算粗略影响范围与异常采样点Voronoi图的交集,最终确定异常采样点的有效影响范围。利用Voronoi图与变缓冲区相结合方法可以有效地控制采样点异常数据影响范围,有效提高空间数据分析准确度,更加客观地反映地学空间数据的分布特征。以云贵高原的刁江流域的土壤重金属含量为试点,以采样点作生长点、行政界为边界生成Voronoi图,分析刁江流域土壤重金属As元素的空间分布。利用该方法获得的As元素空间数据分布图,其空间特征更加鲜明。     

基于Voronoi图的点状目标邻近空间分布测试方法

邻近空间分布测度研究观测点邻近空间中目标的分布规律,是地理分析、环境评价、选址优化等的重要依据。提出了基于Voronoi图的邻近空间分布测度方法。该方法通过观测点的k阶Voronoi邻近关系,动态确定影响观测点的空间目标范围,通过k阶邻近分布指数定量评价观测点邻近空间目标的分布情况,实现了任一观测点邻近空间分布的测度,并将k阶邻近分布指数应用于整体空间目标离散度的测度。最后通过城市楼盘开发与景观保护评价实例说明了该方法的应用前景。     

顾及数据空间分布特性的模糊C-均值聚类算法研究

利用描述空间数据分布的Voronoi图的有关理论分析了样本空间数据分布特性，从理论上论述了样本集中各类样本数差异较大产生的根源，并在此基础上提出了一种顾及数据空间分布特性的模糊C—均值聚类算法。     

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。     

等高线邻接关系的表达及应用研究

针对当前等高线数据质量控制的问题和不足,提出根据相邻等高线的高程递变规律,利用等高线的邻接关系进行质量检查的设想,进而根据2维平面中Voronoi图的概念,将之应用于等高线数据,提出等高线邻接关系的定义,并设计出等高线邻接关系的基本生成流程,生成等高线的邻接关系表.此外,提出等高线邻接程度的衡量及应用问题,讲述邻接系数的定义、计算及应用.     

利用3D Voronoi图的兔子点云聚类分割

利用基于3D Voronoi多面体分割三维空间,并将其应用于具有典型三维特征的点云数据的聚类分割.通过对点云数据的离散体元表示,透过Voronoi单元的特征参数实现了三维点集的度量、提取和结构分析,揭示了点集间存在的相互关系,并通过3D Voronoi图所确定的空间邻近关系完成点集间相似度的测度和聚类.以三维兔子点云为样本数据的实验分析表明,本文所提出的思路聚类分割特征明显.     

集成距离变换和区域邻接图生成Delaunay三角网的方法研究

基于距离变换和区域邻接图,提出了一种D-TIN(包括约束的D-TIN)的生成方法。利用D-TIN是Voronoi图的几何对偶这一特性,使用距离变换获取点的Voronoi图,使用区域邻接图获取点在该Voronoi图上的空间邻接关系,以生成D-TIN或者约束的D-TIN。实验表明,与经典的基于数学形态学生成的D-TIN和约束D-TIN的方法相比,本文算法可以分别提高约57.70%和56.64%的效率。     

倾斜摄影技术的单体塔式建筑物三维重建方法

针对塔式单体建筑物形状不规则导致三维模型构建失败,提出倾斜摄影技术的塔式单体建筑物三维重建方法. 选用消费型多旋翼无人机搭载单镜头的相机,通过环线拍摄的方式获取多视影像数据,通过ContextCapture软件对获取的多视影像数据进行处理,构建塔式建筑物的实景三维模型,利用外业控制点、纹理细节信息对生成的三维模型精度评定. 试验表明:环线航拍获取多视影像数据构建三维模型,精度较高、模型纹理信息缺失少、完整度高.      

Ground and building extraction from LiDAR data based on differential morphological profiles and locally fitted surfaces

This paper proposes a new framework for ground extraction and building detection in LiDAR data. The proposed approach constructs the connectivity of a grid over the LiDAR point-cloud in order to perform multi-scale data decomposition. This is realised by forming a top-hat scale-space using differential morphological profiles (DMPs) on points’ residuals from the approximated surface. The geometric attributes of the contained features are estimated by mapping characteristic values from DMPs. Ground definition is achieved by using features’ geometry, whilst their surface and regional attributes are additionally considered for building detection. A new algorithm for local fitting surfaces (LoFS) is proposed for extracting planar points. Finally, transitions between planar ground and non-ground regions are observed in order to separate regions of similar geometrical and surface properties but different contexts (i.e. bridges and buildings). The methods were evaluated using ISPRS benchmark datasets and show superior results in comparison to the current state-of-the-art.     

多源异构点云融合技术在古建筑信息留存中的应用

针对单一测绘手段难以获取古建筑表面完整空间信息的问题，本文提出了采用多源异构点云融合技术实现古建筑完整空间信息留存的方法。该方法首先采用由整体到局部的扫描策略实现古建筑主体激光点云数据采集，然后采用低空航空摄影测量技术完成扫描盲区的影像数据采集，最后基于光束法平差理论完成点云数据生产，实现了多源异构点云数据融合。试验表明，该方法能够满足古建筑信息留存的需要，在古建筑保护领域具有较好的推广和借鉴价值。     

基于ArcEngine的CAD图中GIS栅格影像数据的自动处理

CAD与GIS的交叉应用越来越多,国内有很多人对CAD与GIS的数据集成和功能集成做过研究,但主要集中在矢量数据的交叉使用方面,对于栅格数据的交叉使用研究较少。以管道完整性工程图为例,针对传统生成管道完整性工程图需要手工处理栅格影像、速度慢的问题,通过程序快速实现在生成管道施工图时自动切割GIS影像并插入CAD图中,提出了在CAD图中快速使用GIS栅格影像数据的方法。     

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。     

基于GPU的二维矢量场LIC算法研究

面向海洋环境中矢量场数据可视化的应用需求,提出基于GPU的线积分卷积(Line Intergral Convolution)改进算法,实现数据插值和流线跟踪计算的优化。针对离散场数据,提出利用反距离加权算法来替代GPU默认线性插值方法,保证数据相关性;将数据场分块处理,考察雷诺数来实现混合式流线跟踪计算;依据前后采样点矢量方向夹角动态改变积分步长。结果表明,上述算法生成纹理图像清晰,实时绘制性好,具有一定通用性。     

基于物体表面散乱三维激光扫描点的三角形格网建立

针对物体表面的散乱三维激光扫描点数据,提出了借助柱面坐标系统将三维激光扫描点转换为三角形格网构造系坐标,并根据转换后的坐标利用在平面内计算狄罗里三角形的方法建立三维物体表面格网模型.建立格网模型的效果表明,借助柱面坐标系统构造狄罗里三角形的方法可以作为三维物体表面三角形格网模型的一个重要的基本方法.     

核线驱动与自适应窗口相结合的建筑物角点稳健匹配算法

针对景深突变、区域遮挡等因素导致的倾斜立体影像中同名建筑物角点难以准确匹配的难题,提出一种基于核线驱动和自适应窗口的鲁棒匹配算法。算法分3个阶段:1提取重复度较高、分布均匀的角点特征,并对立体像对进行多类型互补仿射不变特征匹配,以用于后续的几何关系估计;2利用随机采样一致性(random resample consensus,RANSAC)算法来排除地面区域的角点特征,并采用改进的RANSAC算法估计两组倾角迥异的核线关系;3基于步骤2估计的双核线关系求取景深突变区域中角点的近似几何单应变换,并联合自适应窗口方法实现同名建筑物角点的精确匹配。最后,通过多组高分辨率无人机倾斜影像数据验证了该算法的有效性与优越性。     

升降轨InSAR与GPS数据集成反演西安形变场

根据InSAR观测量对南北向形变不敏感的特点,将内插GPS数据得到的南北向形变场信息和InSAR监测数据进行集成和融合解算,提取三维形变场。该方法有效避免了因直接忽略南北向形变而带来的精度影响问题,较好地改善了垂向形变场的反演精度。以西安市作为研究区域,融合EnviSat ASAR、ALOS PALSAR及GPS数据,反演西安市2009—2010年在东西向和垂向的绝对的年平均形变速率场(形变场),并与11个水准监测结果进行比对,发现融合反演法不仅能提供三维形变场,而且反演的垂向精度明显优于忽略南北向形变后的反演形变结果,从而对西安市地表形变有更深入的认识。